CN117332436B - 一种支付数据的分布式存储方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种支付数据的分布式存储方法，属于数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、获取待存储支付数据对应的支付订单，并获取支付订单对应的支付信息；S2、根据支付订单的支付信息，确定待存储支付数据的分布式存储系数；S3、根据待存储支付数据的分布式存储系数，对待存储支付数据进行加密处理；S4、将加密处理后的待存储支付数据存储至网络节点中。该支付数据的分布式存储方法基于支付数据对应支付订单的具体信息，为支付数据生成更具针对性的分布式存储系数，并分布式存储系数生成加密函数，利用加密完成支付的加密并存储，保证整个支付加密存储的安全性。

Description

一种支付数据的分布式存储方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种支付数据的分布式存储方法。
背景技术
分布式存储是将数据分散存储在多台独立设备上的技术。支付数据包含了用户在日常消费的众多重要信息，因此将用户的支付数据如何安全且完整地进行分布式存储是目前继续解决的问题。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种支付数据的分布式存储方法。
本发明的技术方案是：一种支付数据的分布式存储方法包括以下步骤：
S1、获取待存储支付数据对应的支付订单，并获取支付订单对应的支付信息；
S2、根据支付订单的支付信息，确定待存储支付数据的分布式存储系数；
S3、根据待存储支付数据的分布式存储系数，对待存储支付数据进行加密处理；
S4、将加密处理后的待存储支付数据存储至网络节点中。
进一步地，S1中，支付订单对应的支付信息包括支付类型、支付金额、订单编号和订单名称。
进一步地，S2包括以下子步骤：
S21、根据支付信息中支付金额和支付类型，确定支付订单的支付类型权重；
S22、提取支付信息中订单名称的关键词，并根据订单名称的关键词确定支付订单的支付信息权重；
S23、根据支付订单的支付类型权重、支付信息权重和订单编号，确定待存储支付数据的分布式存储系数。
进一步地，S21中，支付订单的支付类型权重α的计算公式为：；式中，M表示支付订单的支付金额，M 0表示预设支付金额阈值，a表示支付类型对应的0-1决策变量，a=1表示支付订单的支付类型为线上支付，a=0表示支付的支付类型为线下支付。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，根据支付订单的支付金额和支付类型来确定该支付订单的支付类型权重。在该支付订单采用线上支付且支付金额大于用户提前设定的支付金额阈值时，表示该支付订单较为重要且金额为线上，支付类型权重较大，其余情况支付类型权重较小。
进一步地，S22中，支付订单的支付信息权重β的计算公式为：；式中，TI k 表示订单名称中第k个关键词的逆文本频率，K表示订单名称的关键词个数，M表示订单名称的单词个数，c表示常数，C m 表示订单名称中第m个单词的词频，c k 表示订单名称中第k个关键词的词频，log(·)表示对数函数。
进一步地，S23中，待存储支付数据的分布式存储系数γ的计算公式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，μ表示订单编号对应的二进制数码的和。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，在支付信息中，支付金额越大且采用线上支付，则该待存储支付数据越重要，因此为支付类型权重赋予1的系数，为支付信息权重赋予0.5的权重，而订单编号由若干个十进制的数字组成，将所有数字转换为二进制后，再将二进制形式的订单编号的所有数码相加，赋予1/3的权重，并得到能表征该待存储支付数据加密重要程度的分布式存储系数。
进一步地，S3包括以下子步骤：
S31、根据待存储支付数据的分布式存储系数，构建分布式存储矩阵；
S32、根据分布式存储矩阵，确定支付加密函数；
S33、利用支付加密函数对待存储支付数据进行加密处理。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，根据分布式存储系数确定一个更能丰富分布式存储系数特征的矩阵，并根据该矩阵确定待存储支付数据的支付加密函数，这样生成的加密函数更有针对性，可以根据待存储支付数据的支付类型、支付金额、订单编号以及订单名称进行针对性加密。
进一步地，S31中，分布式存储矩阵X的表达式为：；式中，γ表示待存储支付数据的分布式存储系数。
进一步地，S32中，支付加密函数F的表达式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，X表示分布式存储矩阵，/>表示向上取整运算，f(·)表示加密函数，x表示待存储支付数据。加密函数可采用哈希函数或MD5函数等。
本发明的有益效果是：该支付数据的分布式存储方法基于支付数据对应支付订单的具体信息，为支付数据生成更具针对性的分布式存储系数，并分布式存储系数生成加密函数，利用加密完成支付的加密并存储，保证整个支付加密存储的安全性。另外，本发明对支付信息的具体信息进行分布式处理，提高算法流程。
