CN111885053A - 基于区块链的数据处理方法、装置和计算机设备 - Google Patents

基于区块链的数据处理方法、装置和计算机设备 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置和计算机设备。所述方法包括：采集用户节点中的业务数据，并确定业务数据的类型；通过第一私钥对业务数据进行加密；将加密后的数据和第一公钥，上传至与业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播，以使区块链***中的数据服务器通过第一公钥对加密后的数据进行解密后，调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型，对业务数据进行数据分析，得到业务分析结果；从分析结果区块下载数据服务器所上传的通过第二私钥对业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和第二公钥；通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。采用本方法能够提高数据处理的安全性。

Description

基于区块链的数据处理方法、装置和计算机设备
技术领域
本申请涉及计算机技术和区块链技术领域，特别是涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置和计算机设备。
背景技术
随着计算机技术的发展，人们在日常生活和工作中产生的数据越来越多，通过计算机自动地对数据进行分析处理，从数据中获取更多的信息，能够为人们的生活和工作带来很多便利。
传统技术中，一般是直接从用户端获取数据，然后对获取的数据进行某一方面的分析。然而，这样直接获取数据，容易在数据传输过程中由于网络安全的问题，造成用户数据的泄露，比如：泄露用户的一些隐私信息，从而降低了数据处理的安全性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高安全性的基于区块链的数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种基于区块链的数据处理方法，所述方法应用于区块链***中的用户节点；所述方法包括：
采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；
通过第一私钥对所述业务数据进行加密；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述区块链***中的数据服务器通过所述第一公钥对所述加密后的数据进行解密后，调用与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的所述业务数据进行数据分析，得到业务分析结果；
从分析结果区块下载所述数据服务器所上传的通过第二私钥对所述业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
在其中一个实施例中，所述通过第一私钥对所述业务数据进行加密包括：
通过第一私钥，对所述业务数据和所述用户节点的账户进行加密；
所述通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果包括：
通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果和所述账户；
在所述通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果之后，所述方法还包括：
将解密得到的所述账户与所述用户节点的账户进行比对；
在账户比对通过后，根据所述分析结果区块的类型，对所述业务分析结果进行相应的应用处理。
在其中一个实施例中，所述业务数据包括用户行为数据；所述业务分析结果包括待推荐信息；所述待推荐信息，是由所述数据服务器对所述用户行为数据进行数据分析得到；
所述根据所述分析结果区块的类型，对所述业务分析结果进行相应的应用处理包括：
当所述分析结果区块的类型为信息推荐型时，将所述待推荐信息推送至前端。
一种数据处理方法，所述方法应用于区块链***中的数据服务器；所述方法包括：
从业务数据区块上，下载所述区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及所述第一私钥对应的第一公钥；所述通过第一私钥加密后的数据，是所述用户节点通过所述第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述用户节点在从所述分析结果区块中下载所述分析结果报文和所述第二公钥后，通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到业务分析结果。
在其中一个实施例中，在所述通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据之后，所述方法还包括：
将所述业务数据存储至大数据中台***；所述大数据中台***，是设置于所述数据服务器中的***；
根据历史存储至所述大数据中台***的业务数据，分别优化各所述业务数据所下载自的业务数据区块所关联的所述大数据分析模型的模型参数。
在其中一个实施例中，所述业务数据包括用户行为数据；所述大数据分析模型包括信息推荐模型；所述业务分析结果包括待推荐信息；
所述将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果包括：
将解密得到的所述用户行为数据输入所述信息推荐模型中，输出所述待推荐信息。
一种区块链***，所述***包括至少一个用户节点和至少一个数据服务器；
所述用户节点，用于采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；通过第一私钥对所述业务数据进行加密；将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
所述数据服务器，用于从所述业务数据区块上，下载所述加密后的数据、以及所述第一公钥；通过所述第一公钥，对所述加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
