System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构及方法技术_技高网

一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构及方法技术

技术编号:40815342 阅读:4 留言:0更新日期:2024-03-28 19:35
本申请涉及一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构及方法,区块链架构包括用户层、任务层、训练层以及数据层,用户层基于能源用户所发布的任务,由任务层进行任务分解,再由训练层学习训练任务,数据层用于保障共享数据的安全性和真实性。本申请解决了现有技术无法应对多数据共享以及数据共享过程中不注重隐私保护的问题,本申请保证数据源头的可靠性,提高了数据共享效率并提高任务执行质量,能有效避免数据泄漏。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于区块链,具体涉及一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构及方法


技术介绍

1、在能源领域,泛能源大数据以能源为核心可广泛关联经济、社会、生态、环境、气候、科技、政策、安全等多维度的开放数据体系,其以最基本的能源活动为数据基元,可将多维度数据进行连结。智慧能源互联网是指综合运用先进的电力电子技术、信息技术以及智能管理技术实现分布式能量采集装置、分布式能量储存装置以及分布式能源节点互联的新兴技术。智慧能源互联网可实现海量数据的收集和传输,在智慧能源互联网向更深、更广的发展过程中,其对于数据共享方法的要求也更高。

2、现有技术中,数据共享方法多针对单一种类数据,即使存在异构性问题,数据内容和类型上的重复也无法适应智慧能源互联网领域能源细分类多、业务数据链条长、数据暴露面广的特点。此外,基于现代能源在社会运行中的重要地位,其所包含的多维度数据也应重点考虑数据隐私安全问题。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构及方法,解决了现有技术无法应对多数据共享以及共享过程不注重隐私保护的问题。

2、本专利技术的技术方案如下:

3、一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,包括:

4、用户层,所述用户层为能源用户所在层,包括身份验证模块、任务广播模块以及节点筛选模块;所述身份验证模块用于验证能源用户身份以判定其是否可成为用户节点,所述任务广播模块用于任务发布,所述节点筛选模块用于验证、选择申请加入任务的节点

5、任务层,包括智能合约模块及专家模块,所述智能合约模块用于初步分解任务,所述专家模块可协助分解任务;

6、训练层,包括学习训练模块及评分模块,所述学习训练模块用于能源用户针对具体任务进行学习训练,所述评分模块用于对参与训练的用户节点打分;

7、数据层,包括若干条私有链,每条私有链连接若干智能传感器,智能传感器采集数据并上传至私有链。

8、进一步地,用户经身份验证模块验证后,根据能源用户所具有的数据类型将其加入对应分片,一个分片中至少包括通信节点及至少一个用户节点,任务广播模块基于分解后的简单任务进行任务发布;具有多个数据类型的能源用户可加入多个分片。

9、进一步地,所述任务层中具有维护用户层所包含的数据类型列表,用户层增加或删除分片时,相应数据类型在数据类型列表中更新。

10、进一步地,所述智能合约模块基于nlp智能合约进行任务初步分解,nlp智能合约初步分解任务的依据为数据类型;所述专家模块包括各领域专家智库中的专家,专家对任务初步分解结果进行验证、分析后标明任务所需的数据类型以将任务最终分解为简单任务,任务最终分解结果重新返回至用户层中发布任务的节点。

11、进一步地,任务广播模块在任务发布时包含任务需求,训练内容需求、数据集的标签、计算能力需求、申请截止时间、所需训练节点数目;任务广播模块在用户节点发布任务后由通信节点转发任务至相邻分片,符合任务需求的分片的通信节点将任务需求在本分片中广播,满足任务需求的用户节点发送加入任务申请信息。

12、进一步地,节点筛选模块在截止时间之前依据能源用户所具有的数据集属性的匹配程度、计算能力、历史任务的评分以及数据集真实性进行筛选,并择优选择执行任务的能源用户集合。

