CN118332611A - 业务隐私数据验证方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种业务隐私数据验证方法、装置、设备及存储介质，包括：根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；根据待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；根据自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取验证参与方基于关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成目标隐私数据承诺值；根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值；根据证明字段值，生成交易证明数据；将交易证明数据和目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点对待验证业务隐私数据进行验证。

Description

业务隐私数据验证方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种业务隐私数据验证方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，区块链系统主要通过加密和存证等方式实现独立主体的数据上链。然而，数据加密和存证以及生成相关上链数据的过程中可能往往需要多个业务主体之间的隐私数据。因此，如何保护区块链系统中多主体数据隐私的同时，实现业务需求的多方数据之间的联合验证，成为目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种业务隐私数据验证方法、装置、设备及存储介质，以实现多业务主体参与的业务隐私数据的生成和验证。

根据本发明的一方面，提供了一种业务隐私数据验证方法，应用于验证需求方，所述方法包括：

获取区块链系统生成的初始公共参数；

根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；所述待验证业务隐私数据包括所述验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与所述验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据；

根据所述待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；

根据所述自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于所述关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；

根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值；

根据所述证明字段值，生成交易证明数据；

将所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值对所述待验证业务隐私数据进行验证。

根据本发明的另一方面，提供了一种业务隐私数据验证装置，配置于验证需求方，所述装置包括：

初始公共参数获取模块，用于获取区块链系统生成的初始公共参数；

关系等式生成模块，用于根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；所述待验证业务隐私数据包括所述验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与所述验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据；

联合向量集生成模块，用于根据所述待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；

目标承诺值生成模块，用于根据所述自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于所述关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；

证明字段值确定模块，用于根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值；

交易证明数据生成模块，用于根据所述证明字段值，生成交易证明数据；

隐私数据上链模块，用于将所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值对所述待验证业务隐私数据进行验证。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的业务隐私数据验证方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的业务隐私数据验证方法。

本发明实施例技术方案通过验证需求方根据待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；根据自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，并根据证明字段值，生成交易证明数据，实现了多业务主体参与的业务隐私数据的生成和验证，在保护相关参与方隐私数据的前提下，基于安全多方计算的区块链多方隐私数据交叉证明方式，实现了多方参与的交易证明数据的生成，提高了交易证明数据生成安全性和可靠性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是根据本发明实施例一提供的一种业务隐私数据验证方法的流程图；

图1B是根据本发明实施例一提供的一种等价算术电路的电路结构表示示意图；

图2是根据本发明实施例二提供的一种业务隐私数据验证方法的流程图；

图3是根据本发明实施例三提供的一种业务隐私数据验证装置的流程图；

图4是实现本发明实施例的业务隐私数据验证方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1A为本发明实施例一提供的一种业务隐私数据验证方法的流程图，本实施例可适用于跨境贸易融资场景下，涉及多方业务主体参与的业务隐私数据进行联合交叉验证证明的情况。本发明实施例可应用场景还包括不限于：数据在密文状态下的运算与验证、数据在不出库情况下的运算与验证及打破数据孤岛构建数据要素跨区域流通生态等。该方法可以由业务隐私数据验证装置来执行，该业务隐私数据验证装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该业务隐私数据验证装置可配置于验证需求方中，该验证需求方可以为区块链节点。如图1A所示，该方法包括：

S110、获取区块链系统生成的初始公共参数。

其中，初始公共参数可以作为特殊公开交易数据写入创世区块；创世区块为区块链系统或区块链网络中的第一个区块。创世区块通常是由区块链的创建者或团队生成的，并被用作区块链网络的起点。创世区块中包含了区块链网络的初始状态信息，也可以包含一些初始的交易信息或其他数据。从创世区块开始，后续的区块才会按照区块链的共识机制逐步添加到区块链上。

其中，初始公共参数可以包括生成元参数和生成元向量，用于后续计算多业务主体之间联合交叉生成交易证明数据的中间参数。

S120、根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；待验证业务隐私数据包括验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据。

其中，验证需求方可以是有验证自身交易数据需求的区块链节点或区块链用户；验证参与方可以是在验证需求方存在验证需求时，与验证需求方在交易相关数据上具有关联关系的区块链节点或区块链用户。验证参与方的数量可以为至少一个。

在一个具体实施例中，以跨境贸易融资场景为例，A企业作为上游采购商，向企业B购买原电子器件。企业B通过向银行金融融资进行电子器件生产并完成物流交付。融资申请前，采购方企业A创建了采购订单，卖方企业B创建了发票，企业B为证明自身发票数据的真实性，向区块链系统提交自身发票、报关单和与企业A采购订单之间的相关数据的交叉验证证明。在该业务场景下，验证需求方为企业B，验证参与方为企业A；其中，采购订单中包括采购的两个商品和，单价分别为和。报关单中商品采购数量为，报关单2中商品采购数量为，发票中的总金额为，则验证需求方自身业务隐私数据包括商品的采购数量和商品的采购数量；验证参与方的关联业务隐私数据包括商品的单价和商品的单价。

其中，待验证数据关系等式可以为验证需求方的自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据之间的数据关联关系等式。延续上例，验证需求方企业B与验证参与方企业A之间的待验证数据关系等式为：。

S130、根据待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集。

示例性的，可以由部署于验证需求方的自动化工具生成等价算术电路和多方数据联合向量集。

假设等价算术电路AC的表达形式如下：

其中，为算术电路第一矩阵；为算术电路第二矩阵；为算术电路第三矩阵；为隐私数据承诺权重矩阵；为预设常数矩阵；Q、m和n为矩阵向量维度系数。

假设多方数据联合向量集JVS的表达形式如下：

其中，表示多方隐私数据向量，即所有验证参与方的隐私数据向量。为多方隐私数据的第一联合向量，即所有乘法门的第一输入向量；为多方隐私数据的第二联合向量，即所有乘法门的第二输入向量；为多方隐私数据的第三联合向量，即所有乘法门的输出向量。

