基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统，其方法包括集成上下游产品信息的多源异构数据，将特征向量进行自动数据上链并基于智能合约风险监测机制进行风险监测，对特征向量进行分类存储并进行逻辑上的隔离以及对账本中的不同特征向量的数字化信息进行自动校验，其系统包括信息采集模块

【技术实现步骤摘要】
基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统
。

技术介绍

[0002]跨境贸易可以从广义和狭义两个方面来理解，狭义的跨境交易是国与国之间进行的商品和劳务交换，对贸易当事国来说是对外贸易，而广义的跨境贸易则进一步涵盖了与上述跨境贸易行为相关的对应跨境进出口安排
、
跨境贸易模式
、
跨境结算等全过程，跨境贸易作为国与国之间的商品与劳务交换的手段，包括了跨境进出口安排
、
贸易模式与贸易结算等的全过程，可通过产品的进出口实现经济与科技的交互，使得中国经济能更好的融入世界
。
[0003]跨境贸易中，上游企业一般指处于行业生产和业务的初始阶段的企业和厂家，这些厂家主要生产下游企业所必需的原材料和初级产品等的厂商，而下游企业一般指上游企业生产品的经销或分包单位，主要是对原材料进行深加工和改性处理，并将原材料转化为生产和生活中的实际产品
。
[0004]目前，跨境贸易中的上游企业和下游企业一般分别位于境内和境外，且由于跨境贸易中通常存在复杂多变的业务数据，导致上游企业的产品信息和下游企业的产品信息不能进行高效的互联互通，从而使跨境贸易中产品信息的查询流程复杂
、
查询效率较低且容易出错，给跨境贸易带来诸多不便，因此，本专利技术提出基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统用以解决现有技术中存在的问题
>。

