CN116910018A - 基于区块链的数据管理方法和设备、及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法包括：接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理，从而提高上报贡献量的准确率。

Description

基于区块链的数据管理方法和设备、及存储介质

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数据管理方法和设备、及存储介质。

背景技术

目前在电信行业应用区块链技术的场景非常多，以区块链赋能联邦机器学习为例，很多项目(如基站节能)，都需要各级公司提供算力和数据以进行基站节能所需的模型构建、推理等工作，但是根据国家和公司的政策法规，各级公司的数据只能在本级进行使用，而无法汇聚到总部节点。为了构建更完善和精确的模型，可以通过联邦机器学习技术以允许各级公司在本级训练子模型，由总部对子模型的参数进行汇聚以形成最终精确模型；虽然联邦机器学习(Federated Machine Learning，FML)技术能解决上述问题，但是各级数据量不同、贡献的算力不同，需要通过激励机制鼓励各方参与贡献，但是目前没有验证机制，仅能通过各参与公司自觉遵守规则上报准确贡献量，导致存在虚报数据的隐患，进而存在上报贡献量的准确率较低的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法和设备、及存储介质，可以提高上报贡献量的准确率，同时提高了数据管理效率。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，所述方法应用于数据管理设备，所述方法包括：

接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

若所述验证结果为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，所述方法应用于第一区块链节点设备，所述方法包括：

确定生成规则，并根据所述生成规则生成区块头模板；

将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于所述生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于所述贡献量校验码进行数据管理。

第三方面，本申请实施例提供了一种数据管理设备，所述数据管理设备包括：接收单元，验证单元，第一生成单元，处理单元，

所述接收单元，用于接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

所述验证单元，用于对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

所述第一生成单元，用于若所果述验证结为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

所述处理单元，用于对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

第四方面，本申请实施例提供了一种数据管理设备，所述数据管理设备包括：第一处理器和第一存储器；其中，

所述第一存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述第一处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如上所述的数据管理方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种第一区块链节点设备，所述第一区块链节点设备包括：确定单元，第二生成单元，下发单元，

所述确定单元，用于所述第一区块链节点设备确定生成规则；

所述第二生成单元，用于根据所述生成规则生成区块头模板；

所述下发单元，用于所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于所述生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于所述贡献量校验码进行数据管理。

第六方面，本申请实施例提供了一种第一区块链节点设备，所述第一区块链节点设备包括：第二处理器和第二存储器；其中，

所述第二存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述第二处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如上所述的数据管理方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时，实现如上所述的数据管理方法。

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法和设备、及存储介质，该方法包括：第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，数据管理设备可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率，同时也提高了第一区块链节点设备的数据管理效率。

附图说明

图1为本申请实施例提出的区块链的层次示意图；

图2为本申请实施例提出的联邦机器学习架构示意图；

图3为本申请实施例提出的横向FML示意图；

图4为本申请实施例提出的纵向FML示意图；

图5为本申请实施例提出的联邦迁移学习示意图；

图6为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图一；

图7为本申请实施例提出的数据管理***结构示意图；

图8为本申请实施例提出的次级管理***架构示意图；

图9为本申请实施例提出的一级管理***架构示意图；

图10为本申请实施例提出的区块头模板的模板参数信息示意图；

图11为本申请实施例提出的区块链结构示意图；

图12为本申请实施例提出的区块头结构示意图；

图13为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图二；

图14为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图三；

图15为本申请实施例提出的数据管理设备的组成结构示意图一；

图16为本申请实施例提出的数据管理设备的组成结构示意图二；

图17为本申请实施例提出的第一区块链节点设备的组成结构示意图一；

图18为本申请实施例提出的第一区块链节点设备的组成结构示意图二。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关申请，而非对该申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关申请相关的部分。

目前区块链技术是一种不依赖第三方、通过自身分布式节点进行网络数据的存储、验证、传递和交流的一种技术方案；在学术领域，区块链通常被分为三层(Layer0、Layer1、Layer2)，图1为区块链的层次示意图，如图1所示，区块链总共有六个层级结构，这六个层级结构自下而上是：网络层、数据层、共识层、激励层、合约层、应用层；其中，网络层主要是对等网络(P2P网络)，数据传播机制和数据验证机制；数据层相当于区块链四个核心技术中的数据结构，即“区块+链”的结构，主要包括数据区块，链式节后，时间戳，哈希函数，默克尔树(Merkle树)，非对称加密；共识层主要包括共识算法机制，目前有工作量证明(Proof of Work，POW)，权益证明(Proof of Stake，POS)，股份授权证明机制(DelegatedProof of Stake，DPOS)，实用拜占庭容错共识算法(Practical Byzantine FaultTolerance，PBFT)等共识机制；激励层主要包括发行机制和分配机制；合约层主要包括算法机制、智能合约、脚本代码。

