一种基于区块链数据共享的信誉值动态分片两层共识方法

    公开(公告)号:CN112417056B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202011506721.1

    申请日:2020-12-18

    IPC分类号: G06F16/27 G06F21/60

    摘要: 本发明公开一种基于区块链数据共享的信誉值动态分片两层共识方法。本发明所述方法为在原有联盟链的基础上进行基于信誉值的动态分片,选择信誉值最高的c个节点作为统计域,由统计域根据每个节点的信誉值划分,每个共识域中c个节点,保证不同共识域的信誉值相近;在每个共识域中运行PBFT共识算法处理数据,多个共识域并行共识,将共识结果返回至统计域,统计域节点中超过2/3通过共识确认所有共识域都同意出块则确认出块,多次共识后根据信誉值的变化进行域节点的更替。本发明通过通过两层共识保证在联盟链中数据的安全性,增加在联盟链中进行数据共享的速度并且保证数据的安全性。

    一种基于零知识证明和同态加密的数据跨链共享方法

    公开(公告)号:CN112953712B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202110191030.5

    申请日:2021-02-19

    IPC分类号: H04L9/08 H04L67/1097

    摘要: 本发明公开了一种基于零知识证明和同态加密的区块链数据跨链共享方法,属于区块链跨链技术领域。本发明采用同态加密、零知识证明和门限密钥共享技术,提出了一种安全、可靠的数据跨链共享方案;本发明所述方法不仅灵活有效,而且能够实现数据的安全共享;此外,如果一些数据拥有者发送虚假数据,此方案能够验证数据的虚假从而保护数据接收者的利益;零知识证明和门限密钥共享技术更好的保存了解密数据的私钥,只有加密数据通过智能合约的验证后才会拼接密钥。

    一种基于区块链的5G物联网数据共享交易方法

    公开(公告)号:CN112669111B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202011592821.0

    申请日:2020-12-29

    摘要: 本发明公开一种基于区块链的5G物联网数据共享交易方法,包括:建立基于联盟链的数据共享交易网络拓扑结构,其分为六层包括物理层、数据层、网络层、共识层、安全层、合约层。本发明主要集中在安全层和合约层,安全层由一部分拥有可信执行环境的边缘计算服务器组成,用于提供可信计算服务;合约层集成一系列智能合约,以确保安全和高效的数据共享交易交互,同时针对数据“可用不可见”的特性,设计了一个两阶段的Stackelberg博弈模型来优化数据所有者和数据消费者之间的定价;本发明为5G物联网中的数据共享交易提供一种安全、有效的方式,促进了5G物联网数据的流通,发挥数据的价值。

    一种基于零知识证明和同态加密的区块链数据跨链共享方法

    公开(公告)号:CN112953712A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110191030.5

    申请日:2021-02-19

    IPC分类号: H04L9/08 H04L29/08

    摘要: 本发明公开了一种基于零知识证明和同态加密的区块链数据跨链共享方法,属于区块链跨链技术领域。本发明采用同态加密、零知识证明和门限密钥共享技术,提出了一种安全、可靠的数据跨链共享方案;本发明所述方法不仅灵活有效,而且能够实现数据的安全共享;此外,如果一些数据拥有者发送虚假数据,此方案能够验证数据的虚假从而保护数据接收者的利益;零知识证明和门限密钥共享技术更好的保存了解密数据的私钥,只有加密数据通过智能合约的验证后才会拼接密钥。

    一种基于区块链预言机的高可信数据获取方法

    公开(公告)号:CN112800140A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110228149.5

    申请日:2021-03-02

    IPC分类号: G06F16/27

    摘要: 本发明公开一种基于区块链预言机的高可信数据获取方法,属于区块链技术领域。本发明提供了一种基于区块链预言机的高可信数据获取方法,以用于解决现下区块链技术寻求数据一致性过程中基于共识机制的资源浪费和运用单一预言机获取外部数据时无法保证完全可靠等现象,增加数据获取过程中链内数据达成共识和进行广播的速度和数据来源的高可信度。所述区块链预言机包括数据采集器、数据分析器;在数据获取过程中,运用预言机网络进行数据采集,当半数以上的预言机给出相同的处理结果时,才会将处理结果发送到区块链。

    一种基于中国剩余定理的联邦学习模型压缩传输优化方法

    公开(公告)号:CN115495797A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211006630.0

    申请日:2022-08-22

    摘要: 本发明涉及一种基于中国剩余定理的联邦学习模型压缩传输优化方法,属于数据安全传输技术领域。首先参与联邦学习的各边缘设备在本地完成本地模型训练,得到W=[W1,W2,…,Wn]T。再在本地模型上传到聚合器过程中,利用中国剩余定理对本地模型进行压缩得到然后通过聚合器对压缩过的梯度进行解压缩后完成梯度聚合。最后将聚合后的模型下发到各个训练方,完成模型的更新。本发明专利能够优化模型上传到聚合器过程中的通信时间,降低带宽开销,并且能够保证模型传输过程的安全性。