CN109118355A - 一种基于区块链的信用数据、模型的保固和校验方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，所述方法包括：(1)征信数据提供方将原始数据的HASH值上链；(2)将模型的HASH值、模型结果数据的HASH值、模型版本和请求ID记录上链；(3)银行或其他个人信息使用者对数据进行审计校验：即比对链上的数据和原始的数据，对评估数据和模型进行审计验证。本发明保证信用评估数据的安全可靠、可追踪、可查证，从而有效降低征信过程中因为信息不透明所带来的纠纷，以及防止对征信数据恶意篡改带来的损害，满足实际使用需求。

Description

一种基于区块链的信用数据、模型的保固和校验方法

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的信用数据、模型的保固和校验方法。

背景技术

在信用贷款的业务开展过程中，银行或其他个人信息使用者需要关于客户的信息和数据，从而对客户的信贷状况进行评估。然而，客户对数据的保密性要求非常高，因此在一般情况下，不会允许企业内的数据对外开放。在传统的征信方式中，银行或其他个人信息使用者会将征信计算委托给第三方机构。然而，此时银行难以确认原始数据是否完整可信、信用评估的模型是否可靠，第三方机构是否对数据或结果进行篡改等；征信对象的信用也可能会随着时间的变化而变化，征信业务也需要对征信对象的信用的变化进行及时的追踪。这都对征信数据的可靠、可追踪、可查证提出了更高的要求。

区块链是一个去中心化的数据库，为我们提供了一种不可篡改的信息记录的方法，一旦信息被记录在区块链，就会永久的存储起来，除非能同时控制***中多数的节点，否则单个节点上对数据库的修改无效，因此区块链具有极高的数据稳定性和可靠性，利用区块链可以有效地对征信数据进行保全、追踪和查证。HASH算法是一种对数据进行压缩映射的方法，可以把任意长度的输入通过散列算法变换为固定长度的输出；压缩映射后输出的HASH值的空间远小于原始数据的空间，大大降低了区块链的存储负担；同时，HASH算法是对变化敏感的，利用HASH值可以有效地对原始数据进行校验。

发明内容

本发明提供了一种不可篡改的信用评估数据的存证***，旨在保证信用评估数据的安全可靠、可追踪、可查证，从而有效降低征信过程中因为信息不透明所带来的纠纷，以及防止对征信数据恶意篡改带来的损害，满足实际使用需求。

为实现上述功能，本发明提供了一种基于区块链的信用评估数据的存证和模型验证的方法，所述方法包括：

参与征信的数据提供方、征信机构和银行等个人信息需求方组成一个联盟区块链；

征信数据提供方根据***要求的算法，计算原始数据HASH值；

征信数据提供方发出原始数据HASH值的上链请求，请求通过后原始数据HASH值在区块链网络上广播；

区块链上有指定写入权限的节点在验证该数据无误后，通过共识机制将该数据写入区块链，区块链上部署的智能合约生成该数据对应的请求ID；

其他节点通过区块链的查询验证接口对该数据进行查验。

特别地，所述联盟区块链的共识机制可以但不限于拜占庭容错(PBFT)、股权证明(POS)、工作量证明(POW)或股份授权证明(DPOS)等区块链共识算法；

征信数据提供方通过模型API将原始数据，请求ID传入模型；

模型通过模型API接受征信数据提供方提供的原始数据，依据信用评估模型计算对应数据的信用评估的结果；

将模型评估结果通过API输出给银行或其他个人信息使用者；

对信用评估当中使用的模型、模型的结果数据进行HASH计算，将计算后HASH值与模型的版本号、请求ID一并在区块链网络上链，上链步骤与原始数据上链一致。

其中，模型可部署于征信机构，也可部署于征信数据提供方公司内部，必要时，审计模型是否符合要求。

优选的，模型可定期跟踪原始数据，从而对征信结果保持实时更新，信用评估结果、原始数据的变化、以及模型相关的任何变化也将经过HASH计算，实时记录上链；

优选的，对于模型的原始数据或记录中出现的较大的文件，可以进行分片加密后采用去中心化的文件***的方式存储；

银行或其他个人信息使用者对有争议的单次交互中的数据、模型、结果提出审计申请；

申请经征信数据提供方和模型提供方确认通过后，提供单次交互的原始数据、模型、和模型结果数据与区块链上对应的HASH值进行校验，即对原始数据、模型、和模型的结果重新进行HASH计算，与区块链上的HASH值比对；