所述数据服务器，还用于当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
所述数据服务器，还用于通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
所述用户节点，还用于从所述分析结果区块下载所述分析结果报文和所述第二公钥；通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
一种基于区块链的数据处理装置，所述装置设置于区块链***中的用户节点中；所述装置包括：
业务数据采集模块，用于采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；
第一加密模块，用于通过第一私钥对所述业务数据进行加密；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
第一上传模块，用于将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述区块链***中的数据服务器通过所述第一公钥对所述加密后的数据进行解密后，调用与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的所述业务数据进行数据分析，得到业务分析结果；
第一下载模块，用于从分析结果区块下载所述数据服务器所上传的通过第二私钥对所述业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
第一解密模块，用于通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
一种基于区块链的数据处理装置，所述装置设置于区块链***中的数据服务器；所述装置包括：
第二下载模块，用于从业务数据区块上，下载所述区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及所述第一私钥对应的第一公钥；所述通过第一私钥加密后的数据，是所述用户节点通过所述第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
第二解密模块，用于通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
数据分析模块，用于当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
第二加密模块，用于通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
第二上传模块，用于将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述用户节点在从所述分析结果区块中下载所述分析结果报文和所述第二公钥后，通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到业务分析结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本申请各实施例所述的基于区块链的数据处理方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本申请各实施例所述的基于区块链的数据处理方法中的步骤。
上述基于区块链的数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，用户节点将用户节点的业务数据经过加密后上传至业务数据区块中，然后由数据服务器从业务数据区块下载数据并解密，并调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，得到业务分析结果，并将业务分析结果经过加密后上传至分析结果区块中，用户节点从分析结果区块下载数据并解密，得到业务分析结果。这样基于区块链***通过公钥私钥进行加解密的方式传输数据，来进行数据处理，能够避免数据传输过程中数据泄露的问题，从而提高数据处理的安全性。
附图说明
图1为一个实施例中基于区块链的数据处理方法的应用环境图；
图2为一个实施例中基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中基于区块链的数据处理方法的时序图；
图5为一个实施例中基于区块链的数据处理装置的结构框图；
图6为另一个实施例中基于区块链的数据处理装置的结构框图；
图7为另一个实施例中基于区块链的数据处理装置的结构框图；
图8为另一个实施例中基于区块链的数据处理装置的结构框图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
图10为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的基于区块链的数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。图中的区块链***中包括至少一个用户节点102、至少一个数据服务器104和至少一个业务***管理员节点106，形成联盟链。即，用户节点102、数据服务器104和业务***管理员节点106均为同一区块链***中的节点，均安装同一区块链***，在各节点安装区块链***后，区块链***自动为各节点生成私钥和公钥的秘钥对。其中，用户节点102是用户所操作的设备，用户节点所对应的用户不限定用户角色，比如，在电商业务场景下，用户节点所对应的用户可以包括卖家和买家等中的至少一种。数据服务器104是对用户节点所采集的业务数据进行数据分析的服务器。业务***管理员节点106用于对区块链***进行管理，比如，在电商业务场景下，业务***管理员节点106可以用于进行商品信息的上架或商品页面信息的维护等。具体地，用户节点102将采集的该用户节点的业务数据进行加密后上传至业务数据区块，数据服务器104从业务数据区块下载数据并进行解密，得到业务数据，数据服务器104将业务数据输入与业务数据区块相关联的大数据分析模型中，输出业务分析结果，然后将业务分析结果进行加密后上传至分析结果区块，用户节点102从分析结果区块下载数据并解密，得到业务分析结果。业务***管理员节点106用于对区块链***进行管理。其中，用户节点102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。数据服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。业务***管理员节点106可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于区块链的数据处理方法，以该方法应用于图1中的用户节点为例进行说明，包括以下步骤：