附图说明
图1为支付数据的分布式存储方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种支付数据的分布式存储方法，包括以下步骤：
S1、获取待存储支付数据对应的支付订单，并获取支付订单对应的支付信息；
S2、根据支付订单的支付信息，确定待存储支付数据的分布式存储系数；
S3、根据待存储支付数据的分布式存储系数，对待存储支付数据进行加密处理；
S4、将加密处理后的待存储支付数据存储至网络节点中。
分布式存储节点是分布式存储系统中的一部分，它把数据分散存储在多个节点上，这些节点可以是物理上的服务器、磁盘或者基于云计算的虚拟机。这种方式提供了一种灵活的方式来存储和访问数据，使得系统可以适应不断增长的数据需求。
在本发明实施例中，S1中，支付订单对应的支付信息包括支付类型、支付金额、订单编号和订单名称。
进一步地，S2包括以下子步骤：
S21、根据支付信息中支付金额和支付类型，确定支付订单的支付类型权重；
S22、提取支付信息中订单名称的关键词，并根据订单名称的关键词确定支付订单的支付信息权重；
S23、根据支付订单的支付类型权重、支付信息权重和订单编号，确定待存储支付数据的分布式存储系数。
在本发明实施例中，S21中，支付订单的支付类型权重α的计算公式为：；式中，M表示支付订单的支付金额，M 0表示预设支付金额阈值，a表示支付类型对应的0-1决策变量，a=1表示支付订单的支付类型为线上支付，a=0表示支付的支付类型为线下支付。
在本发明中，根据支付订单的支付金额和支付类型来确定该支付订单的支付类型权重。在该支付订单采用线上支付且支付金额大于用户提前设定的支付金额阈值时，表示该支付订单较为重要且金额为线上，支付类型权重较大，其余情况支付类型权重较小。
在本发明实施例中，S22中，支付订单的支付信息权重β的计算公式为：；式中，TI k 表示订单名称中第k个关键词的逆文本频率，K表示订单名称的关键词个数，M表示订单名称的单词个数，c表示常数，C m 表示订单名称中第m个单词的词频，c k 表示订单名称中第k个关键词的词频，log(·)表示对数函数。
在本发明实施例中，S23中，待存储支付数据的分布式存储系数γ的计算公式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，μ表示订单编号对应的二进制数码的和。
在本发明中，在支付信息中，支付金额越大且采用线上支付，则该待存储支付数据越重要，因此为支付类型权重赋予1的系数，为支付信息权重赋予0.5的权重，而订单编号由若干个十进制的数字组成，将所有数字转换为二进制后，再将二进制形式的订单编号的所有数码相加，赋予1/3的权重，并得到能表征该待存储支付数据加密重要程度的分布式存储系数。
在本发明实施例中，S3包括以下子步骤：
S31、根据待存储支付数据的分布式存储系数，构建分布式存储矩阵；
S32、根据分布式存储矩阵，确定支付加密函数；
S33、利用支付加密函数对待存储支付数据进行加密处理。
在本发明中，根据分布式存储系数确定一个更能丰富分布式存储系数特征的矩阵，并根据该矩阵确定待存储支付数据的支付加密函数，这样生成的加密函数更有针对性，可以根据待存储支付数据的支付类型、支付金额、订单编号以及订单名称进行针对性加密。
在本发明实施例中，S31中，分布式存储矩阵X的表达式为：；式中，γ表示待存储支付数据的分布式存储系数。
在本发明实施例中，S32中，支付加密函数F的表达式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，X表示分布式存储矩阵，/>表示向上取整运算，f(·)表示加密函数，x表示待存储支付数据。加密函数可采用哈希函数或MD5函数等。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种支付数据的分布式存储方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取待存储支付数据对应的支付订单，并获取支付订单对应的支付信息；
S2、根据支付订单的支付信息，确定待存储支付数据的分布式存储系数；
S3、根据待存储支付数据的分布式存储系数，对待存储支付数据进行加密处理；
S4、将加密处理后的待存储支付数据存储至网络节点中；
所述S1中，支付订单对应的支付信息包括支付类型、支付金额、订单编号和订单名称；
所述S2包括以下子步骤：
S21、根据支付信息中支付金额和支付类型，确定支付订单的支付类型权重；
S22、提取支付信息中订单名称的关键词，并根据订单名称的关键词确定支付订单的支付信息权重；
S23、根据支付订单的支付类型权重、支付信息权重和订单编号，确定待存储支付数据的分布式存储系数；
所述S21中，支付订单的支付类型权重α的计算公式为：；式中，M表示支付订单的支付金额，M 0表示预设支付金额阈值，a表示支付类型对应的0-1决策变量，a=1表示支付订单的支付类型为线上支付，a=0表示支付的支付类型为线下支付；