在一个具体实施例中，以上述S120所述的跨境贸易融资场景为例，为便于描述，简化场景，假设待验证数据关系等式为：，其中，假设等于1，则待验证数据关系等式为：。基于该待验证数据关系等式构造得到的等价算术电路的电路结构表示示意图如图1B所示。该等价算术电路可以采用如下等式集合描述：

根据上述等式集合，基于矩阵形式的完整描述如下：

根据上述矩阵形式的待验证数据关系等式，可以确定上述场景下的m=4，Q=1，n=2。

等价算术电路AC在该贸易场景下的表达形式如下：

根据等价算术电路的等式集合，可以确定该贸易场景下应满足的等式关系如下：

即，多方数据联合向量集JVS在该贸易场景下的表达形式如下：

需要说明的是，等价算术电路所有参数和多方数据联合向量集结构均为链上链下可公开数据。

S140、根据自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由验证参与方基于关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值。

其中，验证需求方在本地链下根据自身业务隐私数据生成第一隐私数据承诺值；验证参与方在其自身链下根据自身的关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值。

示例性的，针对多方隐私数据向量V的m个隐私数据，各方可以分别基于Pedersen承诺（Pedersen commitment，密码学承诺）计算对应承诺值：

其中，目标隐私数据承诺值；盲因子向量；其中，盲因子具体可以由相关技术人员进行预先设定。为Pedersen承诺计算函数。

在一个具体实施例中，假设初始化公共参数pp如下：

其中，g为第一生成元，h为第二生成元，G为第一生成元向量，H为第二生成元向量。

若验证需求方的自身业务隐私数据包括、和a，则由验证需求方在本地链下分别计算、和a分别对应的隐私数据承诺值和：

若验证参与方的自身业务隐私数据包括和，则由验证参与方在本地链下分别计算和分别对应的隐私数据承诺值和：

目标隐私数据承诺值V如下所示：

其中，为预设盲因子向量。

S150、根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值。

其中，证明字段值可以是证明π中的字段值。可以理解的时，当验证需求方想要验证其自身交易相关数据，如发票数据等数据真实性时，可以生成用于证明相关数据的证明信息，即交易证明数据。然而，验证需求方在生成交易证明数据的过程中可能需要来自多个验证参与方的隐私数据，而该隐私数据在验证参与方各自链下隐私存储不公开，因此，在验证需求方生成交易证明数据的过程中，需要多方参与联合生成交易证明数据。

示例性的，证明字段值为证明π中的字段值，其为九个字段构成的九元组数据。在分别对九个字段值进行确定的过程中，存在部分字段有且仅需要验证需求方基于自身业务隐私数据和其他相关数据，如初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数等在自身本地链下生成，而存在另一部分字段需要验证需求方和验证参与方基于各自业务隐私数据联合生成。具体的，针对需要联合生成的字段，可以基于预先设定的适配的MPC（Multi-Computation，多方计算）协议，联合生成相应的字段值，例如MPC协议可以为三元组/ABY（A代表算数秘密共享（Arithmetic sharing）、B代表布尔秘密共享（Boolean sharing），Y代表姚氏混淆电路（Yao’s garbled circuits））秘密共享等两方乘法协议、秘密共享/同态加密等两方加法协议等。

S160、根据证明字段值，生成交易证明数据。

示例性的，可以根据证明字段值，生成证明信息，并根据证明信息，生成交易证明数据。

S170、将交易证明数据和目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据交易证明数据和目标隐私数据承诺值对待验证业务隐私数据进行验证。

示例性的，链上节点基于预先部署好的智能合约交叉验证算法，结合算法所需要的参数目标隐私数据承诺值，对交易证明数据进行验证，从而根据验证结果，确定待验证业务隐私数据的真实性和可靠性。

本发明实施例技术方案通过验证需求方根据待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；根据自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，并根据证明字段值，生成交易证明数据，实现了多业务主体参与的业务隐私数据的生成和验证，在保护相关参与方隐私数据的前提下，基于安全多方计算的区块链多方隐私数据交叉证明方式，实现了多方参与的交易证明数据的生成，提高了交易证明数据生成安全性和可靠性。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种业务隐私数据验证方法的流程图，本实施例在上述各技术方案的基础上，进行了优化改进。

进一步的，将步骤“根据证明字段值，生成交易证明数据”细化为“根据证明字段值，生成隐私数据证明；根据等价算术电路的算术电路参数和隐私数据证明，生成与待验证业务隐私数据关联的交易证明数据。”以完善交易证明数据的生成方式。

需要说明的是，在本发明实施例中未详述的部分，可参见其他实施例的表述。如图2所示，该方法包括以下具体步骤：

S210、获取区块链系统生成的初始公共参数。

S220、根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；待验证业务隐私数据包括验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据。

S230、根据待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集。

S240、根据自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由验证参与方基于关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值。

S250、根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值。

S260、根据证明字段值，生成隐私数据证明。

S270、根据等价算术电路的算术电路参数和隐私数据证明，生成与待验证业务隐私数据关联的交易证明数据。

S280、将交易证明数据和目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据交易证明数据和目标隐私数据承诺值对待验证业务隐私数据进行验证。

需要说明的是，交易证明数据可以由多个字段组成，不同字段生成过程中可能需要验证需求方一方独立完成，也可能需要验证需求方和验证参与方联合交叉生成。

在一个可选实施例中，证明字段值包括输入向量承诺值；相应的，根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：根据多方数据联合向量中的第一联合向量和第二联合向量，基于预设的第一安全随机数，构建用于确定输入向量承诺值的输入承诺值函数；根据输入承诺值函数，确定与自身业务隐私数据关联的第一输入承诺值子函数、确定与关联业务隐私数据关联的第二输入承诺值子函数以及确定与自身业务隐私数据和关联业务隐私数据关联的第三输入承诺值子函数；根据自身业务隐私数据，基于第一输入承诺值子函数，生成第一输入承诺值；以及，向验证参与方发送第二输入承诺值子函数，以供验证参与方根据关联业务隐私数据，基于第二输入承诺值子函数，生成第二输入承诺值；以及，向验证参与方发送第三输入承诺值子函数，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三输入承诺值；根据第一输入承诺值、第二输入承诺值和第三输入承诺值，确定输入向量承诺值。