联邦机器学习(Federated Machine Learning，FML)是一种技术框架，允许通过不同的组织或设备所存储的分布式数据进行机器学习模型的联合构建以及后续协同使用，此框架旨在保护隐私、提升安全性以及满足数据使用的监管条例；图2为联邦机器学习架构示意图；其中，Data owner可以表示数据拥有者，Database表示数据库，Sub-model可以表示子模型，coordinator可以表示调度员，Federated model表示联合模型，service user表示服务用户，Auditor/supervisor表示审核员/监督员，联邦学习可以做到Data owner 1以及Data owner 2的自有数据不出本地，而后联邦***可以通过加密机制下的参数交换方式，即在不违反数据隐私法规情况下，建立一个虚拟的共有模型(联合模型)。

FML的数据通常以标准数据库的形式存储，典型的方式为表格(table)。以表格为例，样本(sample)由两个维度(X轴和Y轴)对数据进行表示，通常X轴表示数据的特征(feature)，Y轴表示数据的标签(label)。鉴于数据有多种特征，所以X通常理解为是一个特征向量(X1,X2,…Xn)；此外，还有一个唯一的样本ID关联到每一个数据样本，不同的数据集可能有相同的样本(相同的样本ID)或者相同的特征。因此，基于不同维度的重叠程度，将FML应用技术进行了分类，如下表1所示。

表1

基于两个维度不同的重叠程度，FML技术应用的方式也有不同的区别：(1)特征重叠度低，样本重叠度高---纵向FML；(2)特征重叠度低，样本重叠度低---联邦迁移学习；(3)特征重叠度高，样本重叠度低---横向FML；(4)特征重叠度高，样本重叠度高---FML不适用。图3为横向FML示意图，如图3所示，两个数据集在“横向”上重叠较多，也就是两个数据集的数据在特征数量上重叠较多，在这种情况下可以使用横向FML框架技术来进行模型训练。需要注意的是，FML技术是强隐私保护和高模型性能这两个矛盾的要求的妥协技术，任何FML框架下训练出来的模型都只是接近于传统机器学习(数据放置在同一位置)的性能。图4为纵向FML示意图，如图4所示，两个数据集在“纵向”上重叠较多，也就是两个数据集的样本ID重叠较多，在这种情况下可以使用纵向FML框架技术来进行模型训练；其中，上图的labels表示给样本打的“标签”。图5为联邦迁移学习示意图，如图5所示，两个数据集在两个方向上的重叠都很少，此种情况下可以使用联邦迁移学习(Federated Transfer Learning，FTL)，FTL利用迁移学习技术的利用跨不同特征域的可复用知识的能力，以形成高质量的FTL模型，此技术的优势在于可以克服小数据量和弱监管的困难。

目前在电信行业应用区块链技术的场景非常多，以区块链赋能联邦机器学习为例，很多项目(如基站节能)，都需要各级公司提供算力和数据以进行基站节能所需的模型构建、推理等工作，但是根据国家和公司的政策法规，各级公司的数据只能在本级进行使用，而无法汇聚到总部节点。为了构建更完善和精确的模型，可以通过联邦机器学习技术以允许各级公司在本级训练子模型，由总部对子模型的参数进行汇聚以形成最终精确模型；虽然联邦机器学习(Federated Machine Learning，FML)技术能解决上述问题，但是各级数据量不同、贡献的算力不同，需要通过激励机制鼓励各方参与贡献，但是目前没有验证机制，仅能通过各参与公司自觉遵守规则上报准确贡献量，导致存在虚报数据的隐患进而存在上报贡献量的准确率较低的问题。

此外，区块链的上链主要依赖于工作量证明的多种算法，这些算法主要依赖于节点的算力，这种方式并不适用于电信行业区块链节点参与公司/人员固定，无需争抢的特定环境，如果沿用传统的方式，将会导致对非工程相关的算力占用巨大、资源占用率低、非工程计算类耗时极高的问题。

为了解决目前存在上报贡献量的准确率较低的问题，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法和设备、及存储介质，该方法包括：第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，数据管理设备可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率，同时也提高了第一区块链节点设备的数据管理效率。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

