【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及可信数据，特别涉及一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台及方法。
技术介绍
1、数据交易在当今数字化世界中扮演着至关重要的角色，它不仅促进了跨行业和跨领域的信息流通，还是推动经济增长、创新和竞争力的关键因素。随着大数据、人工智能和云计算等技术的发展，数据交易已经成为企业获取洞察力、优化业务流程和开发新业务模式的重要手段。在这个过程中，风险预测的重要性日益凸显，它不仅涉及到金融交易的安全，还包括个人隐私保护、合规性监管以及数据资产的保值增值。有效的风险预测能够帮助企业和组织提前识别潜在的风险点，从而采取预防措施，减少损失，确保交易的安全性和可靠性。在数据交易的每一个环节中，从数据收集、处理、存储到分析和共享，风险预测都是确保数据完整性、可用性和保密性的基础，对于维护企业和客户信任、保护企业声誉和市场地位具有不可替代的作用。
2、然而，当前的风险预测技术仍存在显著不足。尤其是在风险预测之后，应对策略的选择往往过于单一，缺乏灵活性和适应性。这些策略通常没有充分考虑用户的反馈，忽视了用户满意度的最大化。同时，它们也没有将安全性能的最大化作为核心目标，导致在实际操作中可能无法有效平衡风险控制和用户体验。此外，现有的风险应对策略选择步骤往往缺乏对多种因素的综合考量，这种局限性可能导致风险管理措施的次优选择，甚至可能引发新的风险。因此，迫切需要发展更为先进和全面的风险管理技术，以实现更加精准和动态的风险预测与应对。
3、鉴于此，需要一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台及方法。
>技术实现思路
1、针对现有技术中在基于风险预测的应对策略选择中无法有效平衡风险控制和用户体验的问题，本专利技术提供了一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台及方法，能够在预测出风险等级之后，以用户满意度最大化、风险-策略差异最小化以及安全等级最大化为目标，建立目标函数并求解，进而选择最合适的风险应对策略。具体技术方案如下：
2、一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，包括：
3、数据供应单元，与数据供应方连接，用于接入数据供应方数据；
4、数据接收单元，与数据需求方连接，用于将数据传输给数据需求方；
5、安全验证单元，与数据供应单元以及数据接收单元连接，安全验证单元包括风险预警模块和安全匹配模块，所述风险预警模块中设有风险预警模型，所述风险预警模型通过采集包括交易记录和用户信息在内的数据并对数据进行风险等级标注后，基于深度神经网络训练得出，用于预测数据供应方与数据需求方在数据交易过程中的风险等级，风险预警模型的输出结果存储在区块链上；所述安全匹配模块中预设有与风险等级对应的不同等级的风险应对策略，当风险预警模块输出风险等级之后，安全匹配模块按照风险等级选择风险应对策略；
6、其中，安全匹配模块以用户满意度和风险应对策略等级为影响因子建立目标函数，以目标函数最大化为条件选择风险应对策略，目标函数表示如下：
7、；
8、式中，u为用户满意度，通过用户反馈的历史评分量化，用户至少包括数据供应方和数据需求方；s为风险应对策略等级。
9、优选的，目标函数的影响因子还包括风险-策略差异，所述风险-策略差异为当前的风险等级和决策所采用的风险应对策略所对应的等级之间的差异，此时目标函数表示如下：
10、；
11、式中，u为用户满意度，其通过数据供应方和数据需求方反馈的评分获取；s为风险应对策略等级；d为风险-策略差异；
12、目标函数的约束条件如下：
13、用户满意度约束：
14、；
15、其中，是用户满意度的最小可接受值；
16、安全等级约束：
17、；
18、其中,是安全等级的最小可接受值；
19、风险等级约束：
20、；
21、其中， r是风险等级，是风险等级的最大可接受值；
22、风险-策略差异约束：
23、；
24、其中，是目标风险等级，是实际风险等级与决策对应的风险等级的之间的差异的最大可接受值。
25、优选的，用户满意度的取值具体如下：
26、；
27、式中， u1为所有用户对策略的历史评分的均值， u2为当前交易用户对策略历史评分的均值；且。
28、优选的，安全匹配模块包括供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块，供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块均与风险预警模块连接，所述供应方安全匹配模块中所设置的风险应对策略仅针对于数据供应方，且供应方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据供应方的历史评分；所述需求方安全匹配模块中设置的风险应对策略仅针对于数据需求方，且需求方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据需求方的历史评分。
29、优选的，风险预警模型的训练过程如下：
30、收集数据，包括用户信息、交易金额、交易时间、交易地点、支付方式、登录时间、登录地点、登录设备、登录ip地址、异常登录尝试次数；
31、对数据进行包括去除缺失值和标准化在内的预处理后，将风险等级转换为数值标签，给数据设置相应的标签；
