(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114463035 A(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202111591198.1(22)申请日 2021.12.23
(71)申请人 蓝象智联（杭州）科技有限公司
地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街
道鼎创财富中心2幢3012室(72)发明人 赵明飞 刘登涛 谷胜才 钟马明
张程程 (74)专利代理机构 北京盛凡佳华专利代理事务
所(普通合伙) 11947
专利代理师 程文栋(51)Int.Cl.
G06Q 30/02(2012.01)G06Q 20/14(2012.01)G06F 21/60(2013.01)G06F 21/62(2013.01)
权利要求书2页 说明书6页 附图2页
G06F 16/2458(2019.01)
CN 114463035 A(54)发明名称
基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置(57)摘要
尤其本发明涉及隐私计算的数据定价方法，
是基于评估收益和贡献程度的数据定价方法；获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度；根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。同时，数据累计的方式没有泄露计算过程的数据，保护了数据安全。
CN 114463035 A
权 利 要 求 书
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1.基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于，它包括下列步骤：1)初始化各个多方安全计算节点查询累计次数和付费权重、查得数据累计个数和付费权重、命中累计次数和收费权重；
2)完成一次查询后，获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；
3)在获取数据后，对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；
4)在给定时间内，根据累加结果，计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度，其中收益是通过查询次数和查得数据衡量，贡献程度通过成员的命中次数衡量；
5)根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；6)进入新一轮的计算，重新初始化各个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、被命中次数。该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而
极大提高了效率。同时，数据累计的方式没可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，
有泄露计算过程的数据，保护了数据安全。
2.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的查询累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查询累计次数用Q表示，成员i查询累计次数用Qi表示，初始值为0；成员i查询付费的权重用α假设有m个成员，i表示；
3.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的查得数据累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查得数据累计个数用G表示，成员i查得累计次数用Gi表示，初始值为0；成员i查得β假设有m个成员，付费的权重用i表示；
4.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的命中累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；命中累计次数用H表示，成员i命中累计次数用Hi表示，初始值为0；成员i贡献的权重用γi表示；假设有m个成员，
5.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤5)中，智能合约模型包括：付费总额S:
每个成员分配的费用Di:
其原理是：假设有m个成员，在一定时间内，有这样的等式：联盟内所
有成员查得数据累计个数＝联盟内所有成员命中累计次数，即G＝H：
其中αβγi为贡献权重。i为查询付费权重，i为查得付费权重，
6.根据权利要求5所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述查询付费权重的参考因子包括查询频率，所述查得付费权重的参考因子包括市场地位、用户规模、查询频率和数据质量，所述贡献权重包括市场地位、用户规模、数据质量和命中次数。
7.基于评估收益和贡献程度的数据定价装置，该装置包括计算机可读存储介质或者移动终端，计算机可读存储介质或者移动终端存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程
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权 利 要 求 书
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序包括如权利要求1‑6中任一所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法。