实施例一

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法应用于数据管理设备。图6为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图一，如图6所示，数据管理设备基于区块链的数据管理方法可以包括以下步骤：

步骤101、接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则。

本申请的实施例中，数据管理设备首先可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则。

需要说明的是，本申请的实施例中，区块链可以是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，基于区块链的数据管理方法可以通过数据管理***实现，数据管理***可以包括数据管理设备和第一区块链节点设备。

进一步地，在本申请的实施例中，图7为本申请实施例提出的数据管理***结构示意图，如图7所示，数据管理***可以包括数据管理设备和第一区块链节点设备，其中，数据管理***中可以包括任意数量的第一区块链节点设备和任意数量的数据管理设备，本申请不进行具体限定。例如，如图7所示，数据管理***可以包括一个第一区块链节点设备和多个数据管理设备。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备可以包括次级管理***，次级管理***可以位于每一个非一级的区块链节点中，图8为本申请实施例提出的次级管理***架构示意图，如图8所示，次级管理***架构包括模板接收模块、模板验证模块、第一模板存储库、模板更新反馈模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，次级管理***架构中的模板接收模块负责接收一级管理***所下发的新建/更新的区块头模板，模板验证模块负责对接受到的区块头模板进行可行性验证，以及将通过验证后区块头模板存储到第一模板存储库供其它存储模块调用，并将验证结果发送到模板更新反馈模块。第一模板存储库负责存储通过验证的区块头模板和对应生成规则。模板更新反馈模块负责将收到的验证结果信息(成功或失败)通过单播/广播或者上链共识等机制发送给一级管理***节点和/或其它次级管理***节点。其它必需模块用于应用此模板和规则，实现传统区块链的功能，沿用业界常用实现方式即可，此处不再赘述。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以包括一级管理***，一级管理***可以位于总部区块链节点中，图9为本申请实施例提出的一级管理***架构示意图，如图9所示，一级管理***架构包括规则生成模块、模板规则库、模板生成模块、模板更新通知模块、第二模板存储库、模板接收验证模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，一级管理***架构中的规则生成模块可以基于预定义的规则、专家经验、上层管理***通知和/或智能合约预定义信息等来定期或者不定期生成区块头的“贡献量校验码”的生成规则，将其传送给规则下发模块。模板规则库可以基于规则生成模块的请求，交付预定义好的规则组成单元，以供规则生成模块生成一个具备一到多个规则组成单元和其它执行要求信息的完整规则模板。模板生成模块可以基于收到的来自规则生成模块的贡献量校验码生成规则，生成新的区块头模板。模板更新通知模块可以进行安全处理(如使用私钥加密)，然后将其下发到二级管理***(次级管理***)的节点，下发可以通过单播、广播的方式实现，也可以通过上链的形式进行记录。第二模板存储库以用于存储模板生成模块所生成的模板和对应生成规则，以供后期调用查看。模板接收验证模块可以用于验证其它节点是否已接收到更新后的模板，此模块可选；当使用单播或广播的形式时，此模块必选；当使用区块链的形式通知时，此模块可以单独存在以实现全部节点接收验证功能，或者由其它必需模块在传统功能基础上进行增强以实现验证功能，此时此模块可融入已有模块而不必单独存在。其它必需模块可以用于应用此模板和规则，实现传统区块链的功能，沿用业界常用实现方式即可，此处不再赘述。

需要说明的是，在本申请的实施例中，生成规则可以包括区块头模板中的贡献校验码的具体规则。

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板可以包括一级管理***架构中的模板生成模块基于收到的来自“规则生成模块”的“贡献量校验码”的生成规则、所生成的区块头模板。

需要说明的是，在本申请的实施例中，图10为本申请实施例提出的区块头模板的模板参数信息示意图，如10所示，区块头模板的模板参数信息可以包括：生成规则元数据、组成特性信息、查验对象信息、查验要求、安全信息，本申请对区块头模板的模板参数信息内容不做具体限定。

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板的模板参数信息中的生成规则元数据表示生成一个模板的最基本的参数信息，该参数信息如下表2所示。

表2

其中，AI/ML技术是指人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术/机器学习(Machine Learning，ML)技术。

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板的模板参数信息中的组成特性信息表示用于描述生成“贡献量校验码”的一到多个规则的参数信息，该参数信息如下表3所示。