S202，采集用户节点中的业务数据，并确定业务数据的类型。
其中，业务数据，是用户在用户节点中进行各项操作所产生的数据。比如：在电商业务场景下，业务数据可以包括用户在用户节点中购买商品所产生的订单数据和浏览商品所产生的浏览记录数据等中的至少一种。比如：当业务数据为订单数据时，则业务数据的类型为订单。当业务数据为浏览记录数据时，则业务数据的类型为浏览记录。
具体地，用户节点可以采集用户在该用户节点中进行各项操作所产生的业务数据，然后确定业务数据所对应的业务数据的类型。比如：用户节点采集到的业务数据为用户A浏览过商品A和商品B，那么，该业务数据所对应的业务数据的类型则为浏览记录。
S204，通过第一私钥对业务数据进行加密；第一私钥，是用户节点的私钥。
在一个实施例中，用户节点可以通过第一私钥对业务数据和该用户节点的账户一起进行加密，从而能够明确业务数据为该用户节点所采集的数据。
S206，将加密后的数据和第一私钥对应的第一公钥，上传至与业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播，以使区块链***中的数据服务器通过第一公钥对加密后的数据进行解密后，调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的业务数据进行数据分析，得到业务分析结果。
其中，业务数据区块，是区块链***中用于存储加密后的业务数据的区块。大数据分析模型，是用于对业务数据进行大数据分析的机器学习模型。业务分析结果，是对业务数据进行数据分析所得到的分析结果。
在一个实施例中，大数据分析模型所采用的机器学习模型可以包括决策树模型、聚类分析模型、神经网络模型和时序模型等中的至少一种。
在一个实施例中，大数据分析模型，可以由一个单一的模型组成，也可以由多个模型通过数据接口关联而组成。
可以理解，不同的业务数据的类型对应不同的业务数据区块。比如：浏览记录和订单为不同的业务数据的类型，则浏览记录和订单分别对应不同的业务数据区块。用户节点可以将订单数据和浏览记录数据分别加密上传至不同的业务数据区块，即，将订单数据加密上传至订单所对应的业务数据区块，将浏览记录数据加密上传至浏览记录所对应的业务数据区块。
具体地，用户节点可以将加密后的数据和第一私钥对应的第一公钥，上传至该业务数据的类型所对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播业务数据区块上新的消息。数据服务器可以在接收到业务数据区块上新的消息后，从业务数据区块下载加密后的数据和第一公钥，并通过第一公钥进行解密，得到业务数据。数据服务器可以调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的业务数据进行数据分析，得到业务分析结果。
S208，从分析结果区块下载数据服务器所上传的通过第二私钥对业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和第二私钥对应的第二公钥；第二私钥，是数据服务器的私钥。
其中，分析结果区块，是区块链***中用于存储分析结果报文的区块。分析结果报文，是通过第二私钥对业务分析结果进行加密后生成的数据。
具体地，数据服务器可以通过第二私钥对业务分析结果进行加密生成分析结果报文，然后将第二私钥对应的第二公钥和分析结果报文上传至分析结果区块，并向区块链中的各节点广播分析结果区块上新的消息。用户节点在接收到分析结果区块上新的消息后，可以从分析结果区块下载第二公钥和分析结果报文。
S210，通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。
具体地，用户节点可以通过第二公钥对分析结果报文进行解密，得到业务分析结果
上述基于区块链的数据处理方法中，用户节点将用户节点的业务数据经过加密后上传至业务数据区块中，然后由数据服务器从业务数据区块下载数据并解密，并调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，得到业务分析结果，并将业务分析结果经过加密后上传至分析结果区块中，用户节点从分析结果区块下载数据并解密，得到业务分析结果。这样基于区块链***通过公钥私钥进行加解密的方式传输数据，来进行数据处理，能够避免数据传输过程中数据泄露的问题，从而提高数据处理的安全性。此外，将不同类型的业务数据上传至不同的业务数据区块中，通过与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，能够对不同的业务数据进行不同的数据分析，从而提高了数据处理的智能性，并且增加了数据处理所获得的业务分析结果中的信息量。因为该区块链***集成了多种大数据分析模型，所以该方法可以应用于多种需要进行大数据挖掘和分析的场景，比如：智能营销或企业风控等。
在一个实施例中，通过第一私钥对业务数据进行加密的步骤，具体包括如下步骤：通过第一私钥，对业务数据和用户节点的账户进行加密。通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果的步骤，具体包括如下步骤：通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果和账户。在通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果的步骤之后，该方法还包括如下步骤：将解密得到的账户与用户节点的账户进行比对；在账户比对通过后，根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理。