其中，输入向量承诺值需要验证需求方和验证参与方联合交叉生成。示例性的，验证需求方根据多方数据联合向量中的第一联合向量和第二联合向量，基于预设的第一安全随机数，构建用于确定输入向量承诺值的输入承诺值函数。构建得到的输入承诺值函数如下所示。

其中，为第一联合向量；为第二联合向量；为第一安全随机数，可以由相关技术人员预先设定。为初始公共参数中的第一生成元向量；为初始公共参数中的第二生成元向量。

根据构建的输入承诺值函数，对输入承诺值函数进行拆分，得到与验证需求方自身业务隐私数据关联的第一输入承诺值子函数。例如，若验证需求方自身业务隐私数据包含a数据和b数据，则第一输入承诺值子函数的函数输入值仅为a数据和b数据。第二输入承诺值子函数为与验证参与方的关联业务隐私数据关联的子函数。例如，若验证参与方的关联业务隐私数据包含c数据和d数据，则第二输入承诺值子函数的函数输入值仅为c数据和d数据。第三输入承诺值子函数为既与验证需求方的自身业务隐私数据关联，又与验证参与方的关联业务隐私数据关联的子函数。第三输入承诺值子函数的函数输入值来自验证需求方和验证参与方双方，例如第三输入承诺值子函数的输入值为a数据和c数据。

在一个具体实施例中，若验证需求方的自身业务隐私数据为，验证参与方的关联业务隐私数据为和，则基于不同数据计算方，对输入承诺值函数进行函数拆分，得到如下函数表达形式：

其中，为仅与验证需求方自身业务隐私数据关联的第一输入承诺值子函数；仅与验证参与方关联业务隐私数据关联的第二输入承诺值子函数；为既与验证需求方的自身业务隐私数据关联，又与验证参与方的关联业务隐私数据关联的第三输入承诺值子函数。

示例性的，由验证需求方基于第一安全随机数和自身业务隐私数据，基于第一输入承诺值子函数，确定第一输入承诺值。验证需求方将第二输入承诺值子函数发送至验证参与方，由验证参与方根据关联业务隐私数据，基于第二输入承诺值子函数，确定第二输入承诺值。向验证参与方发送第三输入承诺值子函数，双方基于各自的隐私数据和预先设定的多方配合加密方式，生成第三输入承诺值。其中，多方配合加密方式可以为三元组/ABY秘密共享等多方乘法协议或秘密共享/同态加密等多方加密技术。

需要说明的是，在双方配合生成的输入向量承诺值的过程中，由于双方均在自己的本地节点下基于各自的隐私数据和函数生成相应的结果，因此，双方均不会得知对方的隐私数据和隐私计算过程。验证需求方仅能获取到验证参与方计算完成后反馈的一个最终结果，因此，在整个交叉计算过程中，各方隐私数据均不会被泄露，具有较高的安全性。

验证需求方根据自身得到的第一输入承诺值，以及验证参与方发送的第二输入承诺值，以及验证需求方和验证参与方联合生成的第三输入承诺值，基于输入承诺值函数，可以确定输入向量承诺值。

上述实施例通过对输入承诺值函数进行函数拆分，得到验证需求方和验证参与方分别关联的输入承诺值子函数，并在各自节点下基于各自自身的隐私数据进行隐私计算，提高了计算过程的安全性，实现了对各方隐私数据的保护，实现了多参与方参与的输入向量承诺值的确定。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括输出向量承诺值；相应的，根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：根据多方数据联合向量中的第三联合向量，基于预设的第二安全随机数，构建用于确定输出向量承诺值的输出承诺值函数；根据输出承诺值函数，确定与自身业务隐私数据关联的第一输出承诺值子函数，以及确定与自身业务隐私数据和关联业务隐私数据关联的第二输出承诺值子函数；根据初始公共参数和自身业务隐私数据，基于第一输出承诺值子函数，生成第一输出承诺值；向验证参与方发送第二输出承诺值子函数，根据初始公共参数，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二输出承诺值；根据第一输出承诺值和第二输出承诺值，确定输出向量承诺值。

其中，输出向量承诺值需要验证需求方和验证参与方联合交叉生成。示例性的，验证需求方根据多方数据联合向量中的第三联合向量，基于预设的第二安全随机数，构建用于确定输出向量承诺值的输出承诺值函数。构建得到的输出承诺值函数如下所示。

其中，为第三联合向量；为第二安全随机数；为初始公共参数中的第二生成元；为初始公共参数中的第一生成元向量。

根据构建的输出承诺值函数，对输出承诺值函数进行拆分，得到与验证需求方自身业务隐私数据关联的第一输出承诺值子函数，以及得到与自身业务隐私数据和关联业务隐私数据关联的第二输出承诺值子函数。需要说明的是，在对输出承诺值函数拆分过程中无法拆分出仅由验证参与方基于关联业务隐私数据进行计算的承诺值子函数。

在一个具体实施例中，若验证需求方的自身业务隐私数据为，验证参与方的关联业务隐私数据为和，则基于不同数据计算方，对输出承诺值函数进行函数拆分，得到如下函数表达形式：

其中，为仅与验证需求方自身业务隐私数据关联的第一输出承诺值子函数；为既与验证需求方的自身业务隐私数据关联，又与验证参与方的关联业务隐私数据关联的第二输出承诺值子函数。