所述S22中，支付订单的支付信息权重β的计算公式为：；式中，TI k 表示订单名称中第k个关键词的逆文本频率，K表示订单名称的关键词个数，M表示订单名称的单词个数，c表示常数，C m 表示订单名称中第m个单词的词频，c k 表示订单名称中第k个关键词的词频，log(·)表示对数函数；
所述S23中，待存储支付数据的分布式存储系数γ的计算公式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，μ表示订单编号对应的二进制数码的和；
所述S3包括以下子步骤：
S31、根据待存储支付数据的分布式存储系数，构建分布式存储矩阵；
S32、根据分布式存储矩阵，确定支付加密函数；
S33、利用支付加密函数对待存储支付数据进行加密处理。
2.根据权利要求1所述的支付数据的分布式存储方法，其特征在于，所述S31中，分布式存储矩阵X的表达式为：；式中，γ表示待存储支付数据的分布式存储系数。
3.根据权利要求1所述的支付数据的分布式存储方法，其特征在于，所述S32中，支付加密函数F的表达式为：；式中，α表示支付订单的支付类型权重，β表示支付订单的支付信息权重，X表示分布式存储矩阵，/>表示向上取整运算，f(·)表示加密函数，x表示待存储支付数据。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106204000A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 康存乐付保数据科技（上海）有限公司 一种服务消费支付信息处理方法及系统
CN111459461A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 上海积成能源科技有限公司 基于物联网和区块链技术的用能权核定及交易系统和方法
KR20210086832A (ko) * 2019-12-30 2021-07-09 동국대학교 산학협력단 실시간 암호화폐 거래 내역 제공 방법
CN115865953A (zh) * 2023-02-17 2023-03-28 广州合利宝支付科技有限公司 一种基于跨境支付的分布式存储系统
CN115904240A (zh) * 2022-11-30 2023-04-04 北京百度网讯科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN116760528A (zh) * 2023-08-21 2023-09-15 成都乐超人科技有限公司 一种基于多密钥同态共享下的多方资产交付方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106204000A (zh) * 2016-07-05 2016-12-07 康存乐付保数据科技（上海）有限公司 一种服务消费支付信息处理方法及系统
KR20210086832A (ko) * 2019-12-30 2021-07-09 동국대학교 산학협력단 실시간 암호화폐 거래 내역 제공 방법
CN111459461A (zh) * 2020-04-24 2020-07-28 上海积成能源科技有限公司 基于物联网和区块链技术的用能权核定及交易系统和方法
CN115904240A (zh) * 2022-11-30 2023-04-04 北京百度网讯科技有限公司 数据处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN115865953A (zh) * 2023-02-17 2023-03-28 广州合利宝支付科技有限公司 一种基于跨境支付的分布式存储系统
CN116760528A (zh) * 2023-08-21 2023-09-15 成都乐超人科技有限公司 一种基于多密钥同态共享下的多方资产交付方法和装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Leveraging Crowdsensed Data Streams to Discover and Sell Knowledge: A Secure and Efficient Realization;Chengjun Cai 等;2018 IEEE 38th International Conference on Distributed Computing Systems;第589-599页 *
NeuroCrypt: Machine Learning over Encrypted Distributed Neuroimaging Data;Nipuna Senanayake 等;Neuroinformatic;第20卷(第1期);第91–108页 *
Privacy-Preserving Distributed Deep Learning via Homomorphic Re-Encryption;Fengyi Tang 等;electronics;第8卷(第411期);第1-21页 *
区块链技术在新型网络购物平台设计中的应用;陈齐;王正国;李文锋;曹菁菁;;武汉理工大学学报(信息与管理工程版)(第02期);第69-73页 *

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