数据调用方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:23315399 阅读:89 留言:0更新日期:2020-02-11 17:54
本发明专利技术涉及一种基础运维技术,揭露了一种数据调用方法,包括:接收用户输入的数据集,并存储至数据调用系统的节点中,接收所述数据集的调用请求,计算所述节点的承诺值,将所述数据划分为多个子数据集,基于所述子数据集计算得到子集承诺值,基于所述子集承诺值求解得到总承诺值,若所述总承诺值与所述承诺值不相同,则拒绝所述调用请求,若所述总承诺值与所述承诺值相同,计算所述子数据集对应的承诺‑证据值对,基于范围证明法判断所述承诺‑证据值对是否满足预设条件,若所述承诺‑证据值对满足所述预设条件,则响应所述调用请求,完成数据调用。本发明专利技术还提出一种数据调用装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术可以实现高效的数据调用功能。

Data calling method, device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据调用方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及基础运维
,尤其涉及一种数据调用的方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
数据调用是将预先存储在预设位置的对应数据取出并使用。对于敏感型数据,如用户身份信息,还需先对数据调用的请求方进行安全性验证或对取出的经过加密的敏感数据进行解密。然而,随着数据调用请求的不断增多,现有的处理方式,使得数据调用的效率大大降低。因此,如何实现高效的调取数据是目前阶段急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种数据调用方法、装置及计算机可读存储介质,其主要目的在于根据用户的调用请求而进行数据调用。为实现上述目的,本专利技术提供的一种数据调用方法,包括:接收用户输入的数据集,并将所述数据集存储至数据调用系统的节点中;接收所述数据集的调用请求,基于所述调用请求计算所述数据集的承诺值;将所述数据集划分为多个子数据集,分别计算各所述子数据集对应的子集承诺值,基于所述子承诺值计算得到总承诺值;若所述总承诺值与所述承诺值不相同,则拒绝所述调用请求;若所述总承诺值与所述承诺值相同,计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件;若所述承诺-证据值对不满足所述预设条件,则拒绝所述调用请求,若所述承诺-证据值对满足所述预设条件,则响应所述调用请求,从所述节点调用所述数据集反馈给所述用户。可选地,所述计算所述数据集的承诺值的计算公式为:V=commit(v,γ)=vG+γH其中,V为所述承诺值,v所述节点内的数据值,γ为第一盲因子,G为所述数据调用系统所依赖的椭圆曲线的基点坐标值,H为所述数据调用系统中所依赖的椭圆曲线中的随机点坐标值。可选地,所述基于所述子承诺值计算得到总承诺值,包括:随机生成一个或多个第二盲因子,基于所述第一盲因子和所述第二盲因子计算得到第三盲因子,将所述第二盲因子和所述第三盲因子作为盲因子集,其中,所述第二盲因子的个数比所述子数据集的个数少一;基于所述盲因子集和所述子集数据集计算得到子集承诺值集;基于加法同态性原则计算所述子集承诺值集得到所述总承诺值。可选地,所述计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,包括:基于各所述子数据集的子集承诺值计算对应子数据集的证据值;将所述证据值与所述子集承诺值进行预设方式的组合得到所述承诺-证据值对。可选地,所述基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件包括:随机生成一个或多个制约因子,所述制约因子的个数比所述子数据集的个数少一;基于所述制约因子构建概率公式;根据所述概率公式和所述承诺-证据值进行范围证明,生成范围值;判断所述范围值与预设范围值的大小关系从而判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件。此外,为实现上述目的,本专利技术还提供一种数据调用装置,该装置包括存储器和处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的数据调用程序,所述数据调用程序被所述处理器执行时实现如下步骤:接收用户输入的数据集,并将所述数据集存储至数据调用系统的节点中;接收所述数据集的调用请求,基于所述调用请求计算所述数据集的承诺值;将所述数据集划分为多个子数据集,分别计算各所述子数据集对应的子集承诺值,基于所述子承诺值计算得到总承诺值;若所述总承诺值与所述承诺值不相同,则拒绝所述调用请求;若所述总承诺值与所述承诺值相同,计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件;若所述承诺-证据值对不满足所述预设条件,则拒绝所述调用请求,若所述承诺-证据值对满足所述预设条件,则响应所述调用请求,从所述节点调用所述数据集反馈给所述用户。可选地,所述计算所述数据集的承诺值的计算公式为:V=commit(v,γ)=vG+γH其中,V为所述承诺值,v所述节点内的数据值,γ为第一盲因子,G为所述数据调用系统所依赖的椭圆曲线的基点坐标值,H为所述数据调用系统中所依赖的椭圆曲线中的随机点坐标值。可选地,所述基于所述子承诺值计算得到总承诺值,包括:随机生成一个或多个第二盲因子,基于所述第一盲因子和所述第二盲因子计算得到第三盲因子,将所述第二盲因子和所述第三盲因子作为盲因子集,其中,所述第二盲因子的个数比所述子数据集的个数少一;基于所述盲因子集和所述子集数据集计算得到子集承诺值集;基于加法同态性原则计算所述子集承诺值集得到所述总承诺值。可选地,所述计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,包括:基于各所述子数据集的子集承诺值计算对应子数据集的证据值;将所述证据值与所述子集承诺值进行预设方式的组合得到所述承诺-证据值对。此外,为实现上述目的,本专利技术还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有数据调用程序,所述数据调用程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如上所述的数据调用方法的步骤。本专利技术通过将数据集拆分为多个子数据集,并采用范围证明法将多个子数据集进行统一验证,极大的降低点乘的个数,从而实现在数据调用时范围验证环节的效率优化;另外,通过判断承诺值和总承诺值是否相同,避免了不合理的数据调用进入上述范围证明环节,并基于所述范围证明法得到承诺-证据值,判断所述承诺-证据值是否满足预设条件,达到双重验证效果,在确保数据调用安全性的同时,同时简化数据调用的流程,避免繁琐计算,释放计算压力。本专利技术提出的数据调用方法、装置及计算机可读存储介质,可以实现精准高效的数据调用功能。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的数据调用方法的流程示意图;图2为本专利技术一实施例提供的数据调用装置的内部结构示意图;图3为本专利技术一实施例提供的数据调用装置中数据调用程序的模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术,并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种数据调用方法。参照图1所示,为本专利技术一实施例提供的数据调用方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行,该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中,数据调用方法包括:S1、接收用户输入的数据集,并将所述数据集存储至数据调用系统的节点中。优选地,所述数据调用系统可基于区块链技术或其他分布式存储系统技术等,所述数据调用系统是基于分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型数据管理系统。如在金融交易中,用户A将公司X与公司Y的贸易支出数据存储在所述数据调用系统中,所述贸易支出数据即为用户输入的所述数据集。较佳地,所述节点是为了确认保证数据调用有效性和安全性而开发的独立单元,所述节点越多,所述数据集的调用有效性和安全性就越高,因此所述数据调用系统中较佳地可将所述数据集存储本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据调用方法,其特征在于,所述方法包括:/n接收用户输入的数据集,并将所述数据集存储至数据调用系统的节点中;/n接收所述数据集的调用请求,基于所述调用请求计算所述数据集的承诺值;/n将所述数据集划分为多个子数据集,分别计算各所述子数据集对应的子集承诺值,基于所述子承诺值计算得到总承诺值;/n若所述总承诺值与所述承诺值不相同,则拒绝所述调用请求;/n若所述总承诺值与所述承诺值相同,计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件;/n若所述承诺-证据值对不满足所述预设条件,则拒绝所述调用请求,若所述承诺-证据值对满足所述预设条件,则响应所述调用请求,从所述节点调用所述数据集反馈给所述用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据调用方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户输入的数据集,并将所述数据集存储至数据调用系统的节点中;
接收所述数据集的调用请求,基于所述调用请求计算所述数据集的承诺值;
将所述数据集划分为多个子数据集,分别计算各所述子数据集对应的子集承诺值,基于所述子承诺值计算得到总承诺值;
若所述总承诺值与所述承诺值不相同,则拒绝所述调用请求;
若所述总承诺值与所述承诺值相同,计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件;
若所述承诺-证据值对不满足所述预设条件,则拒绝所述调用请求,若所述承诺-证据值对满足所述预设条件,则响应所述调用请求,从所述节点调用所述数据集反馈给所述用户。