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CN 114463035 A
说 明 书
基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置
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技术领域
[0001]本发明涉及隐私计算的数据定价方法，尤其是基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置。
背景技术
[0002]多方安全计算时，在联盟中，联盟成员查询联盟内是否存在相同数据时，通过协调节点转发查询请求，查询方成员不清楚命中了哪些被查询方成员，被查询方也无法知道是谁查询的，实现了身份双盲，通过多方安全计算查询时保护了数据隐私。协调节点可以获取
如图1所示。每次查询的结果返回给查询方，但协调节点不清楚查询的内容，
[0003]当前数据定价是通过包装调用接口，计算调用次数来进行收费。由于查询和被查询方身份双盲，无法客观衡量各个参与节点的收益程度和贡献程度。当前也没有大规模运用多方安全计算进行数据交易，以及基于交易的定价算法。[0004]另外对本文出现的专业术语进行定义：[0005]多方安全计算：(Secure Multi‑Party Computation)主要是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题；[0006]联盟：多方安全计算成员可以组成一个计算联盟；[0007]多方安全计算节点：每个多方安全计算的成员中的计算节点；[0008]区块链节点：每个部署的区块链节点，每个多方安全计算成员对应一个区块链节点；
[0009]查询累计次数：多次查询次数之和；[0010]命中：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，如果被查询方存在该信息称之为命中；
[0011]查得数据个数：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，查询方的查询命中的成员个数；举例：多家银行联盟通过多方安全计算技术，实现多头数据查询，一个成员在查询一个贷款人是否存在多头数据时，系统统计其他联盟成员是否存在该贷款人的贷款记录，如果有另外3家银行存在贷款记录，则查得数据个数为3；[0012]查得数据累计个数：多次查询查得数据个数之和；[0013]命中次数：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，被查询方的命中的累计次数；
[0014]命中累计次数：多次查询命中次数之和；[0015]数据定价：对数据使用价值的衡量。发明内容
[0016]针对现有技术的不足，本发明提供一种基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，该方法可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。另外还提供一种配合上述方法进行操作的硬件装置。
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CN 114463035 A[0017]
说 明 书
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本发明的技术方案为：
[0018]基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，它包括下列步骤：[0019]1)初始化各个多方安全计算节点查询累计次数和付费权重、查得数据累计个数和付费权重、命中累计次数和收费权重；[0020]2)完成一次查询后，获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；
[0021]3)在获取数据后，对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；
[0022]4)在给定时间内，根据累加结果，计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度，其中收益是通过查询次数和查得数据衡量，贡献程度通过成员的命中次数衡量；[0023]5)根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；[0024]6)进入新一轮的计算，重新初始化各个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、被命中次数。该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。同时，数据累计的方式没有泄露计算过程的数据，保护了数据安全。[0025]具体的，所述步骤1)中，各个成员的查询累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查询累计次数用Q表示，成员i查询累计次数用Qi表示，初始值为0；成员i查询付费的权重用α假设有m个成员，i表示；
它的意义在于：查询累计
次数越多表示收益越多，则需要付费越多。[0026]具体的，所述步骤1)中，各个成员的查得数据累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查得数据累计个数用G表示，成员i查得累计次数用Gi表示，初始值为0；成员i查得付费的权重用β假设有m个成员，i表示；
它的意义在