具体地，用户节点通过第一私钥对业务数据和该用户节点的账户进行加密，然后将加密后的数据和第一公钥，上传至该业务数据的类型所对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播业务数据区块上新的消息。数据服务器可以在接收到业务数据区块上新的消息后，从业务数据区块下载加密后的数据和第一公钥，并通过第一公钥进行解密，得到业务数据和账户。数据服务器可以调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的业务数据进行数据分析，得到业务分析结果。数据服务器可以通过第二私钥对业务分析结果和账户进行加密，生成分析结果报文，将分析结果报文和第二公钥上传至分析结果区块，并向区块链***中的各节点广播分析结果区块上新的消息。用户节点在接收到分析结果区块上新的消息后，可以从分析结果区块下载分析结果报文和第二公钥，然后通过第二公钥对分析结果报文进行解密，得到业务分析结果和账户。用户节点可以将解密得到的账户与该节点本身的账户进行比对，在账户比对通过(即，解密得到的账户与该节点本身的账户一致)后，根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理。
可以理解，区块链***中的各用户节点均从分析结果区块下载分析结果报文和第二公钥，并解密得到业务分析结果和账户。用户节点需要通过账户比对来确定下载后解密得到的业务分析结果是否为对该用户节点上传的业务数据进行数据分析所得到的业务分析结果。当账户比对通过时，表明业务分析结果是该用户节点上传的业务数据进行数据分析所得到的业务分析结果，则对该业务分析结果进行相应的应用处理。当账户比对不通过(即，解密得到的账户与该节点本身的账户不一致)时，表明业务分析结果是区块链***中除了该用户节点之外的其他用户节点上传的业务数据进行数据分析所得到的业务分析结果，因此，该用户节点不对该业务分析结果进行应用处理。
可以理解，不同类型的业务数据生成不同类型的业务分析结果。不同类型的业务分析结果分别上传至不同类型的分析结果区块。不同类型的分析结果区块对应不同类型的应用处理。比如：在电商业务场景下，当业务数据的类型为浏览记录时，生成的业务分析结果可以为待推荐的商品信息，则将待推荐的商品信息上传至用于存储待推荐的商品信息的分析结果区块中，用于存储待推荐的商品信息的分析结果区块所对应的应用处理可以为商品推荐，则用户节点可以将待推荐的商品信息推送至前端，以实现向用户进行商品推荐。
本实施例中，一方面，用户节点可以通过账户比对，避免对非本用户节点的业务分析结果错误地进行应用处理，另一方面用户节点可以根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理，从而实现对多方面的业务分析结果进行不同的应用处理。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。业务分析结果包括待推荐信息。待推荐信息，是由数据服务器对用户行为数据进行数据分析得到。根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理的步骤，具体包括如下步骤：当分析结果区块的类型为信息推荐型时，将待推荐信息推送至前端。
其中，用户行为数据，是用户在用户节点中所进行的操作行为的数据。比如：用户行为数据可以包括用户进行浏览、收藏和点赞等至少一种操作的数据。待推荐信息，是数据服务器对用户节点的用户行为数据进行数据分析所得到的需要向用户节点进行推荐的信息。分析结果区块的类型为信息推荐型，是指该分析结果区块是区块链***中用于存储待推荐信息的区块。
具体地，当分析结果区块的类型为信息推荐型时，即，当分析结果区块中存储的业务分析结果为待推荐信息时，用户节点从分析结果区块下载数据并进行解密后，得到待推荐信息和账户，在账户比对通过后，将待推荐信息推送至前端。
在一个实施例中，在电商业务场景下，用户行为数据可以包括用户在用户节点中进行浏览、收藏和加入购物车等至少一种操作对应的商品信息。待推荐信息可以包括需要向用户节点推荐的商品信息或商家信息等中的至少一种。
本实施例中，当业务数据包括用户行为数据时，生成的业务分析结果可以包括待推荐信息，用户节点可以将待推荐信息推送至前端，从而能够根据用户行为数据，智能地向用户推荐个性化的信息，从而满足不同用户的不同需求。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种基于区块链的数据处理方法，以该方法应用于图1中的数据服务器为例进行说明，包括以下步骤：
S302，从业务数据区块上，下载区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及第一私钥对应的第一公钥；通过第一私钥加密后的数据，是用户节点通过第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；第一私钥，是用户节点的私钥。
具体地，用户节点可以通过第一私钥对业务数据进行加密，并将第一公钥和加密后的数据上传至业务数据区块，并向区块链***中的各节点广播业务数据区块上新的消息。数据服务器可以在接收到业务数据区块上新的消息后，从业务数据区块下载加密后的数据和第一公钥。
在一个实施例中，用户节点可以通过第一私钥对业务数据和该用户节点的账户一起进行加密，并将第一公钥和加密后的数据上传至业务数据区块。
S304，通过第一公钥，对通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到业务数据。
具体地，数据服务器通过第一公钥，对通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到业务数据。
在一个实施例中，数据服务器通过第一公钥，对通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到业务数据和业务数据所对应的用户节点的账户。
S306，当存在与业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果。
具体地，数据服务器可以判断是否存在与业务数据所下载自的业务数据区块相关联大数据分析模型。当存在与该业务数据区块相关联的大数据分析模型时，数据服务器可以将解密得到的业务数据输入该大数据分析模型中，对业务数据进行数据分析，输出业务分析结果。当不存在与该业务数据区块相关联的大数据分析模型时，数据服务器可以不执行将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果及后续步骤。
