【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字货币的数据处理，具体涉及一种用于数字货币的数据处理方法及系统。
技术介绍
1、数字货币交易是指通过数字货币交易平台进行的虚拟货币买卖、交换、转移等活动，数字货币是一种基于加密技术和分布式账本技术的虚拟货币，其交易涉及到较高的风险，由于市场波动性大，价格变化迅速，且监管尚不完善，数字货币的存储容易受到黑客攻击等问题。
2、在现有对数字货币交易数据进行加密过程中，并没有充分考虑到在交易数据中部分交易数据的高频性，以及不同交易数据之间的相关程度和基本关联变化关系，使得加密后的数据易于被分析破解，加密后数据的泄密风险较大。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中加密后数据的泄密风险较大的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于数字货币的数据处理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提供了一种用于数字货币的数据处理方法，所述方法包括：
3、获取预设时间段上的每笔交易数据的交易信息；交易信息包括：货币类型、交易价格、交易量、交易时间和交易方向；
4、基于交易时间的时序顺序，获取交易信息中每种货币类型对应的交易价格序列和交易量序列；根据每种货币类型对应的交易价格序列和交易量序列之间数据的变化趋势相关程度，获取每种货币类型对应的交易趋势相近系数；
5、根据每笔交易数据的交易信息中货币类型和交易方向的出现频次，以及每笔交易数据与其他交易数据之间货币类型和交易方向的数据相似程度，获得每笔交易数据的交易高频系数
6、根据每笔交易数据的交易信息中货币类型对应的交易趋势相近系数和交易高频系数，获得每笔交易数据的置乱系数；结合置乱系数对每笔交易数据进行编码转换，获得待加密交易编码数据；对待加密交易编码数据进行加密存储。
7、进一步地，所述交易趋势相近系数的获取方法包括：
8、依次将每种货币类型作为目标类型，以交易价格为纵坐标，以交易时间为横坐标，构建交易价格坐标系，将目标类型的交易价格序列中的数据映射到价格坐标系中，并进行曲线拟合获得目标类型的交易价格曲线；以交易量为纵坐标，以交易时间为横坐标，构建交易量坐标系，将目标类型的交易量序列中的数据映射到交易量坐标系中，并进行曲线拟合获得目标类型的交易量曲线；
9、分别对目标类型的交易价格曲线和交易量曲线求导，获得每个交易时间对应的交易价格导数和交易量导数；计算每个交易时间对应的交易价格导数和交易量导数的乘积，获得每个交易时间的趋势指标；
10、根据目标类型中每相邻两个交易时间之间趋势指标的符号相同程度，获得目标类型的交易趋势相近系数。
11、进一步地，所述根据目标类型中每相邻两个交易时间之间趋势指标的符号相同程度，获得目标类型的交易趋势相近系数，包括：
12、在目标类型对应的交易时间中，统计相邻两个交易时间对应趋势指标的符号相同时的数量，获得同符号数量；统计相邻两个交易时间对应趋势指标的符号不相同时的数量，获得异符号数量；
13、将同符号数量与异符号数量的和值作为变化总数量；将同符号数量与变化总数量的比值作为目标类型的交易趋势相近系数。
14、进一步地，所述交易高频系数的获取方法包括：
15、将每笔交易数据的交易信息中的货币类型转换为定长的二进制编码，获得类型编码数据，将每笔交易数据的交易信息中的交易方向转换为定长的二进制编码，获得方向编码数据；
16、依次将每笔交易数据作为参考数据，将参考数据对应的类型编码数据在所有交易数据的类型编码数据中的出现频率，作为类型频率；将参考数据对应的方向编码数据在所有交易数据的方向编码数据中的出现频率，作为方向频率；将参考数据对应的类型编码数据和方向编码数据在所有交易数据中同时出现的频率，作为联合频率；
17、将参考数据的类型频率、方向频率和联合频率的累加值，作为参考数据的频率影响指标；
18、根据参考数据与其他交易数据之间的类型编码数据和方向编码数据的编码差异程度，获得参考数据的差异影响指标；
19、根据参考数据的频率影响指标和差异影响指标，获得参考数据的交易高频系数；频率影响指标与交易高频系数呈正相关，差异影响指标与交易高频系数呈负相关；交易高频系数为归一化处理后的值。
20、进一步地，所述根据参考数据与其他交易数据之间的类型编码数据和方向编码数据的编码差异程度，获得参考数据的差异影响指标，包括：
21、计算参考数据对应类型编码数据与其他每笔交易数据的类型编码数据之间的汉明距离的均值，获得参考数据的类型差异指标；将类型差异指标与类型频率的乘积作为参考数据的类型差异影响值；
22、计算参考数据对应方向编码数据与其他每笔交易数据的方向编码数据之间的汉明距离的均值，获得参考数据的方向差异指标；将方向差异指标与方向频率的乘积作为参考数据的方向差异影响值；