示例性的，由验证需求方基于第一安全随机数、第二安全随机函数和自身业务隐私数据，基于第一输出承诺值子函数，确定第一输出承诺值。若第一输出承诺值子函数的计算过程中还需用到诸如初始公共参数等其他参数，则将其他参数也作为计算过程的输入参数。向验证参与方发送第二输出承诺值子函数，双方基于各自的隐私数据和预先设定的多方配合加密方式，生成第二输出承诺值。其中，多方配合加密方式可以为三元组/ABY秘密共享等多方乘法协议或秘密共享/同态加密等多方加密技术。

上述实施例通过对输出承诺值函数进行函数拆分，得到验证需求方和验证参与方分别关联的输出承诺值子函数，双方在各自节点下计算自身隐私数据部分，提高了计算过程的安全性，实现了对各方隐私数据的保护，实现了多参与方参与的输出向量承诺值的确定。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括盲向量对承诺值，根据预设的随机向量生成长度，生成第一随机向量和第二随机向量；根据第一随机向量、第二随机向量和预设的第三安全随机数，基于初始公共参数，确定盲向量对承诺值。

其中，盲向量对承诺值可以仅由验证需求方进行确定。示例性的，验证需求方根据预设的随机向量生成长度，生成第一随机向量和第二随机向量。其中，随机向量生成长度可以由相关技术人员根据实际需求进行预先设定，生成的第一随机向量和第二随机向量为符合预设随机向量生成长度的向量。

示例性的，根据第一随机向量、第二随机向量和预设的第三安全随机数，构建用于确定盲向量对承诺值的函数S，构建方式如下：

其中，为第一随机向量；为第二随机向量；为第三安全随机数；为初始公共参数中的第一生成元向量；为初始公共参数中的第二生成元向量；为初始公共参数中的第二生成元。

对盲向量对承诺函数进行拆分后确定其函数输入参数仅与验证需求方的自身业务隐私数据相关量，因此，可以根据自身业务隐私数据相关量，基于盲向量对承诺函数，确定盲向量对承诺值。

在一个具体实施例中，证明字段值还包括系数承诺向量；相应的，根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：根据输入向量承诺值、输出向量承诺值和盲向量对承诺值，确定第一随机挑战中间参数；根据第一随机挑战中间参数，基于等价算术电路的算术电路参数，生成第一随机挑战向量；根据第一随机挑战中间参数，生成第二随机挑战中间参数；根据第二随机挑战中间参数，基于等价算术电路的算术电路参数，生成第二随机挑战向量；根据第一随机挑战向量和第二随机挑战向量，基于等价算术电路的算术电路参数，确定乘法门独立系数；根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、乘法门独立系数和算术电路参数，基于多方数据联合向量，确定联合系数；根据联合系数和初始公共参数，确定系数承诺向量。

示例性的，根据输入向量承诺值、输出向量承诺值和盲向量对承诺值，确定第一随机挑战中间参数y的方式如下：

其中，为输入向量承诺值；为输出向量承诺值；为盲向量对承诺值；为哈希计算函数。

示例性的，根据第一随机挑战中间参数，基于等价算术电路的算术电路参数，生成第一随机挑战向量Y的方式如下：

其中，y为第一随机挑战中间参数，n和p为等价算术电路的算术电路参数。

示例性的，根据第一随机挑战中间参数，生成第二随机挑战中间参数z的方式如下：

根据第二随机挑战中间参数，基于等价算术电路的算术电路参数，生成第二随机挑战向量的方式如下：

其中，z为第二随机挑战中间参数，Q和p为等价算术电路的算术电路参数。

根据第一随机挑战向量和第二随机挑战向量，基于等价算术电路的算术电路参数，确定乘法门独立系数的方式如下：

其中，Y为第一随机挑战向量；Z为第二随机挑战向量；为等价算术电路中的算术电路第二矩阵；为算术电路第一矩阵。表示二元向量运算符；表示二元矩阵乘法运算符；表示二元向量内积运算符。

根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、乘法门独立系数和算术电路参数，基于多方数据联合向量，确定联合系数。其中，联合系数包括第一联合系数、第二联合系数、第三联合系数、第四联合系数和第五联合系数。不同联合系数的确定方式不同，部分联合系数生成过程中需要验证需求方和验证参与方配合生成。

可选的，根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、乘法门独立系数和算术电路参数，基于多方数据联合向量，确定联合系数，包括：

根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、算术电路参数、多方数据联合向量中的第一联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第一联合系数。

示例性的，第一联合系数的确定方式如下：

其中，表示多方数据联合向量中的第一联合向量；Y表示第一随机挑战向量；Z表示第二随机挑战向量；表示算术电路参数中的算术电路第二矩阵；表示算术电路参数中的算术电路第三矩阵。

对上述确定第一联合系数的函数进行拆分，可以得到仅由验证参与方基于关联业务隐私数据进行计算的部分函数，以及由验证参与方和验证需求方联合计算的部分函数，对确定第一联合系数的函数拆分后的结果如下：

其中，为以验证参与方的关联业务隐私数据为输入数据的函数；为以验证参与方的关联业务隐私数据和以验证需求方的自身业务隐私数据为输入数据的函数。在计算的过程中，验证参与方和验证需求方可以基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，得到函数的输出值。

根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、乘法门独立系数、算术电路参数、多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和第三联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二联合系数。

示例性的，第二联合系数的确定方式如下：

其中，表示多方数据联合向量中的第一联合向量；表示多方数据联合向量中的第二联合向量；表示多方数据联合向量中的第三联合向量；Y表示第一随机挑战向量；Z表示第二随机挑战向量；表示算术电路参数中的算术电路第一矩阵；表示算术电路参数中的算术电路第二矩阵；表示算术电路参数中的算术电路第三矩阵；表示乘法门独立系数。

对上述确定第二联合系数的函数进行拆分，可以得到仅由验证需求方基于自身业务隐私数据进行计算的部分函数，以及仅由验证参与方基于关联业务隐私数据进行计算的部分函数，以及由验证参与方和验证需求方联合计算的部分函数，对确定第二联合系数的函数拆分后的结果如下：