在一个实施例中，数据服务器可以将解密得到的业务数据存储至大数据中台***。大数据中台***设置于数据服务器中。大数据中台***中设置有多个大数据分析模型，并设置有不同的业务数据区块与不同的大数据分析模型之间的关联关系。数据服务器可以判断大数据中台***中是否存在与业务数据所下载自的业务数据区块相关联大数据分析模型。当存在与该业务数据区块相关联的大数据分析模型时，数据服务器可以通过大数据中台***，将解密得到的业务数据输入该大数据分析模型中，对业务数据进行数据分析，输出业务分析结果。当不存在与该业务数据区块相关联的大数据分析模型时，数据服务器可以不执行将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果及后续步骤。
例如：在电商业务场景下，用户在用户节点中安装的电商业务***中购买了商品，用户节点中的电商业务***自动将商品的订单数据(即，业务数据)和该用户节点的账户通过第一私钥加密后上传至用于存储订单数据的业务数据区块中，并广播。数据服务器节点在接收到业务数据区块上新的消息后，下载数据并解密，得到订单数据和账户，并将解密得到的数据存储至数据服务器的大数据中台***中。数据服务器判断是否存在与订单数据所下载自的业务数据区块关联的大数据分析模型，判断结果为不存在，则不做处理。
S308，通过第二私钥，对业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；第二私钥，是数据服务器的私钥。
其中，分析结果报文，是通过第二私钥加密得到的需要反馈给用户节点的信息。
具体地，数据服务器可以通过第二私钥对业务分析结果进行加密，生成分析结果报文。
在一个实施例中，数据服务器还可以通过第二私钥对业务分析结果和所分析的业务数据对应的用户节点的账户一起进行加密，生成分析结果报文，从而明确该分析结果报文所对应的用户节点。
S310，将分析结果报文和第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向区块链***中的各节点广播，以使用户节点在从分析结果区块中下载分析结果报文和第二公钥后，通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。
具体地，数据服务器可以将分析结果报文和第二公钥一起上传至分析结果区块，并向区块链***中的各节点广播分析结果区块上新的消息。用户节点在接收到分析结果区块上新的消息后，可以从分析结果区块下载分析结果报文和第二公钥，然后通过第二公钥对分析结果报文进行解密，得到业务分析结果。
在一个实施例中，用户节点通过第二公钥对分析结果报文进行解密，得到业务分析结果和业务分析结果所对应的用户节点的账户。用户节点可以将解密得到的账户与该用户节点本身的账户进行比对，在账户比对通过后，对业务分析结果进行相应的应用处理。
上述基于区块链的数据处理方法中，用户节点将用户节点的业务数据经过加密后上传至业务数据区块中，然后由数据服务器从业务数据区块下载数据并解密，并调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，得到业务分析结果，并将业务分析结果经过加密后上传至分析结果区块中，用户节点从分析结果区块下载数据并解密，得到业务分析结果。这样基于区块链***通过公钥私钥进行加解密的方式传输数据，来进行数据处理，能够避免数据传输过程中数据泄露的问题，从而提高数据处理的安全性。此外，将不同类型的业务数据上传至不同的业务数据区块中，通过与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，能够对不同的业务数据进行不同的数据分析，从而提高了数据处理的智能性，并且增加了数据处理所获得的业务分析结果中的信息量。因为该区块链***集成了多种大数据分析模型，所以该方法可以应用于多种需要进行大数据挖掘和分析的场景，比如：智能营销或企业风控等。
在一个实施例中，在通过第一公钥，对通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到业务数据的步骤之后，该方法还包括如下步骤：将业务数据存储至大数据中台***；大数据中台***，是设置于数据服务器中的***；根据历史存储至大数据中台***的业务数据，分别优化各业务数据所下载自的业务数据区块所关联的大数据分析模型的模型参数。
其中，大数据中台***，通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储和加工等处理，并统一标准和口径的***。
具体地，数据服务器每次从业务数据区块下载数据并解密得到业务数据后，都将业务数据存储至大数据中台***。数据服务器根据历史存储至大数据中台***的业务数据，分别优化各业务数据所下载自的业务数据区块所关联的大数据分析模型的模型参数，使得大数据分析模型的业务分析结果更加准确。
本实施例中，数据服务器可以根据历史存储至大数据中台***的业务数据，不断优化大数据分析模型的模型参数，从而提高大数据分析模型输出的业务分析结果的准确性。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。大数据分析模型包括信息推荐模型。业务分析结果包括待推荐信息。将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果的步骤，具体包括如下步骤：将解密得到的用户行为数据输入信息推荐模型中，输出待推荐信息。
其中，信息推荐模型，是用于对用户行为数据进行分析输出待推荐信息的大数据分析模型。
具体地，当业务数据包括用户行为数据时，用于存储用户行为数据的业务数据区块所关联的大数据分析模型为信息推荐模型，数据服务器可以将用户行为数据输入信息推荐模型中，输出待推荐信息。
在一个实施例中，在电商业务场景下，用户行为数据可以包括用户在用户节点中进行浏览、收藏和加入购物车等至少一种操作对应的商品信息。待推荐信息可以包括需要向用户节点推荐的商品信息或商家信息等中的至少一种。
