CN110110499B - 一种大数据确权方法及其*** - Google Patents

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CN110110499B CN201910424425.8A CN201910424425A CN110110499B CN 110110499 B CN110110499 B CN 110110499B CN 201910424425 A CN201910424425 A CN 201910424425A CN 110110499 B CN110110499 B CN 110110499B
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Abstract

本发明属于大数据处理技术领域，公开了一种大数据确权方法及其***。大数据确权方法包括：将待确权大数据分成若干数据块，对数据块进行唯一标识；获取数据块交易信息，对数据块标识符签名；将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；确权中心对相关信息进行审核，确认后为数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；确权中心对相关信息进行后期跟踪与维护。本发明提供的大数据确权方法及***结构简单，实施方便，需要取得确权中心的授权，确定数据所有权的同时，防止了数据使用者对数据资源的非法占有。保障了数据源供应商的利益，为大数据交易市场的健康有序运作提供有力的技术支撑。

Description

一种大数据确权方法及其***
技术领域
本发明属于大数据处理技术领域，尤其涉及一种大数据确权方法及其***。
背景技术
目前，最接近的现有技术：
短短三十年，人类完成了PC互联网到移动互联网的跨越，迈向了一个“万物互联”的智能时代。在这个新的时代中，引领未来增长引擎燃烧的不再是石油，而是数据，大数据。对于信息化社会，数据属于极其有价值的资产。其流通和应用必然涉及数据的所有权问题。明晰数据的所有权，是大数据交易的前提和基础。数据的权属关系不清晰，一方面可能造成后续开发利用中产生权属纠纷问题；更严重的是，在数据归属模糊的情况下进行大数据分析关联，也难以界定权责归属，数据安全和个人隐私难以得到保障。
大数据确权，是大数据应用和数据产业发展必须解决的核心问题之一，它针对不同来源的数据，以法律形式明确其产权归属，推动数据整合，加速数据共享和流通，降低交易成本，从而激活庞大的数据资产价值和创新应用，使数据产业得以迅速发展。对于大数据产业来说，一个首要解决的问题是：大数据作为资产，其流通和应用必然涉及到数据的所有权、使用权和隐私权问题。如果数据的权属关系不明确，那么后续开发利用势必会产生纠纷问题，这会严重影响大数据的开发共享。因此大数据的确权在大数据时代尤为重要，关系到大数据交易市场的健康发展以及产业创新和社会福祉问题。现有大数据交易所缺乏一种机制来永久保存评审材料和评审结果以备审计，当前交易所一般采用纸质文档保存的方式，存在易丢失和易被篡改等问题。
综上所述，现有技术存在的问题是：
当前交易所一般采用纸质文档保存的方式，存在数据易丢失和易被篡改等问题。
现有计算机数据处理中，对于数据所有权不能有效防止对数据资源的非法占有。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种大数据确权方法及其***。
本发明是这样实现的，一种大数据确权方法，所述大数据确权方法包括以下步骤：
第一步，将待确权大数据分成若干数据块，对数据块进行唯一标识；
第二步，获取数据块交易信息，对数据块标识符签名；
第三步，将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
第四步，确权中心对相关信息进行审核，确认后为数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
第五步，确权中心对相关信息进行后期跟踪与维护。
进一步，所述确权中心对数据资源的传输过程以及数据使用者使用数据资源的过程进行监控，确保其合法性。
进一步，所述交易信息至少包括数据标识、前一次交易的哈希值、支出地址、接收地址及交易类型。
进一步，第四步，包括：
初始化数据所有者集合为空集，攻击者集合为数据所有者全集，随着确权过程的进行，数据所有者集合和攻击者集合的元素不断更新，An和Sn分别为在第n次迭代结束时攻击和数据所有者集合，n＝1,…,NT为迭代的次数，初始化n＝1。
进一步，第四步，进一步包括：
确权中心对数据所有者k反馈的信道信息矩阵Hk进行奇异值分解
Figure BDA0002067032950000021
其中，λk,1表示第k个数据所有者的信道矩阵的奇异值，
Figure BDA0002067032950000031
表示维度1×(NT-1)的零向量，
Figure BDA0002067032950000032
和
Figure BDA0002067032950000033
分别由与非零奇异值λk,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(Hk)＝1，所以
Figure BDA0002067032950000034
vi,1为Vi的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；
确权中心根据分解后的矩阵构造中间矩阵
Figure BDA0002067032950000035
和
Figure BDA0002067032950000036
以及
Figure BDA0002067032950000037
其中，diag(·)表示对角化操作。
第四步，进一步包括：
确权中心构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为
Figure BDA0002067032950000038
其中，|·|表示求模运算。
进一步，从R中选择出与已经确权的n-1个数据所有者对应的n-1列，构成矩阵
Figure BDA0002067032950000039
将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵
Figure BDA00020670329500000310
即
Figure BDA00020670329500000311
计算数据所有者的相关因子
Figure BDA00020670329500000312
