[发明专利]一种应用程序更新方法和系统在审
| 申请号: | 202011311349.9 | 申请日: | 2020-11-20 |
| 公开(公告)号: | CN112416396A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
| 发明(设计)人: | 李新星;汤晋军;逯燕芳;沈洋;周勇 | 申请(专利权)人: | 泰康保险集团股份有限公司;泰康养老保险股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F8/65 | 分类号: | G06F8/65;G06F21/60;G06F21/64;G06N20/00;G06F16/27 |
| 代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 张一军;李阳 |
| 地址: | 100031 北京市西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 应用程序 更新 方法 系统 | ||
1.一种应用程序更新方法,其特征在于,包括:
云中心获取业务请求事件,识别业务类型,根据预设的前置机映射表,获取所述业务类型对应的前置机信息,进而利用该前置机公钥对业务请求事件中的配置文件进行加密,以将所述加密后的配置文件通过配置链发送至对应的前置机;其中,云中心与区块链节点中的每个前置机通过对应的配置链分别进行关联;
前置机基于私钥对加密后的配置文件进行解密,进而将解密后的配置文件设置到应用程序中,以更新所述应用程序。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的云中心获取业务请求事件,包括:
云中心获取基于机器学习的智能审核模型的训练结果,根据所述训练结果生成配置文件,进而获取包括所述配置文件的业务请求事件;
所述的更新所述应用程序之后,包括:
前置机获取更新后应用程序的运行结果,以将所述运行结果通过配置链发送至云中心,进而云中心根据运行结果训练基于机器学习的智能审核模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述训练结果生成配置文件,包括:
云中心将所训练结果进行压缩,如果压缩后训练结果的数据大小大于预设阈值,则将压缩后训练结果以预设数据量进行分割打包,生成配置文件。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,前置机基于私钥对加密后的配置文件或进行解密之前,包括:
前置机触发配置程序,加载对应配置脚本,以从配置链中拉取加密后的配置文件。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将解密后的配置文件设置到应用程序中,包括:
将解密后的配置文件添加至目标文件夹中,调用预设脚本启动更新程序,以将解密后的配置文件设置到应用程序中。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
云中心根据配置文件生成Restful格式接口url,以用于调用应用程序更新接口。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法,其特征在于,包括:
根据预设的间隔时间,前置机将区块链节点的系统运行数据上传至对应的配置链中,以供云中心实时拉取所述配置链中的系统运行数据,使得监管端通过云中心对区块链节点进行监控。
8.一种应用程序更新系统,其特征在于,包括:
云中心,用于获取业务请求事件,识别业务类型,根据预设的前置机映射表,获取所述业务类型对应的前置机信息,进而利用该前置机公钥对业务请求事件中的配置文件进行加密,以将所述加密后的配置文件通过配置链发送至对应的前置机;其中,云中心与区块链节点中的每个前置机通过对应的配置链分别进行关联;
前置机,用于基于私钥对加密后的配置文件进行解密,进而将解密后的配置文件设置到应用程序中,以更新所述应用程序。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储系统,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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