[发明专利]一种反篡改的智能区块链系统及实现方法在审
申请号: | 201911213536.0 | 申请日: | 2019-12-02 |
公开(公告)号: | CN111047316A | 公开(公告)日: | 2020-04-21 |
发明(设计)人: | 汪昕;金鑫;娄豪;时超;陈力;蒋尚秀 | 申请(专利权)人: | 上海金桥信息股份有限公司 |
主分类号: | G06Q20/38 | 分类号: | G06Q20/38;G06Q40/04;G06F21/64;G06F21/62;G06F16/36 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 安丽 |
地址: | 200234 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 篡改 智能 区块 系统 实现 方法 | ||
1.一种反篡改的智能区块链系统,其特征在于,包括:区块链应用场景模块、区块链隐私保护模块和区块链共识机制优化模块;
区块链应用场景模块包括:基于去中心化技术,通过分布式核算和存储,对反篡改的智能区块链系统中子区块链去中心化管理;首先,将5类人工智能数据资源根据类型分为4类子区块链,便于资源的管理和统一调配,子区块链分别为标记子区块链、计算子区块链、算法子区块链、预训练模型或知识图谱子区块链;其次,依据分布云技术实现资源存储和管理,依据智能合约协议为反篡改的智能区块链应用场景模块提供共享和智能支付的功能;最终,实现反篡改的智能区块链资源在场景的广泛应用;该模块将资源调用信息送至区块链隐私保护模块,获取打包后的人工智能资源,同时将共享的资源送至共识机制优化模块公证并加入子区块链,为区块链隐私保护模块和共识机制优化模块提供资源的分散化存储和管理调用;
区块链隐私保护模块包括:基于云端盲计算(Blind Cloud Computing)技术,首先构建四种不同加密原语,其次由加密原语产生第一层盲计算操作,再由第一层盲计算操作构成第二层盲计算操作,最终通过第一层盲计算操作和第二层盲计算操作完成人脸识别、语言识别、视频监控和图像复原的人工智能应用任务,并送至区块链应用场景模块为用户提供人工智能领域服务,构建盲计算框架;该模块为区块链应用场景模块的功能实现提供资源和隐私的保护,为区块链共识机制优化模块中各个客户端节点的信息验证、传递和管理的有序性提供安全保障;
区块链共识机制优化模块包括:基于共识机制将不同客户端节点定义为投标者(Proposer)、验证者(Verifer)、投骰者(Dicer)和观察者(Observer)4种不同的角色,通过限随机信标(DRF)确定的掷骰者客户端节点在负责每一次公证时,生成一个有限随机信标种子,供下一轮更新节点角色的操作使用;以后启动资源挖掘交易,通过有限随机信标(DRF)确定客户端节点的角色,形成参与提名的有序列号组注册事务,区块链共识机制优化模块负责包装区块并提名该区块给验证者进行公证,块提名者将记录并得到代币奖励,同时由所有除组成员外的签名者验证交易,完成后收集组成员的签名,由组成员签署的区块由广播价值公证委员会的任何小组成员公证,最终作出做出估值安全性决策,提交子区块链管理;该模块有效提高区块链应用场景模块中资源共享和应用的效率,区块链隐私保护模块为共识模块提供客户端节点的隐私保护。
2.根据权利要求1所述的反篡改的智能区块链系统,其特征在于:所述区块链应用场景模块实现过程如下:
(1)将人工智能资源分为数据标记、知识图谱编辑、计算资源、算法、训练模型或训练知识图谱五个部分,5类资源均由不同用户节点公布和分享;
(2)将步骤(1)中5类资源构建4个子区块链,分别为标记子区块、计算子区块、算法子区块、预训练模型或知识图谱子区块,所述标记子区块包括数据标记和知识图谱编辑,所述计算子区块包括计算资源,所述算法子区块包括算法,所述预训练模型和知识图谱子区块包括训练模型或预训练训练知识图谱;
(3)将步骤(2)中四个子区块分别通过分布云技术进行资源存储和管理,方便不同地区的不同用户调用,在这之中使用同态加密保障资源在调用过程中的保密性,并为各个节点实现信息自我验证、传递和管理提供安全保障,最终达到区块技术在人工智能整个生命周期区中心化的效果;
(4)依据智能合约,使用统一流通的代币,当客户端节点共享资源到(3)中分布式存储和管理的子区块链中时智能合约会根据贡献度给予该客户端节点一定币值的代币,而当客户端节点应用子区块链中资源时则会扣去一定币值的代币;
(5)依据(3)中分布式存储和管理技术以及(4)中智能合约机制,实现反篡改的智能区块链在场景中的广泛应用。
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