技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术的目的在于提出基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法及系统，解决目前跨境贸易中由于跨境贸易中通常存在复杂多变的业务数据，导致上游企业的产品信息和下游企业的产品信息不能进行高效的互联互通，从而使跨境贸易中产品信息的查询流程复杂
、
查询效率较低且容易出错的问题
。
[0006]为了实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，包括以下步骤：步骤一：先利用传感器获取跨境贸易中的上游产品信息和下游产品信息，再基于高性能异构多链桥接融合机制融合并集成获取的上游产品信息和下游产品信息中的多源异构数据，并构建相应的特征向量；步骤二：以智能合约的方式将步骤一中构建的特征向量进行自动数据上链，使上游产品信息和下游产品信息相应的特征向量通过智能合约自动实时地上传到区块链中，并基于智能合约风险监测机制对上传数据进行风险监测；步骤三：先以区块链为基础，将区块链内上传数据中的上游产品信息和下游产品信息对应的特征向量通过产品类型进行分类，并分别存储于区块链上不同的账本中，再对
存储的数据进行逻辑上的隔离；步骤四：先获取步骤三中待查询的账本的访问权限，并对账本进行数据访问，再根据预设校验模型对账本中的不同特征向量的数字化信息进行自动校验，并根据校验结果识别异常数据并预警
。
[0007]进一步改进在于：所述步骤一中，获取多源异构数据的具体步骤包括：先整理需求数据，再归纳数据指标，得到源数据集后确定数据权重，最后计算融合数据
。
[0008]进一步改进在于：计算融合数据的具体步骤为：先将两个传感器的采集数据进行融合，再将融合结果与下一个传感器所采集的数据继续进行融合，重复操作至所有传感器采集的数据全部融合完成
。
[0009]进一步改进在于：所述步骤一中，构建相应的特征向量的具体步骤为：基于小波分解技术对不同多源异构数据进行去噪
、
压缩并进行特征提取，再根据提取的特征构建相应的特征向量
。
[0010]进一步改进在于：所述步骤一中，构建相应的特征向量的具体步骤为：基于卡尔曼滤波技术对不同多源异构数据进行去噪
、
压缩并进行特征提取，再根据提取的特征构建相应的特征向量
。
[0011]进一步改进在于：所述步骤二中，利用智能合约风险监测机制发现和处理区块链中的异常信息和可疑信息，并对异常信息和可疑信息进行分类和评估，找出存在隐患的数据智能合约环节
。
[0012]进一步改进在于：所述智能合约风险监测机制采用的风险监测技术包括检测池子加锁状态
、
是否存在黑名单使买卖被限制
、
是否抛弃管理员权限
、
是否存在可增发存在恶意发行砸盘的可能
、
貔貅检测
、
是否为代理合约 存在潜在升级替换风险
、
是否存在白名单和滑点费率可修改
。
[0013]基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法的校验系统，包括信息采集模块
、
数据上传模块
、
数据隔离模块和信息校验模块，所述信息采集模块通过数据上传模块与数据隔离模块连接，所述数据隔离模块与信息校验模块连接，所述信息采集模块包括用于采集上下游产品信息的信息传感器单元和用于融合并集成多源异构数据的异构数据融合单元，所述数据上传模块包括用于将特征向量上传至区块链的向量上传单元和用于对上传数据进行智能合约监测的合约风险监测单元，所述数据隔离模块包括对特征向量进行分类并存储的向量分类单元和用于对存储的特征向量进行隔离的向量隔离单元，所述信息校验模块包括用于获取账本访问权限的访问请求单元
、
用于对特征向量进行自动校验的信息校验单元和用于向用户发出警报的预警单元
。
[0014]本专利技术的有益效果为：本专利技术针对跨境贸易中通常存在复杂多变的业务数据，结合高性能异构多链桥接融合机制与智能合约风险监测机制对上游产品信息和下游产品信息的有效校验，实现跨境贸易中的境内境外信息互联互通，解决跨境贸易中产品信息查询流程复杂
、
效率较低
、
容易出错的问题，给跨境贸易带来便捷
。
附图说明
[0015]图1是本专利技术的产品信息上下游校验方法流程示意图；图2是本专利技术的产品信息上下游校验系统结构示意图
。
实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
实施例
[0017]参见图1，本实施例提供了基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，包括以下步骤：步骤一：先利用传感器获取跨境贸易中的上游产品信息和下游产品信息，再基于高性能异构多链桥接融合机制融合并集成获取的上游产品信息和下游产品信息中的多源异构数据，再基于小波分解技术对不同多源异构数据进行去噪
、
压缩并进行特征提取，再根据提取的特征构建相应的特征向量，获取多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：先利用传感器获取跨境贸易中的上游产品信息和下游产品信息，再基于高性能异构多链桥接融合机制融合并集成获取的上游产品信息和下游产品信息中的多源异构数据，并构建相应的特征向量；步骤二：以智能合约的方式将步骤一中构建的特征向量进行自动数据上链，使上游产品信息和下游产品信息相应的特征向量通过智能合约自动实时地上传到区块链中，并基于智能合约风险监测机制对上传数据进行风险监测；步骤三：先以区块链为基础，将区块链内上传数据中的上游产品信息和下游产品信息对应的特征向量通过产品类型进行分类，并分别存储于区块链上不同的账本中，再对存储的数据进行逻辑上的隔离；步骤四：先获取步骤三中待查询的账本的访问权限，并对账本进行数据访问，再根据预设校验模型对账本中的不同特征向量的数字化信息进行自动校验，并根据校验结果识别异常数据并预警
。2.
根据权利要求1所述的基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，其特征在于：所述步骤一中，获取多源异构数据的具体步骤包括：先整理需求数据，再归纳数据指标，得到源数据集后确定数据权重，最后计算融合数据
。3.
根据权利要求2所述的基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，其特征在于：计算融合数据的具体步骤为：先将两个传感器的采集数据进行融合，再将融合结果与下一个传感器所采集的数据继续进行融合，重复操作至所有传感器采集的数据全部融合完成
。4.
根据权利要求1所述的基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，其特征在于：所述步骤一中，构建相应的特征向量的具体步骤为：基于小波分解技术对不同多源异构数据进行去噪
、
压缩并进行特征提取，再根据提取的特征构建相应的特征向量
。5.
根据权利要求1所述的基于智能合约风险监测的产品信息上下游校验方法，其特征在于：所述步骤一中，构建相应的特征向量的具体步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，柴荔，邹悦宁，
申请(专利权)人：中诚区块链研究院南京有限公司，
类型：发明
国别省市：