13、进一步地,所述数据层中的私有链由用户层的能源用户独立维护,能源用户在进行模型训练时,通过私链中存储的数据验证其数据集的真实性。

14、进一步地,节点筛选模块在确定进行学习训练的用户节点后通过创建通道形成训练层,并向执行任务的用户节点发送可加入通道的证书,执行同一简单任务的用户节点拥有相同的证书;

15、所述训练层仅在用户节点进行学习训练时形成,且所述训练层基于联邦学习实现任务需求。

16、进一步地,发布任务的能源用户基于学习训练结果按照任务分解的逻辑反向融合获取简单任务的结果,将初始任务的结果上传至区块链网中后释放通道。

17、一种根据权利要求1所述的区块链架构实现多维度数据安全共享的方法,其特征在于,包括以下步骤:

18、s1)能源用户向身份验证模块出示身份证明及自身数据类型说明;

19、s2)身份验证模块判断能源用户是否具备上链资格,若是,则该能源用户成为用户节点并依据数据类型分入相应分片;若否,则忽略该能源用户的申请;

20、s3)在任务层更新数据类型列表;

21、s4)用户层的其中一个节点发布复杂任务,任务层的智能合约模块对复杂任务进行初步分解,专家模块针对已初步分解任务进一步分解为若干简单任务,并对简单任务添加包含所需数据类型的标签;

22、s5)简单任务返回至任务发布节点,任务发布节点在用户层广播简单任务,通信节点向相邻分片广播任务需求,其他分片依次广播任务需求;

23、s6)符合任务需求的节点向节点筛选模块发送任务申请任务信息;

24、s7)节点筛选模块筛选符合任务需求的用户节点,择优确定执行任务的用户节点;

25、s8)节点筛选模块创建执行任务的专用通道,形成训练层,并向执行任务的用户节点发送专用证书;

26、s9)执行任务的用户节点基于联邦学习完成任务训练,每轮迭代训练中发布节点根据执行节点表现情况为其打分,最后由任务发布节点整合训练结果,完成任务,专用通道释放。

27、s10)训练过程中不包含隐私信息的交易记录达成共识并记录上链,主要包括训练迭代次数以及用户节点的分数,分数是任务发布节点基于用户节点在本次训练过程中的表现而打的,达成共识记录上链。

28、用户层中采用单一共识机制,有一个专门负责共识的分片,所有分片公用同一个共识机制,维护同一个账本。

29、由于采用了上述技术方案,本专利技术的有益效果是:

30、1.本申请基于身份验证模块对能源用户进行严格审核,从数据源头保证了数据的可靠性,又引入联邦学习实现用户的数据共享,保证了用户数据的安全性,最终通过私有链获取的智能传感器数据,强化了数据的真实性。

31、2.本申请可对复杂任务依据数据类型进行分解,在分解过程中采用nlp智能合约对复杂任务进行初步分解,再由专家对初步分解的任务从专业、权威的角度拆分为简单任务,从而实现复杂任务的条理训练。由于复杂任务被拆分为简单任务,本申请可使能源用户快速识别适合自己的训练任务,有助于提高任务的执行效率和执行质量,也可充分利用专家资源。

32、3.本申请将区块链技术和联邦学习训练方法相结合,任务发布的用户节点也可以是执行任务的用户节点,任务发布的用户节点与执行任务的用户节点直接沟通,可有效避免中央服务器转发泄漏数据信息。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

5.根据权利要求4所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

6.根据权利要求5所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

7.根据权利要求6所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

8.根据权利要求7所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

9.根据权利要求8所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

10.一种根据权利要求1所述的区块链架构实现多维度数据安全共享的方法,其特征在于,包括以下步骤:

【技术特征摘要】

1.一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

3.根据权利要求2所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

4.根据权利要求3所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

5.根据权利要求4所述的一种可实现多维度数据安全共享的区块链架构,其特征在于,

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员:田亚峻曲静王娜娜王文佳刘焕焕
申请(专利权)人:中国科学院青岛生物能源与过程研究所
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1