一种基于区块链智能合约的隐私计算方法技术

本发明专利技术涉及信息技术领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，包括：建立目标函数的多项式拟合；在区块链上发布智能合约，智能合约包括N个变量栏、若干个多项式填写栏和结果栏，变量栏包括变量和多个公钥填写栏；参与方为隐私数选定m个变量；参与方建立m个变量的多项式表达式，使多项式表达式的值等于隐私数的值；全部参与方广播各自隐私数的多项式表达式，将多项式表达式代入目标函数的拟合多项式，获得第二多项式；写入智能合约的多项式填写栏；智能合约确定采信的第二多项式；智能合约将变量值代入采信的第二多项式，即为隐私计算结果，写入结果栏。本发明专利技术的实质性效果是：能够快速的完成隐私计算，具有可靠的可信度。信度。信度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链智能合约的隐私计算方法


[0001]本专利技术涉及信息
，具体涉及一种基于区块链智能合约的隐私计算方法。

技术介绍

[0002]随着信息技术和机器学习技术的发展，目前数据已经被当做一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列。对于推动生产力发展和技术进步，有着重要的作用。相对于其他生产要素，主要具有以下特点，即能够被无限复制，以及数据越交换越共享则价值越高。导致对数据要素的利用，天然存在矛盾，即在分享使用数据的带来价值的同时，会造成数据的泄露。隐私计算应运而生，隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的技术集合，达到对数据“可用、不可见”的目的；在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放。目前数据的安全利用手段，比如数据脱敏或匿名化处理，都要以牺牲部分数据维度为代价，导致数据信息无法有效被利用。但目前的隐私计算技术存在运行效率低或者精度不高的问题。
[0003]如中国专利CN112883408A，公开日2021年6月1日，一种用隐私计算的加解密系统和芯片，该芯片包括：接收多个待处理数据的输入接口；模幂计算子系统，包括多个计算单元及其模幂计算引擎，根据多个待处理数据分别生成多个模幂计算结果。该芯片针对多个待处理数据中的每一个：当与该待处理数据对应的算子操作是用于隐私计算加密算法时，调用前处理模块和加密模块从而与模幂计算子系统协同完成该算子操作，当与该待处理数据对应的算子操作是用于隐私计算解密算法时，调用解密模块从而与模幂计算子系统协同完成该算子操作，当与该待处理数据对应的算子操作是用于密态运算算法时，调用模幂计算子系统完成该算子操作。如此复用计算资源而有利于提高计算性能和节省功耗。但其进行隐私计算需要借助专用硬件，隐私计算成本高，不适宜推广使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：目前缺乏高效率的隐私计算技术的问题。提出了一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，能够高效率的完成隐私计算。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，包括：建立目标函数的多项式拟合；在区块链上发布智能合约，所述智能合约包括N个变量栏、若干个多项式填写栏和结果栏，所述变量栏包括变量和多个公钥填写栏，智能合约为每个变量值生成随机值；参与方为隐私数选定m个变量，将公钥写入m个变量栏的公钥填写栏，所述智能合约检查无隐私数的变量的重复，则将变量值使用公钥加密后广播；参与方解密获得选定的m个变量的值，建立m个变量的多项式表达式，使多项式表达式的值等于隐私数的值；全部参与方广播各自隐私数的多项式表达式，参与方将多项式表达式代入目标函数的拟合多项式，将拟合多项式展开获得第二多项式；将第二多项式使用私钥签名后，写入智能合约的多项式填写栏；智能合约解密多项式填写栏，获得多个第二多项式，以多数为准确定采信的第二多项式；所述智能合约将变量值代入被采信的第二多项式，
即为隐私计算结果，将结果写入结果栏。
[0006]作为优选，建立目标函数的多项式拟合的方法包括：参与方根据目标函数生成预设数量个样本数据；建立样本数据的多项式拟合；多个参与方生成多个多项式拟合，其中误差最小的多项式拟合即为目标函数的多项式拟合。
[0007]作为优选，生成样本数据的方法包括：参与方之间广播隐私数的取值范围；参与方均匀生成隐私数的多个举例数；将隐私数的举例数随机组合为取值组，将取值组代入目标函数，获得目标函数的结果；将结果作为标签值标记所述取值组作为样本数据。