例如：用户在用户节点安装的电商业务***中浏览商品，电商业务***识别到用户在用户节点中的浏览记录数据(即，业务数据)，自动将浏览记录数据和该用户节点的账户进行加密，上传至用于存储浏览记录数据的业务数据区块中，并广播。数据服务器在接收到业务数据区块上新的消息后，从业务数据区块下载数据并解密，得到浏览记录数据和账户，将解密得到的数据存储至数据服务器的大数据中台***中。数据服务器判断是否存在与浏览记录数据所下载自的业务数据区块相关联的大数据分析模型，判断结果为存在，则将浏览记录数据输入与用于存储浏览记录数据的业务数据区块相关联的智能推荐模型(即，大数据分析模型)中，输出待推荐的商品信息(即，业务分析结果)。数据服务器将待推荐的商品信息和解密得到的账户一起加密并上传至用于存储待推荐的商品信息的分析结果区块中，并广播。用户节点在接收到分析结果区块上新的消息后，从分析结果区块下载数据并解密，得到待推荐的商品信息和账户，在账户比对通过后，用户节点将待推荐的商品信息推送至前端。从而实现了智能的商品推荐。
本实施例中，当业务数据包括用户行为数据时，数据服务器生成的业务分析结果可以包括待推荐信息，从而能够根据用户行为数据，智能地向用户推荐个性化的信息，从而满足不同用户的不同需求。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于区块链的数据处理方法的时序图，该时序图具体包括如下步骤：
S1、用户节点采集用户节点中的业务数据，并确定业务数据的类型；
S2、用户节点通过第一私钥对业务数据进行加密；
S3、用户节点将加密后的数据和第一公钥上传至与业务数据的类型对应的业务数据区块中，并广播；
S4、数据服务器从业务数据区块下载加密后的数据和第一公钥；
S5、数据服务器通过第一公钥对加密后的数据进行解密，得到业务数据；
S6、数据服务器将业务数据输入与业务数据区块相关联的大数据分析模块中，输出业务分析结果；
S7、数据服务器通过第二私钥对业务分析结果和业务数据对应的用户节点的账户进行加密；
S8、数据服务器将加密生成的分析结果报文和第二公钥上传至分析结果区块，并广播；
S9、用户节点从分析结果区块下载分析结果报文和第二公钥；
S10、用户节点通过第二公钥对分析结果报文进行解密，得到业务分析结果和账户；
S11、用户节点对账户进行比对，在账户比对通过后，对业务分析结果进行应用处理。
在一个实施例中，提供了一种区块链***，该***包括至少一个用户节点和至少一个数据服务器。
用户节点，用于采集用户节点中的业务数据，并确定业务数据的类型；通过第一私钥对业务数据进行加密；将加密后的数据和第一私钥对应的第一公钥，上传至与业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播；第一私钥，是用户节点的私钥。
数据服务器，用于从业务数据区块上，下载加密后的数据、以及第一公钥；通过第一公钥，对加密后的数据进行解密，得到业务数据。
数据服务器，还用于当存在与业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果。
数据服务器，还用于通过第二私钥，对业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；将分析结果报文和第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向区块链***中的各节点广播；第二私钥，是数据服务器的私钥。
用户节点，还用于从分析结果区块下载分析结果报文和第二公钥；通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。
在一个实施例中，用户节点还用于通过第一私钥，对业务数据和用户节点的账户进行加密。
用户节点还用于通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果和账户。
用户节点还用于将解密得到的账户与用户节点的账户进行比对；在账户比对通过后，根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。业务分析结果包括待推荐信息。待推荐信息，是由数据服务器对用户行为数据进行数据分析得到。用户节点还用于当分析结果区块的类型为信息推荐型时，将待推荐信息推送至前端。
在一个实施例中，数据服务器还用于将业务数据存储至大数据中台***；大数据中台***，是设置于数据服务器中的***；根据历史存储至大数据中台***的业务数据，分别优化各业务数据所下载自的业务数据区块所关联的大数据分析模型的模型参数。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。大数据分析模型包括信息推荐模型。业务分析结果包括待推荐信息。数据服务器还用于将解密得到的用户行为数据输入信息推荐模型中，输出待推荐信息。
应该理解的是，虽然图2和图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和图3中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种基于区块链的数据处理装置500，该装置设置于区块链***中的用户节点中，该装置包括：业务数据采集模块502、第一加密模块504、第一上传模块506、第一下载模块508和第一解密模块510，其中：
业务数据采集模块502，用于采集用户节点中的业务数据，并确定业务数据的类型。
第一加密模块504，用于通过第一私钥对业务数据进行加密；第一私钥，是用户节点的私钥。
第一上传模块506，用于将加密后的数据和第一私钥对应的第一公钥，上传至与业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向区块链***中的各节点广播，以使区块链***中的数据服务器通过第一公钥对加密后的数据进行解密后，调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的业务数据进行数据分析，得到业务分析结果。
第一下载模块508，用于从分析结果区块下载数据服务器所上传的通过第二私钥对业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和第二私钥对应的第二公钥；第二私钥，是数据服务器的私钥。
第一解密模块510，用于通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。