于：查得数据累计个数越多表示收益越多，则需要付费越多。[0027]具体的，所述步骤1)中，各个成员的命中累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；命中累计次数用H表示，成员i命中累计次数用Hi表示，初始值为0；成员i贡献的权重用γi表示；假设有m个成员，
[0028]
它的意义在于：命中累计次数
每
越多，表示贡献越大，则收到的费用越多，根据付费的情况分配价值。
具体的，所述步骤5)中，智能合约模型包括：付费总额S：
个成员分配的费用Di：
其原理是：假设有m个成员，在一定时间内，有
这样的等式：联盟内所有成员查得数据累计个数＝联盟内所有成员命中累计次数，即G＝H：其中αβγi为贡献权重。i为查询付费权重，i为查得付费权重，[0030]进一步地，所述查询付费权重的参考因子包括查询频率，所述查得付费权重的参考因子包括市场地位、用户规模、查询频率和数据质量，所述贡献权重包括市场地位、用户规模和数据质量。通过合理的权重设置以期改善模型精度。[0031]基于评估收益和贡献程度的数据定价装置，该装置包括计算机可读存储介质或者
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[0029]
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说 明 书
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移动终端，计算机可读存储介质或者移动终端存储有计算机程序，该计算机程序包括基于评估收益和贡献程度的数据定价方法。[0032]本发明的有益效果为：[0033]1、通过区块链的共识机制记录隐私计算联盟成员之间的交易过程数据，构建可信的隐私计算交易；每次查询任务会记录查询次数、查得数据和命中情况，并广播到全部联盟成员，形成共识。[0034]2、通过区块链的智能合约完成联盟成员的清分和结算过程，构建自激励的隐私计算联盟。根据查询次数、查得数据个数和命中次数的计算，以及各个节点分别占比情况，计算收益和贡献，依据约定的智能合约完成清分和结算。[0035]3、由于每个联盟成员的数据质量以及体量不同，可以根据系统统计的查询频率以及联盟协议，按照固定频率(每周、每月、每季、每年等)动态调整的αβγi值，以便更好实i、i、现联盟成员的数据价值。[0036]4、交易完成即可以完成清分，成员的收益和贡献可以做到实时计算，提升了计算机计算的效率和实时性。[0037]5、通过协调节点转发加密后的请求和计算结果，确保了隐私安全。附图说明
[0038]图1为现有技术示意图；[0039]图2为本发明原理示意图。
具体实施方式
[0040]下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：[0041]如图2所示，基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，它包括下列步骤：[0042]1)初始化各个多方安全计算节点查询累计次数和付费权重、查得数据累计个数和付费权重、命中累计次数和收费权重；[0043]2)完成一次查询后，获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；
[0044]3)在获取数据后，对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；
[0045]4)在给定时间内，根据累加结果，计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度，其中收益是通过查询次数和查得数据衡量，贡献程度通过成员的命中次数衡量；[0046]5)根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；[0047]6)进入新一轮的计算，重新初始化各个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、被命中次数。[0048]本方法中：
[0049]查询累计次数越多表示收益越多，则需要付费越多；各个成员的查询累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查询累计次数用Q表示，成员i查询累计次数用Qi表示，初始值为0；成员i查询付费的权重用αi表示；假设有m个成员，
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说 明 书
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[0050]
查得数据累计个数越多表示收益越多，则需要付费越多；各个成员的查得数据累
计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查得数据累计个数用G表示，成员i查得累计次数用Gi表示，初始值为0；成员i查得付费的权重用β假设有m个成i表示；员，
命中累计次数越多，表示贡献越大，则收到的费用越多，根据付费的情况分配价值；各个成员的命中累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；命中累计次数用H表示，成员i命中累计次数用Hi表示，初始值为0；成员i贡献的权重用γi表
[0051]
示；假设有m个成员，
[0052]
假设有m个成员，在一定时间内，有这样的等式：联盟内所有成员查得数据累计个
数＝联盟内所有成员命中累计次数，即G＝H：
[0053][0054][0055]
付费总额S：
每个成员分配的费用Di：
例如联盟成员开始有4个为例A、B、C、D，后面又增加一个成员E，则m＝5，i＝{A、B、C、D、E}；保存在区块链的数据：联盟成员i(查询累计次数Qi，查得数据累计个数Gi，命中累计次数Hi)
