【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链，具体为基于区块链的数据划分系统。
技术介绍
1、分类是针对输入的已知训练样本集进行分析、学习而最终得到一个决策模型，然后对未知样本进行预测分类，分类问题广泛存在于语音及图像识别、计算机视觉分析与处理等大数据应用场景，在设计各种分类算法的过程中，分类学习模型的训练生成是至关重要的一环，在训练集数据量足够大且对应数据质量较高的前提下，得出的学习模型分类精度一般相应较高，而数据规模的扩大有赖于数据共享方案，其作为挖掘数据潜在价值、打破数据长期垄断局面显得越来越重要，但目前的数据共享方法都存在着一些弊端，如内部共享而拒绝对外共享的方式会导致信息建设的滞后、第三方的数据共享调度方式会导致隐私数据的泄露等问题。因此，设计提高分类精度和促进数据共享的基于区块链的数据划分系统是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于区块链的数据划分系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于区块链的数据划分系统，包括：
3、数据拥有方将本地数据进行加密处理，并针对数据设置访问控制策略；
4、当数据请求方发出对某数据的共享请求后，验证符合该数据的访问控制策略；
5、数据请求方获取到访问数据后，采用同种加密方案加密本地原有数据，并联合生成数据集，进行分类算法模型的训练；
6、输出联合训练模型下的模型分类精度，按智能合约内容执行交易后写入区块链，达成区块共识。>
7、根据上述技术方案，所述数据拥有方将本地数据进行加密处理，并针对数据设置访问控制策略的步骤包括：
8、数据拥有方采用同态加密方式对明文数据进行加密处理，生成密文数据后上传至数据存储服务器；
9、数据拥有方为其上传的数据制定相应的数据访问策略，对访问该数据的用户节点进行限制。
10、根据上述技术方案，所述当数据请求方发出对某数据的共享请求后，验证符合该数据的访问控制策略具体包括：
11、数据请求方向记账节点发出数据共享的请求，同时需提交自己的身份属性，记账节点验证其身份是否符合所请求数据对应的访问控制条件。
12、根据上述技术方案，所述数据请求方获取到访问数据后，采用同种加密方案加密本地原有数据，并联合生成数据集，进行分类算法模型的训练的步骤包括：
13、数据共享过程中，节点参与智能合约的制定并调用链上智能合约；
14、数据请求方使用在节点验证阶段获取到的加密数据集所采用的加密方案对本地数据进行加密；
15、联合本地加密数据和共享到的加密数据生成联合加密数据，生成数据集后进行分类算法模型的训练。
16、根据上述技术方案，所述输出联合训练模型下的模型分类精度，按智能合约内容执行交易后写入区块链，达成区块共识的步骤包括：
17、数据请求方将本地测试集经过加密运算后生成加密测试数据集输入到模型中求分类精度；
18、按照实现部署的智能合约从数据请求方钱包地址发送货币给数据拥有方，生成一笔交易；
19、经记账节点达成共识后，打包进区块后接入交易量中。
20、根据上述技术方案，所述该方法应用于基于区块链的数据划分系统，该系统包括：
21、数据拥有方，作为数据共享的提供方；
22、数据请求方，作为数据共享的请求方；
23、分类模型生成模块，用于生成分类模型。
24、根据上述技术方案，所述数据拥有方包括：
25、数据加密模块，用于对数据进行加密处理；
26、访问设置模块，用于针对数据制定相应的数据访问策略；
27、共识机制单元，用于通过共识节点对交易进行验证。
28、根据上述技术方案，所述数据请求方包括：
29、共享请求单元，用于发出数据共享请求；
30、访问验证模块，用于对访问请求进行身份验证；
31、访问数据加密模块，用于对获取到的访问数据进行加密处理。
32、根据上述技术方案，所述分类模型生成模块包括：
33、数据集生成模块，用于联合本地加密数据和共享到的加密数据生成数据集；
34、分类算法模型训练模块，用于训练决策分类算法模型；
35、模型分类精度输出模块，用于输出数据分类精度。
36、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术，通过设置有数据拥有方、数据请求方和分类模型生成模块，数据拥有方对明文数据进行加密处理，并为其上传的数据制定相应的数据访问策略，避免隐私数据的泄露及云端数据存储服务器对数据的窃取；联合本地加密数据和共享到的加密数据生成联合加密数据，生成数据集后在保护数据隐私的同时在加密数据集合上进行模型训练，保证数据拥有者对数据的完全控制；将本地测试集经过加密运算后生成加密测试数据集输入到模型中求分类精度，生成交易并经节点达成共识后接入交易链，使得互不信任的相关数据拥有方之间在智能合约基础上进行加密数据共享以确保数据集规模足够大，提高分类学习算法的分类精度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于区块链的数据划分方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述数据拥有方将本地数据进行加密处理，并针对数据设置访问控制策略的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述当数据请求方发出对某数据的共享请求后，验证符合该数据的访问控制策略具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述数据请求方获取到访问数据后，采用同种加密方案加密本地原有数据，并联合生成数据集，进行分类算法模型的训练的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述输出联合训练模型下的模型分类精度，按智能合约内容执行交易后写入区块链，达成区块共识的步骤包括：
6.基于区块链的数据划分系统，其特征在于：该系统包括：
7.根据权利要求6所述的基于区块链的数据划分系统，其特征在于：所述数据拥有方包括：
8.根据权利要求6所述的基于区块链的数据划分系统，其特征在于：所述数据请求方包括：
<...【技术特征摘要】
1.基于区块链的数据划分方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述数据拥有方将本地数据进行加密处理，并针对数据设置访问控制策略的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述当数据请求方发出对某数据的共享请求后，验证符合该数据的访问控制策略具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于区块链的数据划分方法，其特征在于：所述数据请求方获取到访问数据后，采用同种加密方案加密本地原有数据，并联合生成数据集，进行分类算法模型的训练的步骤...
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