在一个实施例中，第一加密模块504还用于通过第一私钥，对业务数据和用户节点的账户进行加密。第一解密模块510还用于通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果和账户。
在一个实施例中，如图6所示，基于区块链的数据处理装置500还包括：
应用处理模块512，用于将解密得到的账户与用户节点的账户进行比对；在账户比对通过后，根据分析结果区块的类型，对业务分析结果进行相应的应用处理。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。业务分析结果包括待推荐信息。待推荐信息，是由数据服务器对用户行为数据进行数据分析得到。应用处理模块512还用于当分析结果区块的类型为信息推荐型时，将待推荐信息推送至前端。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种基于区块链的数据处理装置700，该装置设置于区块链***中的数据服务器中，该装置包括：第二下载模块702、第二解密模块704、数据分析模块706、第二加密模块708和第二上传模块710，其中：
第二下载模块702，用于从业务数据区块上，下载区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及第一私钥对应的第一公钥；通过第一私钥加密后的数据，是用户节点通过第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；第一私钥，是用户节点的私钥。
第二解密模块704，用于通过第一公钥，对通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到业务数据。
数据分析模块706，用于当存在与业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的业务数据输入大数据分析模型中，输出业务分析结果。
第二加密模块708，用于通过第二私钥，对业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；第二私钥，是数据服务器的私钥。
第二上传模块710，用于将分析结果报文和第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向区块链***中的各节点广播，以使用户节点在从分析结果区块中下载分析结果报文和第二公钥后，通过第二公钥解密分析结果报文，得到业务分析结果。
在一个实施例中，如图8所示，数据处理装置700还包括：
模型优化模块712，用于将业务数据存储至大数据中台***；大数据中台***，是设置于数据服务器中的***；根据历史存储至大数据中台***的业务数据，分别优化各业务数据所下载自的业务数据区块所关联的大数据分析模型的模型参数。
在一个实施例中，业务数据包括用户行为数据。大数据分析模型包括信息推荐模型。业务分析结果包括待推荐信息。数据分析模块706还用于将解密得到的用户行为数据输入信息推荐模型中，输出待推荐信息。
上述基于区块链的数据处理装置中，用户节点将用户节点的业务数据经过加密后上传至业务数据区块中，然后由数据服务器从业务数据区块下载数据并解密，并调用与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，得到业务分析结果，并将业务分析结果经过加密后上传至分析结果区块中，用户节点从分析结果区块下载数据并解密，得到业务分析结果。这样基于区块链***通过公钥私钥进行加解密的方式传输数据，来进行数据处理，能够避免数据传输过程中数据泄露的问题，从而提高数据处理的安全性。此外，将不同类型的业务数据上传至不同的业务数据区块中，通过与业务数据区块相关联的大数据分析模型对业务数据进行数据分析，能够对不同的业务数据进行不同的数据分析，从而提高了数据处理的智能性，并且增加了数据处理所获得的业务分析结果中的信息量。因为该区块链***集成了多种大数据分析模型，所以该方法可以应用于多种需要进行大数据挖掘和分析的场景，比如：智能营销或企业风控等。
关于基于区块链的数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于基于区块链的数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述基于区块链的数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于区块链的数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储业务数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于区块链的数据处理方法。
本领域技术人员可以理解，图9和图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于区块链的数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于区块链***中的用户节点；所述方法包括：
采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；
通过第一私钥对所述业务数据进行加密；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述区块链***中的数据服务器通过所述第一公钥对所述加密后的数据进行解密后，调用与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的所述业务数据进行数据分析，得到业务分析结果；
从分析结果区块下载所述数据服务器所上传的通过第二私钥对所述业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过第一私钥对所述业务数据进行加密包括：
通过第一私钥，对所述业务数据和所述用户节点的账户进行加密；
所述通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果包括：
通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果和所述账户；