表3

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板的模板参数信息中的查验对象信息包括执行查验对象参数和外部查验对象ID参数，此类参数用于描述是否要求次级***(次级管理***)中的模板验证模块进行可行性查验，以及需要查验哪些信息，通过定义这些信息，***可以确定是否执行查验，以及负责对象是哪个模块，该参数信息如下表4所示。

表4

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板的模板参数信息中的查验要求可以包括对“组成特性信息”的进一步细化和延伸，此类参数用于描述，负责执行查验工作的内部或外部模块必须要查验哪些信息，通过制定必须要查验哪些信息，可以帮助***高效准确的查验是否能执行相关的查验功能，即查验的可行性是否能保证，同时保证***查验不会过多或者缺失，查验要求相关参数如下表5所示。

表5

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板的模板参数信息中的安全信息包括加密方式参数和通知方式参数，此类参数用于描述执行此规则所需的安全要求，以保证此规则运行过程不被外部影响，该参数信息如下表6所示。

表6

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备接收区块头模板和生成规则的方式可以有两种，第一种可以通过单播或广播的方式接收区块头模板和生成规则；另外一种可以通过区块链上链机制接收区块头模板和生成规则，本申请对数据管理设备的接收方式不做具体限定。

步骤102、对区块头模板进行验证处理，确定验证结果。

在本申请的实施例中，数据管理设备在接收区块头模板和生成规则之后，可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备对区块头模板进行验证处理，该验证处理可以包括针对区块头模板进行的可行性验证处理，例如，数据管理设备对区块头模板进行是否支持“贡献量校验码”生成规则的可行性验证。

也就是说，在本申请的实施例中，数据管理设备在接收到第一区块链模板发送的区块头模板和生成规则后，可以先对区块头模板进行可行性验证处理，进而可以确定验证结果。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备在对区块头模板进行验证处理，确定验证结果时，数据管理设备可以根据验证结果生成反馈信息；进而可以发送反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板接收模块在接收到第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则之后，可以对区块头模板进行解析，并将区块头模板发送至模板验证模块，然后数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，并根据验证结果生成反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，若验证结果为验证成功，则可以将区块头模板和生成规则存储至第一模板数据库；若验证结果为验证失败，则可以确定验证失败原因，并基于验证失败原因生成反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一模板数据库可以包括次级管理***中的第一模板存储库。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，若验证结果为验证成功，则可以将区块头模板和生成规则存储至第一模板存储库，第一模板存储库可以根据区块头模板是新建类型或者是更新的类型，将此模板存储到新建条目或已有条目下，以供其它必需模块进行调用，同时可以基于验证成功信息生成反馈信息。

进一步地，在本申请的实施例中，数据管理设备在发送反馈信息时，可以通过单播或广播的方式将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；或者，可以通过区块链上链机制将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；其中，该反馈信息包括验证失败原因或者验证成功信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，若数据管理设备接收第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则的接收方式为单播或广播的方式，那么数据管理设备在发送反馈信息时，可以通过单播或广播的方式将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；若数据管理设备接收第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则的接收方式为区块链上链机制，那么数据管理设备可以通过区块链上链机制将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备。

步骤103、若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码。

在本申请的实施例中，数据管理设备在对区块头模板进行验证处理，确定验证结果之后，若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码。

需要说明的是，在本申请的实施例中，传统区块链由区块头和区块体组成，图11为本申请实施例提出的区块链结构示意图，如图11所示，区块头中的“难度”和“随机数”字段用于进行上链的工作量证明，然而针对于联盟链和私链，上述两个字段并不适用，且其无实际应用意义，因此，本申请将区块头中的“难度”和“随机数”字段进行移除，新增了贡献校验码字段，该新增字段具备独立性，不影响现有区块中的已有字段功能。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备在基于生成规则生成区块头时，首先可以根据生成规则生成贡献量校验码，进而可以根据贡献量校验码生成区块头。