2.如权利要求1所述的数据调用方法,其特征在于,所述计算所述数据集的承诺值的计算公式为:
V=commit(v,γ)=vG+γH
其中,V为所述承诺值,v所述节点内的数据值,γ为第一盲因子,G为所述数据调用系统所依赖的椭圆曲线的基点坐标值,H为所述数据调用系统中所依赖的椭圆曲线中的随机点坐标值。


3.如权利要求1所述的数据调用方法,其特征在于,所述基于所述子承诺值计算得到总承诺值,包括:
随机生成一个或多个第二盲因子,基于所述第一盲因子和所述第二盲因子计算得到第三盲因子,将所述第二盲因子和所述第三盲因子作为盲因子集,其中,所述第二盲因子的个数比所述子数据集的个数少一;
基于所述盲因子集和所述子集数据集计算得到子集承诺值集;
基于加法同态性原则计算所述子集承诺值集得到所述总承诺值。


4.如权利要求1所述的数据调用方法,其特征在于,所述计算所述子数据集对应的承诺-证据值对,包括:
基于各所述子数据集的子集承诺值计算对应子数据集的证据值;
将所述证据值与所述子集承诺值进行预设方式的组合得到所述承诺-证据值对。


5.如权利要求1所述的数据调用方法,其特征在于,所述基于范围证明法判断所述承诺-证据值对是否满足预设条件包括:
随机生成一个或多个制约因子,所述制约因子的个数比所述子数据集的个数少一;
基于所述制约因子构建概率公式;
根据所述概率公式和所述承诺-证据值进行范围证明,生成范围值;
判断所述范围值与预设范围值的大小关系从而判断所述承诺...

【专利技术属性】
技术研发人员:张鹏程贾牧陆陈一帆谢丹力蒋福强张小利
申请(专利权)人:深圳壹账通智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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