在所述通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果之后，所述方法还包括：
将解密得到的所述账户与所述用户节点的账户进行比对；
在账户比对通过后，根据所述分析结果区块的类型，对所述业务分析结果进行相应的应用处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务数据包括用户行为数据；所述业务分析结果包括待推荐信息；所述待推荐信息，是由所述数据服务器对所述用户行为数据进行数据分析得到；
所述根据所述分析结果区块的类型，对所述业务分析结果进行相应的应用处理包括：
当所述分析结果区块的类型为信息推荐型时，将所述待推荐信息推送至前端。
4.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法应用于区块链***中的数据服务器；所述方法包括：
从业务数据区块上，下载所述区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及所述第一私钥对应的第一公钥；所述通过第一私钥加密后的数据，是所述用户节点通过所述第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述用户节点在从所述分析结果区块中下载所述分析结果报文和所述第二公钥后，通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到业务分析结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据之后，所述方法还包括：
将所述业务数据存储至大数据中台***；所述大数据中台***，是设置于所述数据服务器中的***；
根据历史存储至所述大数据中台***的业务数据，分别优化各所述业务数据所下载自的业务数据区块所关联的所述大数据分析模型的模型参数。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述业务数据包括用户行为数据；所述大数据分析模型包括信息推荐模型；所述业务分析结果包括待推荐信息；
所述将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果包括：
将解密得到的所述用户行为数据输入所述信息推荐模型中，输出所述待推荐信息。
7.一种区块链***，其特征在于，所述***包括至少一个用户节点和至少一个数据服务器；
所述用户节点，用于采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；通过第一私钥对所述业务数据进行加密；将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
所述数据服务器，用于从所述业务数据区块上，下载所述加密后的数据、以及所述第一公钥；通过所述第一公钥，对所述加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
所述数据服务器，还用于当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
所述数据服务器，还用于通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
所述用户节点，还用于从所述分析结果区块下载所述分析结果报文和所述第二公钥；通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
8.一种基于区块链的数据处理装置，其特征在于，所述装置设置于区块链***中的用户节点中；所述装置包括：
业务数据采集模块，用于采集所述用户节点中的业务数据，并确定所述业务数据的类型；
第一加密模块，用于通过第一私钥对所述业务数据进行加密；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
第一上传模块，用于将加密后的数据和所述第一私钥对应的第一公钥，上传至与所述业务数据的类型对应的业务数据区块中，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述区块链***中的数据服务器通过所述第一公钥对所述加密后的数据进行解密后，调用与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型，对解密得到的所述业务数据进行数据分析，得到业务分析结果；
第一下载模块，用于从分析结果区块下载所述数据服务器所上传的通过第二私钥对所述业务分析结果进行加密后生成的分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
第一解密模块，用于通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到所述业务分析结果。
9.一种基于区块链的数据处理装置，其特征在于，所述装置设置于区块链***中的数据服务器；所述装置包括：
第二下载模块，用于从业务数据区块上，下载所述区块链***中的用户节点所上传的通过第一私钥加密后的数据、以及所述第一私钥对应的第一公钥；所述通过第一私钥加密后的数据，是所述用户节点通过所述第一私钥对所采集的业务数据进行加密得到的数据；所述第一私钥，是所述用户节点的私钥；
第二解密模块，用于通过所述第一公钥，对所述通过第一私钥加密后的数据进行解密，得到所述业务数据；
数据分析模块，用于当存在与所述业务数据区块相关联的大数据分析模型时，将解密得到的所述业务数据输入所述大数据分析模型中，输出业务分析结果；
第二加密模块，用于通过第二私钥，对所述业务分析结果进行加密，生成分析结果报文；所述第二私钥，是所述数据服务器的私钥；
第二上传模块，用于将所述分析结果报文和所述第二私钥对应的第二公钥上传至分析结果区块，并向所述区块链***中的各节点广播，以使所述用户节点在从所述分析结果区块中下载所述分析结果报文和所述第二公钥后，通过所述第二公钥解密所述分析结果报文，得到业务分析结果。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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