其中，为以验证需求方的自身业务隐私数据和第一安全随机数为输入数据的函数；为以验证参与方的关联业务隐私数据为输入数据的函数；和为以验证参与方的关联业务隐私数据和第一安全随机数以及以验证需求方的自身业务隐私数据为输入数据的函数。在计算和的过程中，验证参与方和验证需求方可以基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，得到函数和的输出值。

根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、算术电路参数、多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三联合系数。

示例性的，第三联合系数的确定方式如下：

其中，表示多方数据联合向量中的第三联合向量；表示多方数据联合向量中的第二联合向量；Y表示第一随机挑战向量；Z表示第二随机挑战向量；表示算术电路参数中的算术电路第一矩阵；表示算术电路参数中的算术电路第三矩阵；表示第一随机向量。

对上述确定第三联合系数的函数进行拆分，可以得到仅由验证需求方基于自身业务隐私数据进行计算的部分函数，以及由验证参与方和验证需求方联合计算的部分函数，对确定第二联合系数的函数拆分后的结果如下：

其中，为由验证需求方基于第一安全随机数和第一随机向量为输入数据的函数；和为以验证参与方的关联业务隐私数据以及以验证需求方的自身业务隐私数据为输入数据的函数。在计算和的过程中，验证参与方和验证需求方可以基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，得到函数和的输出值。

根据第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、算术电路参数、多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量、第一随机向量和第二随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第四联合系数。

示例性的，第四联合系数的确定方式如下：

其中，表示多方数据联合向量中的第一联合向量；表示多方数据联合向量中的第二联合向量；Y表示第一随机挑战向量；Z表示第二随机挑战向量；表示算术电路参数中的算术电路第一矩阵；表示算术电路参数中的算术电路第二矩阵；表示第一随机向量；表示第二随机向量。

对上述确定第四联合系数的函数进行拆分，可以得到仅由验证需求方基于自身业务隐私数据进行计算的部分函数，以及由验证参与方和验证需求方联合计算的部分函数，对确定第四联合系数的函数拆分后的结果如下：

其中，为以验证需求方的自身业务隐私数据、第一随机变量和第二随机向量为输入数据的函数；、和为以验证参与方的关联业务隐私数据、第一随机向量以及以验证需求方的自身业务隐私数据为输入数据的函数。其中，表示向量的第一个数据，表示向量的第二个数据，即。在计算、和的过程中，验证参与方和验证需求方可以基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，得到函数、和的输出值。

根据第一随机挑战向量、多方数据联合向量中的第三联合向量和第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第五联合系数。

示例性的，第五联合系数的确定方式如下：

其中，表示多方数据联合向量中的第三联合向量；Y表示第一随机挑战向量；表示第二随机向量。

上述确定第五联合系数的函数进行拆分，可以得到仅由验证需求方基于自身业务隐私数据进行计算的部分函数，以及由验证参与方和验证需求方联合计算的部分函数，对确定第五联合系数的函数拆分后的结果如下：

其中，为以和第一安全随机数和第二随机向量为输入数据的函数；为以验证参与方的关联业务隐私数据和以验证需求方的自身业务隐私数据为输入数据的函数。在计算的过程中，验证参与方和验证需求方可以基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，得到函数的输出值。

生成包括第一联合系数、第二联合系数、第三联合系数、第四联合系数和第五联合系数的联合系数。

示例性的，根据联合系数和初始公共参数，确定系数承诺向量T的方式如下：

其中，表示初始公共参数中的第一生成元；表示初始公共参数中的第二生成元。和表示预设安全随机数。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括第一多项式挑战向量；相应的，根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：根据系数承诺向量，生成系数抽样值；根据多方数据联合向量中的第一联合向量和第三联合向量，基于第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、第一随机向量、算术电路参数和系数抽样值，构建用于确定第一多项式挑战向量的第一多项式挑战函数；根据第一多项式挑战函数，确定与自身业务隐私数据关联的第一自身多项式挑战子函数以及确定与关联业务隐私数据关联的第一关联多项式挑战子函数；根据初始公共参数和自身业务隐私数据，基于第一自身多项式挑战子函数，生成第一自身多项式挑战向量；向验证参与方发送第一关联多项式挑战子函数，以供验证参与方根据关联业务隐私数据，基于第一关联多项式挑战子函数，生成第一关联多项式挑战向量；根据第一自身多项式挑战向量和第一关联多项式挑战向量，确定第一多项式挑战向量。

示例性的，系数抽样值x的确定方式可以如下：

其中，T表示系数承诺向量。

根据多方数据联合向量中的第一联合向量和第三联合向量，基于第一随机挑战向量Y、第二随机挑战向量Z、第一随机向量、算术电路参数中的算术电路第二矩阵和系数抽样值x，构建用于确定第一多项式挑战向量的第一多项式挑战函数l：

对上述第一多项式挑战函数l进行函数拆分，得到由验证需求方和验证参与方分别基于自身业务隐私数据和关联业务隐私数据在各自本地链下计算的子函数，以及需要验证需求方和验证参与方联合计算的子函数。基于此对上述第一多项式挑战函数l进行拆分如下：

其中，和为与验证需求方的自身业务隐私数据关联的第一自身多项式挑战子函数；为与验证参与方的关联业务隐私数据关联的第一关联多项式挑战子函数；、和为需要验证需求方和验证参与方联合计算的相关子函数。