[0056]如果新增节点，起始值都为0，如果减少一个节点，原来的数据还保存。[0057]下面展示一个算法示例：[0058]第1次查询之前：[0059]A(0，0，0)，B(0，0，0)，C(0，0，0)，D(0，0，0)[0060]第1次查询场景：A查询，查得数据2，其中B、D被命中，得到这样一个数据A(1，2，0)，B(0，0，1)，C(0，0，0)，D(0，0，1)[0061]第2次查询：B查询，查得数据1，其中C被命中，得到这样一个数据[0062]A(1，2，0)，B(1，1，1)，C(0，0，1)，D(0，0，1)[0063]第3次查询：B查询，查得数据3，其中A、C、D被命中，得到这样一个数据[0064]A(1，2，1)，B(2，4，1)，C(0，0，2)，D(0，0，2)[0065]第4次查询：B查询，查得数据0，得到这样一个数据[0066]A(1，2，1)，B(3，4，1)，C(0，0，2)，D(0，0，2)[0067]第5次查询：新加入了一个节点E，B查询，查得数据4，其中A、C、D、E被命中，得到这样一个数据[0068]A(1，2，2)，B(4，8，1)，C(0，0，3)，D(0，0，3)，E(0，0，1)[0069]第6次查询：C节点退出联盟，E查询，查得数据1，其中A被命中，得到这样一个数据[0070]A(1，2，3)，B(4，8，1)，C(0，0，3)，D(0，0，3)，E(1，1，1)[0071]这样6次下来，累计查得和命中之和相等
[0072][0073]
所有成员查得数据累计个数：所有成员命中累计次数：
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所有成员查询累计次数：
单个成员贡献度＝单个成员命中累计次数/所有成员命中累计次数
[0076]A、C和D命中累计3次，贡献程度3/11[0077]B、E命中累计1次，贡献程度1/11[0078]按照收益付费，按照贡献分配的算法可以得到：[0079]假设每个成员每查询1次付费1元(即：α每查得数据1个付费2元(即：βi＝1)，i＝2)，[0080]按照贡献度分配
[0081]按照查询累计次数计算付费：A：1元，B：4元，C：0元，D：0元，E：1元，一共6元[0082]按照查得数据累计个数付费：A：4元，B：16元，C：0元，D：0元，E：2元，一共22元[0083]一共收到28元，按照比例分配，假设贡献权重都为1，即：γi＝1[0084]分配：A：28*(3/11)元，B：28*(1/11)元，C：28*(3/11)元，D：28*(3/11)元，E：28*(1/11)元，一共28元。
[0085]本实施例中的数据保存方法：[0086]多头数据查询时，将上述智能合约模型的计算结果，同步给所有成员，形成一个分布式账本，保存到区块链节点，为查询收益和贡献的清分结算提供依据，每次同步数据要校验恒等式“联盟内所有成员查得数据累计个数＝联盟内所有成员命中累计次数”，即：G＝H，校验通过才可以做下一次数据的同步。
[0087]保存的内容用于记录联盟最新的查询情况：[0088]更新时间，联盟成员i(查询累计次数Qi，查得数据累计个数Gi，命中累计次数Hi)[0089]可以根据约定的时间，实时保存查询情况快照，用于联盟成员的清算：[0090]更新时间，联盟成员i(查询累计次数Qi，查得数据累计个数Gi，命中累计次数Hi)，是否清算标记
[0091]本实施例中清分和结算的计算方法：[0092]从上述算法可以看出，每次保存了最新的查询结果数据，每个区块链节点都可以根据保存的数据进行实时计算，通过智能合约实时进行清分和结算。清算完成后，将清算标记为已清算。
[0093]实际操作中，根据按照每天、每周或者每月的固定时间进行清算，各个区块链节点根据当前保存的最新数据进行计算，并且和联盟内的所有节点的计算结果核对，如果一致，则清算完成，并且多有节点相关数据都标记为已清算。如果计算结果不一致，需要查明原因，重新计算。
[0094]本实施例中查询付费权重α查得付费的权重βi、i和贡献的权重γi的调整方法：[0095]由于各个机构的市场地位、用户规模、查询频率、数据质量等因素不同，对于收益和贡献的程度认可都会不一样，所以，根据历史查询的频率，实际的查询效果等评估指标，可以自动动态调整查询付费权重α查得付费的权重βi、i和贡献的权重γi。[0096]通过因子评估权重：
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[0097]
比如：四大国有行，用户体量大，查询频率会比较高，命中概率比较低，数据维度多
γ可以高一点通过这种方式风控获得的收益有限，所以，总体上，αβi、i可以低一点，i
[0099]城市农商行：用户体量小，查询频率会比较低，可能在其他大行贷过款，命中概率比较高，数据维度少通过这种方式获得的收益可能会更高，所以，总体上，αβi、i可以高一点，γi可以低一点
[0100]通过一段时间的运行，能够得到实际的查询数据情况，综合各种因子自动调整αβiiγi。通过本系统运行可以获取“查询频率”的比例，根据比例自动计算权重，这个过程根据初始这是的判别规则，根据系统自动运行的结果，进行调整，比如：按照每周、每月、每个季度的频率进行调整。
[0101]上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
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说 明 书 附 图
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图1
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说 明 书 附 图
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图2
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