若校验结果一致，则说明原始数据、模型和结果数据未遭到恶意篡改，否则，则说明数据可能遭到篡改。

校验通过后，校验发起者使用私匙对相应数据进行签名，表明其认可校验结果，并保存在区块链上，确保校验的结果可查。

数据或(和)模型提供方可使用公匙验证校验发起者的签名。

本发明的有益效果：上述基于区块链的信用数据评估的保固方法实现了数据存储的去中心化、去中介化、数据的安全性由多方共同维护，不仅避免了因存储设备单点故障对数据可能造成的损失，也有效防止了***中的某一方对数据进行恶意篡改，确保了数据的真实可查证。

此外，基于HASH算法的数据压缩映射方法既对数据进行了有效的存证，压缩了存储空间，也很好的保护了客户的数据机密。

附图说明

图1为依据本申请的一个实施例，基于区块链的信用评估与数据保固***的示意图；

图2为依据本申请的一个实施例，显示了在区块链上完成存证到查证的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

在这里，我们假设有三个用户实体，分别是个人信用信息的需求方银行A，征信的执行者和模型的提供方的征信机构B，以及信用信息原始数据的提供方公司C。我们假设银行A需要通过征信机构B来对公司C进行征信，并且在征信行为完成后需要对某一个信用信息进行验证。

图1出示了本申请的一个实施例，即一个基于区块链的信用评估与数据保固***的示意图，该图显示了各主体之间的交互和各主体与区块链的交互。

如图1所示：信用数据的提供方、个人信用信息的需求方和征信机构共同构成了一个联盟区块链网络；需要说明的是，这个网络当中可以包括复数的信用数据提供方、征信机构和个人信息需求方。该区块链网络是一个对等网络(Peer-to-Peer Network)，各节点均可以直接进行交互。在本实施例中，信用数据提供方为公司C，个人信用信息需求方为银行A，以及征信机构B。

如图1所示：公司C通过模型API接口向模型传入信用的原始数据，征信模型向银行输出模型的征信结果，信用原始数据和征信模型相关数据，包括本次交互的请求ID、模型原始数据HASH值、模型评估结果HASH值、模型HASH值与模型版本号，均经过共识写入区块链，银行可以对其进行校验。

具体地，图2出示了依据本申请的一个实施例，展示了在一次信用评估当中，信用数据的模型计算、上链以及验证的具体的流程。

如图2所示：在本实例中，从征信到对数据进行审计验证的过程包括：

S21：在数据进入模型计算前，公司C首先计算原始数据的HASH值，并将HASH原始数据HASH值上链；在上链过程中，区块链上指定的有写入权限的节点验证公司C是否有上传原始数据HASH值的权限，验证通过后将原始数据HASH值通过共识机制写入区块链。区块链上部署的智能合约将生成本次征信的请求ID；

S22：公司C将信用原始数据、请求ID通过模型的API接口传入征信机构B所提供的征信模型当中；

S23：模型将依据原始数据，计算出对象的信用评估结果，并根据准入规则形成征信公司的白名单；

S24：模型将本次计算所使用的模型、本次计算所得出的结果(包括白名单)分别进行HASH计算，得出模型HASH值，模型评估结果HASH值，并将两者同模型版本号，请求ID一并上链；在上链过程中，区块链上有指定写入权限的节点验证征信机构B是否有将这些数据上链的权限，验证通过后将模型HASH值、模型评估结果HASH值、模型版本号、请求ID通过共识机制写入区块链；