[0008]作为优选，生成样本数据的方法包括：若干个参与方分别将各自的隐私数取值范围划分为若干个区间，分别统计各自的隐私数落入每个区间的概率，作为区间概率；若干个参与方之间广播隐私数的取值范围和区间概率；参与方随机在隐私数的取值范围内生成举例数，使举例数在区间的分布概率与区间概率相等；将隐私数的举例数随机组合为取值组，将取值组代入目标函数，获得目标函数的结果；将结果作为标签值标记所述取值组作为样本数据。
[0009]作为优选，建立样本数据的多项式拟合的方法包括：建立多项式拟合表达式，赋予多项式拟合的项系数初始值；将样本数据代入多项式拟合表达式获得拟合值，计算拟合值与样本数据标签值差值的平方记为损失值；构建损失函数，所述损失函数等于全部样本数据的损失值的和；使用优化算法获得多项式拟合的项系数的最优值，使得损失函数的值最小。
[0010]本专利技术的实质性效果是：多项式能够拟合任意连续函数，且拟合精度可控，使隐私计算具有广泛的使用范围，且精度能够满足使用需要；多项式的计算效率较高，能够快速的完成隐私计算；借助智能合约能够使隐私计算具有可靠的可信度。
附图说明
[0011]图1为实施例一隐私计算方法示意图。
[0012]图2为实施例一生成样本数据方法示意图。
[0013]图3为实施例一建立样本数据多项式拟合的方法示意图。
[0014]图4为实施例二生成样本数据方法示意图。
具体实施方式
[0015]下面通过具体实施例，并结合附图，对本专利技术的具体实施方式作进一步具体说明。
[0016]实施例一：一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，请参阅附图1，包括：步骤A01）建立目标函数的多项式拟合；步骤A02）在区块链上发布智能合约，智能合约包括N个变量栏、若干个多项式填写栏和结果栏，变量栏包括变量和多个公钥填写栏，智能合约为每个变量值生成随机值；步骤A03）参与方为隐私数选定m个变量，将公钥写入m个变量栏的公钥填写栏，智能合约检查无隐私数的变量的重复，则将变量值使用公钥加密后广播；步骤A04）参与方解密获得选定的m个变量的值，建立m个变量的多项式表达式，使多项式表达式的值等于隐私数的值；步骤A05）全部参与方广播各自隐私数的多项式表达式，参与方将多项式表达式代入目标函数的拟合多项式，将拟合多项式展开获得第二多项式；步骤A06）将第二多项式使
用私钥签名后，写入智能合约的多项式填写栏；步骤A07）智能合约解密多项式填写栏，获得多个第二多项式，以多数为准确定采信的第二多项式；步骤A08）智能合约将变量值代入被采信的第二多项式，即为隐私计算结果，将结果写入结果栏。
[0017]本实施例中的目标函数为f(x1,x2,x3)=12*x1+16*x2+8*x3，其含义为行业内的企业共有企业甲、企业乙和企业丙，企业甲销售产品销量用x1表示，企业乙销售产品销量用x2表示，企业丙销售产品销量用x3表示。目标函数为计算行业的整体销售额，以供三家企业判断市场需求趋势。但每家企业都不愿意透露具体的产品销量。
[0018]表1 智能合约填写栏示意表变量S1(0x65A53
…
2DF21B,0xE32DA
…
CA53E6)变量S2(0x65A53
…
2DF21B,NULL)
……
变量SN(NULL,NULL)多项式1NULL多项式2NULL<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，其特征在于，包括：建立目标函数的多项式拟合；在区块链上发布智能合约，所述智能合约包括N个变量栏、若干个多项式填写栏和结果栏，所述变量栏包括变量和多个公钥填写栏，智能合约为每个变量值生成随机值；参与方为隐私数选定m个变量，将公钥写入m个变量栏的公钥填写栏，所述智能合约检查无隐私数的变量的重复，则将变量值使用公钥加密后广播；参与方解密获得选定的m个变量的值，建立m个变量的多项式表达式，使多项式表达式的值等于隐私数的值；全部参与方广播各自隐私数的多项式表达式，参与方将多项式表达式代入目标函数的拟合多项式，将拟合多项式展开获得第二多项式；将第二多项式使用私钥签名后，写入智能合约的多项式填写栏；智能合约解密多项式填写栏，获得多个第二多项式，以多数为准确定采信的第二多项式；所述智能合约将变量值代入被采信的第二多项式，即为隐私计算结果，将结果写入结果栏。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链智能合约的隐私计算方法，其特征在于，建立目标函数的多项式拟合的方法包括：参与方根据目标函数生成预设数量个样本数据；建立样本数据的多项式拟合；多个参与方生成多个多项式拟合，其中误差最小的多项式拟合即为目标函数的多项式拟合。3.根据权利要求2所述的一种基于区块链智能合约的隐私...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金琳，俞学劢，高航，
申请(专利权)人：浙江数秦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：