在验证需求方的本地链下，根据初始公共参数和自身业务隐私数据，基于第一自身多项式挑战子函数，生成第一自身多项式挑战向量。在验证参与方的本地链下，根据关联业务隐私数据，基于第一关联多项式挑战子函数，生成第一关联多项式挑战向量。根据预先设定的多方配合加密方式，基于需要验证需求方和验证参与方联合计算的相关子函数，生成联合多项式挑战向量。验证需求方根据第一自身多项式挑战向量、第一关联多项式挑战向量和联合多项式挑战向量，确定第一多项式挑战向量。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括第二多项式挑战向量；相应的，根据自身业务隐私数据、初始公共参数和等价算术电路的算术电路参数，基于多方数据联合向量，结合关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：根据多方数据联合向量中的第二联合向量，基于第一随机挑战向量、第二随机挑战向量、第二随机向量、算术电路参数和系数抽样值，构建用于确定第二多项式挑战向量的第二多项式挑战函数；根据初始公共参数和自身业务隐私数据，基于第二多项式挑战函数，确定第二多项式挑战向量。

根据多方数据联合向量中的第二联合向量，基于第一随机挑战向量Y、第二随机挑战向量Z、第二随机向量、算术电路参数中的算术电路第一矩阵、算术电路第三矩阵和系数抽样值x，构建用于确定第二多项式挑战向量的第二多项式挑战函数r：

对上述第二多项式挑战函数r进行函数拆分，可以得到仅需由验证需求方基于自身业务隐私数据在本地链下计算的函数。对上述第二多项式挑战函数r进行拆分如下：

其中，由验证需求方基于自身业务隐私数据和第二随机向量计算得到。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括内积多项式挑战值，根据第一多项式挑战向量l和第二多项式挑战向量r，确定内积多项式挑战值的方式如下：

在一个可选实施例中，证明字段值还包括内积多项式盲化值，内积多项式盲化值的确定方式如下：

其中，x表示系数抽样值；Z表示第一随机挑战向量；r表示第二多项式挑战向量。

分解得到的函数可以由验证需求方在自身本地链下执行计算；可以由验证参与方在其本地链下执行计算。

在一个可选实施例中，证明字段值还包括盲因子随机组合值，根据系数抽样值、第一安全随机数、第二安全随机数和第三安全随机数，确定盲因子随机组合值。

示例性的，盲因子随机组合值的确定方式可以如下：

其中，x表示系数抽样值；表示第一安全随机数；表示第二安全随机数；表示第三安全随机数。

生成包括输入向量承诺值、输出向量承诺值、盲向量对承诺值S、系数承诺向量T、第一多项式挑战向量l、第二多项式挑战向量r、内积多项式挑战值、内积多项式盲化值以及盲因子随机组合值的证明字段值。根据各证明字段值，生成隐私数据证明π：

根据等价算术电路的算术电路参数和隐私数据证明，生成与待验证业务隐私数据关联的交易证明数据的方式如下：

其中，为算术电路参数中的算术电路第一矩阵；为算术电路参数中的算术电路第二矩阵；为算术电路参数中的算术电路第三矩阵；为算术电路参数中的隐私数据承诺权重矩阵；为隐私数据证明。

本实施例技术方案通过在生成隐私数据证明的九个证明字段值的过程中，在保护验证需求方和验证参与方的隐私数据的前提下，实现了证明字段值的隐私联合交叉生成，确保了各方数据的安全性，实现了多方参与的隐私数据证明的生成。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种业务隐私数据验证装置的结构示意图。本发明实施例所提供的一种业务隐私数据验证装置，该装置可适用于跨境贸易融资场景下，涉及多方业务主体参与的业务隐私数据进行联合交叉验证证明的情况，该业务隐私数据验证装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该业务隐私数据验证装置可配置于验证需求方，例如可以是区块链节点，如图3所示，该装置具体包括：初始公共参数获取模块301、关系等式生成模块302、联合向量集生成模块303、目标承诺值生成模块304、证明字段值确定模块305、交易证明数据生成模块306和隐私数据上链模块307。其中，

初始公共参数获取模块301，用于获取区块链系统生成的初始公共参数；

关系等式生成模块302，用于根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；所述待验证业务隐私数据包括所述验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与所述验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据；

联合向量集生成模块303，用于根据所述待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；

目标承诺值生成模块304，用于根据所述自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于所述关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；

证明字段值确定模块305，用于根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值；

交易证明数据生成模块306，用于根据所述证明字段值，生成交易证明数据；

隐私数据上链模块307，用于将所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值对所述待验证业务隐私数据进行验证。

可选的，所述证明字段值包括输入向量承诺值；相应的，所述证明字段值确定模块305，包括：

输入承诺值构建单元，用于根据所述多方数据联合向量中的第一联合向量和第二联合向量，基于预设的第一安全随机数，构建用于确定输入向量承诺值的输入承诺值函数；

输入承诺值子函数确定单元，用于根据所述输入承诺值函数，确定与所述自身业务隐私数据关联的第一输入承诺值子函数、确定与所述关联业务隐私数据关联的第二输入承诺值子函数以及确定与所述自身业务隐私数据和所述关联业务隐私数据关联的第三输入承诺值子函数；

第一输入承诺值确定单元，用于根据所述自身业务隐私数据，基于所述第一输入承诺值子函数，生成第一输入承诺值；以及，

第二输入承诺值获取单元，用于向所述验证参与方发送第二输入承诺值子函数，以供所述验证参与方根据所述关联业务隐私数据，基于所述第二输入承诺值子函数，生成第二输入承诺值；以及，

第三输入承诺值子函数发送单元，用于向所述验证参与方发送第三输入承诺值子函数，基于预设的多方配合加密方式，结合所述自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三输入承诺值；

输入向量承诺值确定单元，用于根据所述第一输入承诺值、所述第二输入承诺值和所述第三输入承诺值，确定输入向量承诺值。

可选的，所述证明字段值还包括输出向量承诺值；相应的，所述证明字段值确定模块305，包括：

输出承诺值函数构建单元，用于根据所述多方数据联合向量中的第三联合向量，基于预设的第二安全随机数，构建用于确定输出向量承诺值的输出承诺值函数；

输出承诺值子函数确定单元，用于根据所述输出承诺值函数，确定与所述自身业务隐私数据关联的第一输出承诺值子函数，以及确定与所述自身业务隐私数据和所述关联业务隐私数据关联的第二输出承诺值子函数；