S25：征信机构将模型所得出的信用评估结果，以及根据准入规则得出的良好信用公司的白名单推送给银行，银行可以依据信用评估结果做出决策；

S26：银行如果对某一信用评估的数据存在异议，可以向征信机构和公司C申请对该次交互的数据进行校验；校验时，公司C仅提供与该次交互有关的原始数据，计算HASH值与区块链上的HASH值进行比对，征信机构提供该次交互所使用的模型，以及该次交互所得出的结果，并计算HASH值与区块链上的数据进行比对；如果比对的结果一致，则说明数据未遭到篡改，则校验通过；如果结果不一致，则说明数据可能遭到篡改，则校验不通过；

S27：银行对校验通过的数据的HASH值使用私匙签名，说明该数据经过校验无误，其它节点通过区块链的查询和验证接口，使用银行的公匙对该签名进行查验。

更具体地，征信机构B所提供的征信模型一般部署在征信机构B，但如果公司C对数据有特殊的保密需要，也可以经协商后将模型直接部署于公司C，此时模型从公司C将数据上链，以及将评估结果推送给银行。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：所述方法包括：

(1)征信数据提供方将原始数据的HASH值上链：征信数据提供方计算原始数据的HASH值、块链对其进行共识、共识通过后记录上链；

(2)将模型的HASH值、模型结果数据的HASH值、模型版本和请求ID记录上链：***API接受征信数据提供方提供的原始数据，依据征信模型计算返回信用评估结果，模型计算结束后，***将模型的HASH值、模型结果数据的HASH值、模型版本和请求ID经共识通过后记录上链；

(3)银行或其他个人信息使用者对数据进行审计校验：银行或其他个人信息使用者可对征信数据进行校验，即比对链上的数据和原始的数据，对评估数据和模型进行审计验证。

2.根据权利要求1中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：所述征信数据提供方将原始数据的HASH值上链，步骤如下：

(1.1)征信数据提供方依据***所规定的算法，对原始数据进行HASH计算，并将计算结果在区块链网络上广播；(1.2)区块链中指定的有写入权限的节点在验证该数据无误后，通过区块链节点间的共识将记录写入整个区块链***中，区块链上部署的智能合约生成该数据对应的请求ID，其它节点通过区块链的查询和验证接口对该写入进行查验。

3.根据权利要求1中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：将模型的HASH值、模型结果数据的HASH值、模型版本和请求ID记录上链，步骤如下：

(2.1)通过模型API接受征信数据提供方提供的原始数据，请求ID，依据信用评估模型计算对应数据的信用评估的结果；

(2.2)将模型评估结果通过API输出给银行或其他个人信息使用者；

(2.3)对信用评估当中使用的模型、模型的结果数据进行HASH计算，将计算后HASH值与模型的版本号、请求ID一并在区块链网络上广播；

(2.4)区块链中指定的有写入权限的节点在验证该数据无误后，通过共识的机制将该记录写入区块链；

(2.5)其它节点通过区块链的查询和验证接口对该写入进行查验。

4.根据权利要求1中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：银行或其他个人信息使用者可对数据进行审计校验，其步骤如下：

(3.1)银行或其他个人信息使用者对有争议的单次交互中的数据、模型、结果提出审计申请；

(3.2)申请经征信数据提供方和模型提供方确认通过后，提供单次交互的原始数据、模型、和模型结果数据与区块链上对应的HASH值进行校验；

(3.3)若校验结果一致，则说明原始数据、模型和结果数据未遭到恶意篡改，否则，则说明数据可能遭到篡改。

5.根据权利要求1中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：所述区块链为联盟区块链，其中所述的共识机制可以依据***需求选择拜占庭容错(PBFT)、股权证明(POS)、工作量证明(POW)、股份授权证明(DPOS)等多种成熟的区块链共识算法。

6.根据权利要求1中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：征信数据提供方和银行等个人信息使用者可以进行交互，并且互相不接触对方的数据和模型。

7.根据权利要求3中所述基于区块链的信用数据和征信模型的保固、校验方法，其特征在于：信用评估模型能够依据原始数据变化，定期的变更对应的模型评估结果，且所有的原始数据变化、模型变化、模型评估结果变化、模型版本和请求ID均会被共识并记录上链。