23、将参考数据的类型差异影响值和方向差异影响值的和值，作为参考数据的差异影响指标。
24、进一步地，所述置乱系数的获取方法包括：
25、计算每笔交易数据的交易信息中货币类型对应的交易趋势相近系数与每笔交易数据的交易高频系数的乘积，并进行归一化处理获得每笔交易数据的置乱系数。
26、进一步地，所述结合置乱系数对每笔交易数据进行编码转换，获得待加密交易编码数据，包括：
27、在每笔交易数据中每个交易信息后加入预设定位符，获得新的交易数据；
28、将每笔新的交易数据转换为定长的二进制编码数据，获得每笔新的交易数据对应的交易编码序列；
29、当交易编码序列对应的交易数据的置乱系数小于或等于预设置乱阈值时，将对应的交易编码序列作为待加密交易编码数据；当交易编码序列对应的交易数据的置乱系数大于预设置乱阈值时，将对应的交易编码序列与预设编码序列进行异或运算，获得待加密交易编码数据。
30、进一步地，所述对待加密交易编码数据进行加密存储，包括：
31、将所有待加密交易编码数据转化为二维矩阵；二维矩阵中每一行代表每个待加密交易编码数据，每一列代表每个待加密交易编码数据中每个交易信息对应的二进制编码；对二维矩阵采用aes加密算法进行加密，获得密文和密钥进行存储。
32、所述基于交易时间的时序顺序，获取交易信息中每种货币类型对应的交易价格序列和交易量序列，包括：
33、对于交易信息中任意一种货币类型，在该货币类型对应的所有交易数据的交易信息中，按照交易时间的时序顺序将交易价格排序，获得该货币类型对应的交易价格序列；
34、在该货币类型对应的所有交易数据的交易信息中，按照交易时间的时序顺序将交易量排序，获得该货币类型对应的交易量序列。
35、本专利技术提供了一种用于数字货币的数据处理系统，包括存储器和处理器，处理器执行存储器存储的计算程序，以实现如上述一种用于数字货币的数据处理方法。
36本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述交易趋势相近系数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述根据目标类型中每相邻两个交易时间之间趋势指标的符号相同程度，获得目标类型的交易趋势相近系数，包括：
4.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述交易高频系数的获取方法包括：
5.根据权利要求4所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述根据参考数据与其他交易数据之间的类型编码数据和方向编码数据的编码差异程度，获得参考数据的差异影响指标，包括：
6.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述置乱系数的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述结合置乱系数对每笔交易数据进行编码转换，获得待加密交易编码数据，包括：
8.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，
9.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述基于交易时间的时序顺序，获取交易信息中每种货币类型对应的交易价格序列和交易量序列，包括：
10.一种用于数字货币的数据处理系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算程序，以实现如权利要求1-9任一项所述一种用于数字货币的数据处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述交易趋势相近系数的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述根据目标类型中每相邻两个交易时间之间趋势指标的符号相同程度，获得目标类型的交易趋势相近系数，包括：
4.根据权利要求1所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述交易高频系数的获取方法包括：
5.根据权利要求4所述一种用于数字货币的数据处理方法，其特征在于，所述根据参考数据与其他交易数据之间的类型编码数据和方向编码数据的编码差异程度，获得参考数据的差异影响指标，包括：
6.根据权利要求1所述一种用...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱云，李元骅，可为，
申请(专利权)人：数盾信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。