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η；
按照公式选择第n个数据所有者；
若n＜NT，返回将剩余的部分分别对行元素进行升序排列步骤；否则确权完成，根据被确权的数据所有者
Figure BDA00020670329500000313
受到的实际干扰计算相关因子ψk；若数据所有者未被确权
Figure BDA00020670329500000314
ψk＝0，并按照公式更新数据所有者k，k∈{1,…,L}平均相关因子，用于计算下一个传输周期中的数据所有者确权权重，确权完成后，确权中心通知激活数据所有者并进行下行数据通信。
进一步，综合考虑攻击者数据所有者受到数据所有者以及潜在的可能被确权的数据所有者的影响根据式(1)计算数据所有者的相关因子
Figure BDA00020670329500000315
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化式(2)；
Figure BDA00020670329500000316
Figure BDA0002067032950000041
得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η，其中，Al表示潜在的、后续可能被选择的数据所有者集合，card(·)表示集合中的元素的个数。
按照公式
Figure BDA0002067032950000042
选择第n个数据所有者；
sn表示被选择的数据所有者的标号，
Figure BDA0002067032950000047
是数据所有者k的确权权重，
Figure BDA0002067032950000043
是上一传输周期结束时数据所有者k的平均相关因子，更新Sn＝Sn-1∪{sn}，An＝An-1-{sn}，n＝n+1；
Figure BDA0002067032950000044
对数据所有者进行确权，随着时间的推移，平均相关因子
Figure BDA0002067032950000045
增大，权值μk随之减小，确权优先级降低。
更新数据所有者k的平均相关因子的公式为
Figure BDA0002067032950000046
其中，δc＝0.99。
本发明的另一目的在于提供一种基于所述大数据确权方法的大数据确权***，其特征在于，所述大数据确权***包括：数据块划分模块、标识模块、查询模块、签名模块、确权请求发送模块、审核模块、确权中心模块、数据存储模块；
数据块划分模块，用于将待确权大数据分成若干数据块；
标识模块，用于对数据块进行唯一标识；
查询模块，用于根据数据标识查询数据对应的交易信息；
签名模块，用于对数据块标识符进行签名；
确权请求发送模块，用于将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
审核模块，用于对相关信息进行审核；
确权中心模块，用于向数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
数据存储模块，用于对确权记录及相关数据进行存储。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述大数据确权方法的信息数据处理终端。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的大数据确权方法。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
本发明提供的大数据确权方法及***结构简单，实施方便，需要取得确权中心的授权，确定数据所有权的同时，防止了数据使用者对数据资源的非法占有。保障了数据源供应商的利益，为大数据交易市场的健康有序运作提供有力的技术支撑。
本发明确权中心对相关信息进行审核，确认后为数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录中，初始化数据所有者集合为空集，攻击者集合为数据所有者全集，随着确权过程的进行，数据所有者集合和攻击者集合的元素不断更新，An和Sn分别为在第n次迭代结束时攻击和数据所有者集合，n＝1,…,NT为迭代的次数，初始化n＝1。确权中心对数据所有者k反馈的信道信息矩阵Hk进行奇异值分解
Figure BDA0002067032950000051
其中，λk,1表示第k个数据所有者的信道矩阵的奇异值，
Figure BDA0002067032950000052
表示维度1×(NT-1)的零向量，
Figure BDA0002067032950000053
和
Figure BDA0002067032950000054
分别由与非零奇异值λk,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(Hk)＝1，所以
Figure BDA0002067032950000055
vi,1为Vi的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；确权中心根据分解后的矩阵构造中间矩阵
Figure BDA0002067032950000056
和
Figure BDA0002067032950000057
以及
Figure BDA0002067032950000058
其中，diag(·)表示对角化操作。确权中心构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为
Figure BDA0002067032950000059
其中，|·|表示求模运算。从R中选择出与已经确权的n-1个数据所有者对应的n-1列，构成矩阵
Figure BDA00020670329500000510
将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵
Figure BDA0002067032950000061
即
Figure BDA0002067032950000062
计算数据所有者的相关因子
Figure BDA0002067032950000063
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η；按照公式选择第n个数据所有者；可有效保护数据所有者的的数据信息不被窃取。
附图说明
图1是本发明实施例提供的大数据确权方法流程图。
图2是本发明实施例提供的大数据确权***结构示意图。