进一步地，在本申请的实施例中，数据管理设备在生成贡献量校验码时，可以先基于生成规则，确定数据集对应的至少一个特征信息；然后可以根据至少一个特征信息进行哈希处理，从而确定贡献量校验码。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备在根据至少一个特征信息进行哈希处理确定贡献量校验码之后，在根据贡献量校验码生成区块头时，数据管理设备可以将传统区块链的区块头中的“难度”和“随机数”字段进行删除，然后可以将贡献量校验码字段添加至区块头中，从而生成包括贡献量校验码的区块头，图12为本申请实施例提出的区块头结构示意图，如图12所示，区块头结构中包括贡献量校验码、父区块哈希值、版本号、时间戳、Merkel根。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备确定贡献量校验码可以是通过对数据集对应的至少一个特征信息进行哈希处理所得到，即贡献量校验码可以是数据集对应的至少一个特征信息组成的哈希值，该哈希值可以基于大量数据的特征提取的，以及哈希函数具备的数学不可伪造特性，此哈希值被伪造的难度极大，远超作弊夸大成本，可以有效预防夸大行为的产生，从而减小数据管理设备夸大节点工作量的概率，进而提高上报贡献量的准确率。

步骤104、对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。

在本申请的实施例中，若验证结果为验证成功，数据管理设备在基于生成规则生成区块头之后，可以对区块头上链处理，以使第一区块链节点设备基于贡献量校验码进行数据管理。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备对区块头上链处理，上链的区块头包含用于证明贡献量的贡献校验码和其他必要信息，数据管理设备还可以对区块体上链，上链的区块体包括FML训练生成的各类参数，以及包含生成贡献量校验码的各类规则。

进一步地，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备在基于对应的贡献量校验码进行数据管理时，若需要进行贡献量确认和激励发放时，可以从一级管理***中的第二模板存储库中提取对应时间的模板和生成规则，从区块链中获取各节点(数据管理设备)提交的“贡献量校验码”信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以根据重新复现结果生成的贡献量哈希值与从区块链中获取各节点(数据管理设备)提交的“贡献量校验码”信息进行比对检查，判定次级***节点是否存在欺骗行为，对不存在欺骗行为的节点公司进行激励发放，对存在欺骗行为的节点公司进行惩罚。

综上所述，在本申请的实施例中，本申请将区块头中的“难度”和“随机数”字段进行移除，新增了贡献校验码字段，该字段不仅可以解决利用算力争抢上链权利的问题，也可以解决传统区块链节点无法支持确定参与FML计算的贡献量的问题，同时，一级管理***和次级管理***可以进行对区块头模板的生成、解析、可行性验证以及实现对“贡献量校验码”及其它必需区块信息的通知和上链等，各个模块之间分工明确且高效率运行，进而提高了一级管理***的管理效率。

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法包括：数据管理设备接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率。

实施例二

基于上述实施例，本申请的再一实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法应用于第一区块链节点设备。图13为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图二，如图13所示，第一区块链节点设备基于区块链的数据管理方法可以包括以下步骤：

步骤201、确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板。

在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以确定生成规则，并基于生成规则生成区块头模板。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以包括一级管理***，一级管理***可以位于总部区块链节点中，如图9所示，一级管理***架构包括规则生成模块、模板规则库、模板生成模块、模板更新通知模块、第二模板存储库、模板接收验证模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备根据生成规则生成区块头模板之后，可以将区块头模板和生成规则增加至第二模板数据库；或者，通过区块头模板更新第二模板数据库。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第二模板数据库可以包括存储库，例如，第二模板数据库可以包括一级管理***中的第二模板存储库。

示例性的，一级管理***中的规则生成模块接收到人工指令或者基于预定义的规则等，启动区块头模板新建/更新任务，规则生成模块基于人工指令或者预定义的规则/策略、或者内置AI算法等，生成新的或者从模板规则库提取对应组成模板的相关参数，确定“贡献量校验码”的组成规则，并将其下发到模板生成模块，模版生成模块可以基于所收到的组成规则，生成新的区块头模板，然后模板生成模块可以将新的区块头模板发送到第二模板存储库，第二模板存储库可以创建新的条目，然后将区块头模板和生成规则增加至相应条目目录下，若是针对区块头模板的更新任务，第二模板存储库可以将新模板存储至已有条目目录下，并更新对应的版本号。

进一步地，在本申请的实施例中，第二模板存储库可以反馈区块头模板和生成规则是否存储成功的信息或者区块头模板更新是否成功的信息至模板生成模块，模板生成模块从而可以将新的区块头模板和生成规则发送到模板更新通知模块，以便于模板更新通知模块进行后续通知。

步骤202、将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板之后，可以将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备可以包括次级管理***，次级管理***可以位于每一个非一级的区块链节点中，如图8所示，次级管理***架构包括模板接收模块、模板验证模块、第一模板存储库、模板更新反馈模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备在将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备时，可以通过单播或广播的方式将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备；或者，可以通过区块链上链机制将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备。