第一输出承诺值生成单元，用于根据所述初始公共参数和所述自身业务隐私数据，基于所述第一输出承诺值子函数，生成第一输出承诺值；

第二输出承诺值生成单元，用于向所述验证参与方发送第二输出承诺值子函数，根据所述初始公共参数，基于预设的多方配合加密方式，结合所述自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二输出承诺值；

输出向量承诺值确定单元，用于根据所述第一输出承诺值和所述第二输出承诺值，确定输出向量承诺值。

可选的，所述证明字段值还包括盲向量对承诺值，所述证明字段值确定模块305，还包括：

随机向量生成单元，用于根据预设的随机向量生成长度，生成第一随机向量和第二随机向量；

盲向量对承诺值确定单元，用于根据所述第一随机向量、所述第二随机向量和预设的第三安全随机数，基于所述初始公共参数，确定盲向量对承诺值。

可选的，所述证明字段值还包括系数承诺向量；相应的，所述证明字段值确定模块305，包括：

第一随机挑战参数确定单元，用于根据所述输入向量承诺值、所述输出向量承诺值和所述盲向量对承诺值，确定第一随机挑战中间参数；

第一随机挑战向量生成单元，用于根据所述第一随机挑战中间参数，基于所述等价算术电路的算术电路参数，生成第一随机挑战向量；

第二随机挑战参数确定单元，用于根据第一随机挑战中间参数，生成第二随机挑战中间参数；

第二随机挑战向量生成单元，用于根据所述第二随机挑战中间参数，基于所述等价算术电路的算术电路参数，生成第二随机挑战向量；

乘法门独立系数确定单元，用于根据所述第一随机挑战向量和所述第二随机挑战向量，基于所述等价算术电路的算术电路参数，确定乘法门独立系数；

联合系数确定单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述乘法门独立系数和算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，确定联合系数；

系数承诺向量确定单元，用于根据所述联合系数和所述初始公共参数，确定系数承诺向量。

可选的，所述联合系数确定单元，包括：

第一联合系数生成子单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第一联合系数；

第二联合系数生成子单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述乘法门独立系数、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和第三联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二联合系数；

第三联合系数生成子单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和所述第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三联合系数；

第四联合系数生成子单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量、所述第一随机向量和第二随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第四联合系数；

第五联合系数生成子单元，用于根据所述第一随机挑战向量、所述多方数据联合向量中的第三联合向量和所述第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第五联合系数；

联合系数生成子单元，用于生成包括第一联合系数、第二联合系数、第三联合系数、第四联合系数和第五联合系数的联合系数。

所述证明字段值还包括第二多项式挑战向量；相应的，所述证明字段值确定模块305，包括：

第二多项式函数构建单元，用于根据所述多方数据联合向量中的第二联合向量，基于所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述第二随机向量、算术电路参数和系数抽样值，构建用于确定第二多项式挑战向量的第二多项式挑战函数；

第二多项式挑战向量确定单元，用于根据所述初始公共参数和所述自身业务隐私数据，基于所述第二多项式挑战函数，确定第二多项式挑战向量。

可选的，所述证明字段值还包括内积多项式挑战值，所述证明字段值确定模块305，还包括：

内积多项式挑战值确定单元，用于根据所述第一多项式挑战向量和所述第二多项式挑战向量，确定所述内积多项式挑战值。

可选的，所述证明字段值还包括盲因子随机组合值，所述证明字段值确定模块305，还包括：

盲因子随机组合值确定单元，用于根据所述系数抽样值、所述第一安全随机数、所述第二安全随机数和所述第三安全随机数，确定所述盲因子随机组合值。

可选的，交易证明数据生成模块306，包括：

隐私数据证明生成单元，用于根据所述证明字段值，生成隐私数据证明；

交易证明数据生成单元，用于根据所述等价算术电路的算术电路参数和所述隐私数据证明，生成与所述待验证业务隐私数据关联的交易证明数据。

本发明实施例所提供的业务隐私数据验证装置可执行本发明任意实施例所提供的业务隐私数据验证方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）42、随机访问存储器（RAM）43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器（ROM）42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器（RAM）43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、ROM 42以及RAM 43通过总线44彼此相连。输入/输出（I/O）接口45也连接至总线44。

电子设备40中的多个部件连接至I/O接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如业务隐私数据验证方法。

在一些实施例中，业务隐私数据验证方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到RAM 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的业务隐私数据验证方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行业务隐私数据验证方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (14)

1.一种业务隐私数据验证方法，其特征在于，应用于验证需求方，包括：

获取区块链系统生成的初始公共参数；

根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；所述待验证业务隐私数据包括所述验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与所述验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据；

根据所述待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；

根据所述自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于所述关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；

根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值；

根据所述证明字段值，生成交易证明数据；

将所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值对所述待验证业务隐私数据进行验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述证明字段值包括输入向量承诺值；相应的，所述根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：

根据所述多方数据联合向量中的第一联合向量和第二联合向量，基于预设的第一安全随机数，构建用于确定输入向量承诺值的输入承诺值函数；

根据所述输入承诺值函数，确定与所述自身业务隐私数据关联的第一输入承诺值子函数、确定与所述关联业务隐私数据关联的第二输入承诺值子函数以及确定与所述自身业务隐私数据和所述关联业务隐私数据关联的第三输入承诺值子函数；

根据所述自身业务隐私数据，基于所述第一输入承诺值子函数，生成第一输入承诺值；以及，

向所述验证参与方发送第二输入承诺值子函数，以供所述验证参与方根据所述关联业务隐私数据，基于所述第二输入承诺值子函数，生成第二输入承诺值；以及，

向所述验证参与方发送第三输入承诺值子函数，基于预设的多方配合加密方式，结合所述自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三输入承诺值；

根据所述第一输入承诺值、所述第二输入承诺值和所述第三输入承诺值，确定输入向量承诺值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括输出向量承诺值；相应的，所述根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：