图中：1、数据块划分模块；2、标识模块；3、查询模块；4、签名模块；5、确权请求发送模块；6、审核模块；7、确权中心模块；8、数据存储模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供的大数据确权方法包括以下步骤：
S101：将待确权大数据分成若干数据块，对数据块进行唯一标识；
S102：获取数据块交易信息，对数据块标识符签名；
S103：将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
S104：确权中心对相关信息进行审核，确认后为数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
S105：确权中心对相关信息进行后期跟踪与维护。
步骤S104，包括：
初始化数据所有者集合为空集，攻击者集合为数据所有者全集，随着确权过程的进行，数据所有者集合和攻击者集合的元素不断更新，An和Sn分别为在第n次迭代结束时攻击和数据所有者集合，n＝1,…,NT为迭代的次数，初始化n＝1。
确权中心对数据所有者k反馈的信道信息矩阵Hk进行奇异值分解
Figure BDA0002067032950000071
其中，λk,1表示第k个数据所有者的信道矩阵的奇异值，
Figure BDA0002067032950000072
表示维度1×(NT-1)的零向量，
Figure BDA0002067032950000073
和
Figure BDA0002067032950000074
分别由与非零奇异值λk,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(Hk)＝1，所以
Figure BDA0002067032950000075
vi,1为Vi的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；
确权中心根据分解后的矩阵构造中间矩阵
Figure BDA0002067032950000076
和
Figure BDA0002067032950000077
以及
Figure BDA0002067032950000078
其中，diag(·)表示对角化操作。
确权中心构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为
Figure BDA0002067032950000079
其中，|·|表示求模运算。
进一步，从R中选择出与已经确权的n-1个数据所有者对应的n-1列，构成矩阵
Figure BDA00020670329500000710
将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵
Figure BDA00020670329500000711
即
Figure BDA00020670329500000712
计算数据所有者的相关因子
Figure BDA00020670329500000713
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η；
按照公式选择第n个数据所有者；
若n＜NT，返回将剩余的部分分别对行元素进行升序排列步骤；否则确权完成，根据被确权的数据所有者
Figure BDA00020670329500000714
受到的实际干扰计算相关因子ψk；若数据所有者未被确权
Figure BDA00020670329500000715
ψk＝0，并按照公式更新数据所有者k，k∈{1,…,L}平均相关因子，用于计算下一个传输周期中的数据所有者确权权重，确权完成后，确权中心通知激活数据所有者并进行下行数据通信。
综合考虑攻击者数据所有者受到数据所有者以及潜在的可能被确权的数据所有者的影响根据式(1)计算数据所有者的相关因子
Figure BDA00020670329500000716
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化式(2)；
Figure BDA0002067032950000081
Figure BDA0002067032950000082
得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η，其中，Al表示潜在的、后续可能被选择的数据所有者集合，card(·)表示集合中的元素的个数。
按照公式
Figure BDA0002067032950000083
选择第n个数据所有者；
sn表示被选择的数据所有者的标号，
Figure BDA0002067032950000084
是数据所有者k的确权权重，
Figure BDA0002067032950000085
是上一传输周期结束时数据所有者k的平均相关因子，更新Sn＝Sn-1∪{sn}，An＝An-1-{sn}，n＝n+1；
Figure BDA0002067032950000086
对数据所有者进行确权，随着时间的推移，平均相关因子
Figure BDA0002067032950000087
增大，权值μk随之减小，确权优先级降低。
更新数据所有者k的平均相关因子的公式为
Figure BDA0002067032950000088
其中，δc＝0.99。
如图2所示，本发明实施例提供的大数据确权***包括：数据块划分模块1、标识模块2、查询模块3、签名模块4、确权请求发送模块5、审核模块6、确权中心模块7、数据存储模块8。
数据块划分模块1，用于将待确权大数据分成若干数据块；
标识模块2，用于对数据块进行唯一标识；
查询模块3，用于根据数据标识查询数据对应的交易信息；
签名模块4，用于对数据块标识符进行签名；
确权请求发送模块5，用于将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
审核模块6，用于对相关信息进行审核；
确权中心模块7，用于向数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
数据存储模块8，用于对确权记录及相关数据进行存储
确权中心对数据资源的传输过程以及数据使用者使用数据资源的过程进行监控，确保其合法性。
所述交易信息至少包括数据标识、前一次交易的哈希值、支出地址、接收地址及交易类型。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字数据所有者线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidStateDisk(SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种大数据确权方法，其特征在于，所述大数据确权方法包括以下步骤：