32、基于神经网络训练模型，设置一个初始学习率，基于设置好标签的数据进行训练，最终得到训练好的风险预警模型，所述风险预警模型用于输出当前交易的风险等级。
33、优选的，还包括数据交易保障单元，数据交易保障单元包括数据脱敏模块、数据沙箱模块、隐私计算模块及理计量模块；
34、其中，数据脱敏模块依据预设脱敏规则与政策对个人身份信息、财务记录等进行变换处理；数据沙箱模块提供安全的沙箱环境，保证数据只能在沙箱环境中计算，并返回计算结果，原始数据不能脱离沙箱环境，实现数据即用即毁，用于数据供需双方在一方提供算法、一方提供数据时，在不互相泄露数据及算法的情况下完成数据计算，并将数据交付给数据结果所需方；隐私计算模块支持合作机构的原始数据不出机构，参与方之间通过加密机制进行参数交换，在不违反数据隐私保护法规的情况下构建虚拟计算模型，仅分享数据计算结果；理计量模块根据数据需求方诉求清洗数据。
35、一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易方法，包括以下步骤：
36、采集包括交易行为和用户信息在内的数据，对数据进行预处理后对数据进行风险等级标注，基于深度神经网络训练得出风险预警模型，其中，交易行为包括登录时间、登录地点、登录设备、登录ip地址、交易金额、支付方式，用户信息包括用户id、地理位置；
37、给每个风险等级设置对应的风险应对策略；
38、实时获取数据供应方与数据需求方的用户信息和交易行为，基于风险预警模型输出当前交易的风险等级；
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，目标函数的约束条件还包括：
3.根据权利要求1-2任一项所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，安全匹配模块包括供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块，供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块均与风险预警模块连接，所述供应方安全匹配模块中所设置的风险应对策略仅针对于数据供应方，且供应方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据供应方的历史评分；所述需求方安全匹配模块中设置的风险应对策略仅针对于数据需求方，且需求方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据需求方的历史评分。
4.根据权利要求2所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，风险预警模型的训练过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，还包括与数据供应单元以及数据需求单元连接的数据交易保障单元，数据交易保障单元包括数据脱敏模块、数
6.一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易方法，其特征在于，还包括以下步骤：目标函数的影响因子还包括风险-策略差异，所述风险-策略差异为当前的风险等级和决策所采用的风险应对策略所对应的等级之间的差异，此时目标函数表示如下：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求6至7中任意一项所述的基于区块链和大数据技术的可信数据交易方法。
9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行权利要求6至7中任意一项所述的基于区块链和大数据技术的可信数据交易方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，目标函数的约束条件还包括：
3.根据权利要求1-2任一项所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，安全匹配模块包括供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块，供应方安全匹配模块和需求方安全匹配模块均与风险预警模块连接，所述供应方安全匹配模块中所设置的风险应对策略仅针对于数据供应方，且供应方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据供应方的历史评分；所述需求方安全匹配模块中设置的风险应对策略仅针对于数据需求方，且需求方安全匹配模块中目标函数的用户满意度仅采用数据需求方的历史评分。
4.根据权利要求2所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易平台，其特征在于，风险预警模型的训练过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链和大数据技术的可信数据交易...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡畔，蔡兵，周江，陈文凯，王泳健，朱冠军，张朝宇，龙亚军，廖柯财，
申请(专利权)人：贵州数创控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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