根据所述多方数据联合向量中的第三联合向量，基于预设的第二安全随机数，构建用于确定输出向量承诺值的输出承诺值函数；

根据所述输出承诺值函数，确定与所述自身业务隐私数据关联的第一输出承诺值子函数，以及确定与所述自身业务隐私数据和所述关联业务隐私数据关联的第二输出承诺值子函数；

根据所述初始公共参数和所述自身业务隐私数据，基于所述第一输出承诺值子函数，生成第一输出承诺值；

向所述验证参与方发送第二输出承诺值子函数，根据所述初始公共参数，基于预设的多方配合加密方式，结合所述自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二输出承诺值；

根据所述第一输出承诺值和所述第二输出承诺值，确定输出向量承诺值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括盲向量对承诺值，所述方法还包括：

根据预设的随机向量生成长度，生成第一随机向量和第二随机向量；

根据所述第一随机向量、所述第二随机向量和预设的第三安全随机数，基于所述初始公共参数，确定盲向量对承诺值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括系数承诺向量；相应的，所述根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：

根据所述输入向量承诺值、所述输出向量承诺值和所述盲向量对承诺值，确定第一随机挑战中间参数；

根据所述第一随机挑战中间参数，基于所述等价算术电路的算术电路参数，生成第一随机挑战向量；

根据第一随机挑战中间参数，生成第二随机挑战中间参数；

根据所述第二随机挑战中间参数，基于所述等价算术电路的算术电路参数，生成第二随机挑战向量；

根据所述第一随机挑战向量和所述第二随机挑战向量，基于所述等价算术电路的算术电路参数，确定乘法门独立系数；

根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述乘法门独立系数和算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，确定联合系数；

根据所述联合系数和所述初始公共参数，确定系数承诺向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述乘法门独立系数和算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，确定联合系数，包括：

根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第一联合系数；

根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述乘法门独立系数、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和第三联合向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第二联合系数；

根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量和所述第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第三联合系数；

根据所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述算术电路参数、所述多方数据联合向量中的第一联合向量、第二联合向量、所述第一随机向量和第二随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第四联合系数；

根据所述第一随机挑战向量、所述多方数据联合向量中的第三联合向量和所述第一随机向量，基于预设的多方配合加密方式，结合自身业务隐私数据和验证参与方的关联业务隐私数据，生成第五联合系数；

生成包括第一联合系数、第二联合系数、第三联合系数、第四联合系数和第五联合系数的联合系数。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括第一多项式挑战向量；相应的，所述根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：

根据所述系数承诺向量，生成系数抽样值；

根据所述多方数据联合向量中的第一联合向量和第三联合向量，基于所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述第一随机向量、算术电路参数和系数抽样值，构建用于确定第一多项式挑战向量的第一多项式挑战函数；

根据第一多项式挑战函数，确定与所述自身业务隐私数据关联的第一自身多项式挑战子函数以及确定与所述关联业务隐私数据关联的第一关联多项式挑战子函数；

根据所述初始公共参数和所述自身业务隐私数据，基于所述第一自身多项式挑战子函数，生成第一自身多项式挑战向量；

向所述验证参与方发送所述第一关联多项式挑战子函数，以供所述验证参与方根据所述关联业务隐私数据，基于所述第一关联多项式挑战子函数，生成第一关联多项式挑战向量；

根据所述第一自身多项式挑战向量和所述第一关联多项式挑战向量，确定所述第一多项式挑战向量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括第二多项式挑战向量；相应的，所述根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值，包括：

根据所述多方数据联合向量中的第二联合向量，基于所述第一随机挑战向量、所述第二随机挑战向量、所述第二随机向量、算术电路参数和系数抽样值，构建用于确定第二多项式挑战向量的第二多项式挑战函数；

根据所述初始公共参数和所述自身业务隐私数据，基于所述第二多项式挑战函数，确定第二多项式挑战向量。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括内积多项式挑战值，所述方法还包括：

根据所述第一多项式挑战向量和所述第二多项式挑战向量，确定所述内积多项式挑战值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述证明字段值还包括盲因子随机组合值，所述方法还包括：

根据所述系数抽样值、所述第一安全随机数、所述第二安全随机数和所述第三安全随机数，确定所述盲因子随机组合值。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述证明字段值，生成交易证明数据，包括：

根据所述证明字段值，生成隐私数据证明；

根据所述等价算术电路的算术电路参数和所述隐私数据证明，生成与所述待验证业务隐私数据关联的交易证明数据。

12.一种业务隐私数据验证装置，其特征在于，配置于验证需求方，包括：

初始公共参数获取模块，用于获取区块链系统生成的初始公共参数；

关系等式生成模块，用于根据待验证业务隐私数据，生成待验证数据关系等式；所述待验证业务隐私数据包括所述验证需求方的自身业务隐私数据和至少一个与所述验证需求方关联的验证参与方的关联业务隐私数据；

联合向量集生成模块，用于根据所述待验证数据关系等式，生成等价算术电路和多方数据联合向量集；

目标承诺值生成模块，用于根据所述自身业务隐私数据，生成第一隐私数据承诺值，以及获取由所述验证参与方基于所述关联业务隐私数据生成的第二隐私数据承诺值，并生成包括第一隐私数据承诺值和所述第二隐私数据承诺值的目标隐私数据承诺值；

证明字段值确定模块，用于根据所述自身业务隐私数据、所述初始公共参数和所述等价算术电路的算术电路参数，基于所述多方数据联合向量，结合所述关联业务隐私数据，确定证明字段值；

交易证明数据生成模块，用于根据所述证明字段值，生成交易证明数据；

隐私数据上链模块，用于将所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值上链，以供链上节点根据所述交易证明数据和所述目标隐私数据承诺值对所述待验证业务隐私数据进行验证。

13. 一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-11中任一项所述的业务隐私数据验证方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-11中任一项所述的业务隐私数据验证方法。