第一步，将待确权大数据分成若干数据块，对数据块进行唯一标识；
第二步，获取数据块交易信息，对数据块标识符签名；
第三步，将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
第四步，确权中心对相关信息进行审核，确认后为数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
第五步，确权中心对相关信息进行后期跟踪与维护；
从R中选择出与已经确权的n-1个数据所有者对应的n-1列，构成矩阵
Figure FDA0004052302510000011
将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵
Figure FDA0004052302510000012
即
Figure FDA0004052302510000013
计算数据所有者的相关因子
Figure FDA0004052302510000014
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η；
按照公式选择第n个数据所有者；
若n＜NT，返回将剩余的部分分别对行元素进行升序排列步骤；否则确权完成，根据被确权的数据所有者
Figure FDA0004052302510000015
受到的实际干扰计算相关因子ψk；若数据所有者未被确权
Figure FDA0004052302510000016
ψk＝0，并按照公式更新数据所有者k，k∈{1,…,L}平均相关因子，用于计算下一个传输周期中的数据所有者确权权重，确权完成后，确权中心通知激活数据所有者并进行下行数据通信。
2.如权利要求1所述大数据确权方法，其特征在于，所述确权中心对数据资源的传输过程以及数据使用者使用数据资源的过程进行监控，确保其合法性。
3.如权利要求1所述大数据确权方法，其特征在于，所述交易信息至少包括数据标识、前一次交易的哈希值、支出地址、接收地址及交易类型。
4.如权利要求1所述大数据确权方法，其特征在于，第四步，包括：
初始化数据所有者集合为空集，攻击者集合为数据所有者全集，随着确权过程的进行，数据所有者集合和攻击者集合的元素不断更新，An和Sn分别为在第n次迭代结束时攻击和数据所有者集合，n＝1,…,NT为迭代的次数，初始化n＝1。
5.如权利要求1所述大数据确权方法，其特征在于，第四步，进一步包括：
确权中心对数据所有者k反馈的信道信息矩阵Hk进行奇异值分解
Figure FDA0004052302510000021
其中，λk,1表示第k个数据所有者的信道矩阵的奇异值，
Figure FDA0004052302510000022
表示维度1×(NT-1)的零向量，
Figure FDA0004052302510000023
和
Figure FDA0004052302510000024
分别由与非零奇异值λk,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(Hk)＝1，所以
Figure FDA0004052302510000025
vi,1为Vi的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；
确权中心根据分解后的矩阵构造中间矩阵
Figure FDA0004052302510000026
和
Figure FDA0004052302510000027
Figure FDA0004052302510000028
以及
Figure FDA0004052302510000029
其中，diag(·)表示对角化操作；
第四步，进一步包括：
确权中心构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为
Figure FDA00040523025100000210
其中，|·|表示求模运算。
6.如权利要求1所述大数据确权方法，其特征在于，综合考虑攻击者数据所有者受到数据所有者以及潜在的可能被确权的数据所有者的影响根据式(1)计算数据所有者的相关因子
Figure FDA00040523025100000211
即对Rn中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化式(2)；
Figure FDA00040523025100000212
Figure FDA00040523025100000213
得到列向量ψn＝[ψ1,n … ψL,n]Η，其中，Al表示潜在的、后续可能被选择的数据所有者集合，card(·)表示集合中的元素的个数；
按照公式
Figure FDA0004052302510000031
选择第n个数据所有者；
sn表示被选择的数据所有者的标号，
Figure FDA0004052302510000032
是数据所有者k的确权权重，
Figure FDA0004052302510000033
是上一传输周期结束时数据所有者k的平均相关因子，更新Sn＝Sn-1∪{sn}，An＝An-1-{sn}，n＝n+1；
Figure FDA0004052302510000034
对数据所有者进行确权，随着时间的推移，平均相关因子
Figure FDA0004052302510000035
增大，权值μk随之减小，确权优先级降低；
更新数据所有者k的平均相关因子的公式为
Figure FDA0004052302510000036
其中，δc＝0.99。
7.一种基于权利要求1所述大数据确权方法的大数据确权***，其特征在于，所述大数据确权***包括：数据块划分模块、标识模块、查询模块、签名模块、确权请求发送模块、审核模块、确权中心模块、数据存储模块；
数据块划分模块，用于将待确权大数据分成若干数据块；
标识模块，用于对数据块进行唯一标识；
查询模块，用于根据数据标识查询数据对应的交易信息；
签名模块，用于对数据块标识符进行签名；
确权请求发送模块，用于将数据块和与之对应的标识符签名发送至相关确权中心；
审核模块，用于对相关信息进行审核；
确权中心模块，用于向数据所有者颁发证书并对数据进行确权记录；
数据存储模块，用于对确权记录及相关数据进行存储。
8.一种实现权利要求1～6任意一项所述大数据确权方法的信息数据处理终端。
9.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-6任意一项所述的大数据确权方法。
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