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法包括：第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，第一区块链节点设备可以先确定生成规则，然后根据生成规则生成区块头模板；进而可以将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成区块头，该区块头包括贡献量校验码，第一区块链节点设备可以基于该贡献量校验码进行数据管理，以此提高第一区块链节点设备的数据管理效率。

实施例三

基于上述实施例，本申请的再一实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法应用于数据管理***，该数据管理***包括数据管理设备和第一区块链节点设备。图14为本申请实施例提出的基于区块链的数据管理方法示意图三，如图14所示，数据管理***基于区块链的数据管理方法可以包括以下步骤：

步骤301、第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板。

需要说明的是，在本申请的实施例中，生成规则可以包括区块头模板中的贡献校验码的具体规则。

需要说明的是，在本申请的实施例中，如10所示，区块头模板的模板参数信息可以包括：生成规则元数据、组成特性信息、查验对象信息、查验要求、安全信息，本申请对区块头模板的模板参数信息内容不做具体限定。

进一步地，在本申请的实施例中，如图7所示，数据管理***可以包括数据管理设备和第一区块链节点设备，其中，数据管理***中可以包括任意数量的第一区块链节点设备和任意数量的数据管理设备，本申请不进行具体限定。例如，如图7所示，数据管理***可以包括一个第一区块链节点设备和多个数据管理设备。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备可以包括次级管理***，次级管理***可以位于每一个非一级的区块链节点中，如图8所示，次级管理***架构包括模板接收模块、模板验证模块、第一模板存储库、模板更新反馈模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以包括一级管理***，一级管理***可以位于总部区块链节点中，如图9所示，一级管理***架构包括规则生成模块、模板规则库、模板生成模块、模板更新通知模块、第二模板存储库、模板接收验证模块以及其它必需模块。

步骤302、第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备在将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备时，可以通过单播或广播的方式将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备；或者，可以通过区块链上链机制将区块头模板和生成规则发送至数据管理设备。

步骤303、数据管理设备对区块头模板进行验证处理，确定验证结果。

在本申请的实施例中，数据管理设备在接收区块头模板和生成规则之后，可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备对区块头模板进行验证处理，该验证处理可以包括针对区块头模板进行的可行性验证处理，例如，数据管理设备对区块头模板进行是否支持“贡献量校验码”生成规则的可行性验证。

也就是说，在本申请的实施例中，数据管理设备在接收到第一区块链模板发送的区块头模板和生成规则后，可以先对区块头模板进行可行性验证处理，进而可以确定验证结果。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备在对区块头模板进行验证处理，确定验证结果时，数据管理设备可以根据验证结果生成反馈信息；进而可以发送反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板接收模块在接收到第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则之后，可以对区块头模板进行解析，并将区块头模板发送至模板验证模块，然后数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，并根据验证结果生成反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，若验证结果为验证成功，则可以将区块头模板和生成规则存储至第一模板数据库；若验证结果为验证失败，则可以确定验证失败原因，并基于验证失败原因生成反馈信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一模板数据库可以包括次级管理***中的第一模板存储库。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备中的模板验证模块可以对区块头模板进行验证处理，若验证结果为验证成功，则可以将区块头模板和生成规则存储至第一模板存储库，第一模板存储库可以根据区块头模板是新建类型或者是更新的类型，将此模板存储到新建条目或已有条目下，以供其它必需模块进行调用，同时可以基于验证成功信息生成反馈信息。

进一步地，在本申请的实施例中，数据管理设备在发送反馈信息时，可以通过单播或广播的方式将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；或者，可以通过区块链上链机制将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；其中，该反馈信息包括验证失败原因或者验证成功信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，若数据管理设备接收第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则的接收方式为单播或广播的方式，那么数据管理设备在发送反馈信息时，可以通过单播或广播的方式将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；若数据管理设备接收第一区块链节点设备发送的区块头模板和生成规则的接收方式为区块链上链机制，那么数据管理设备可以通过区块链上链机制将反馈信息发送至第一区块链节点设备或其他区块链节点设备。

步骤304、若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码。

在本申请的实施例中，数据管理设备在对区块头模板进行验证处理，确定验证结果之后，若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码。

需要说明的是，在本申请的实施例中，传统区块链由区块头和区块体组成，如图11所示，区块头中的“难度”和“随机数”字段用于进行上链的工作量证明，然而针对于联盟链和私链，上述两个字段并不适用，且其无实际应用意义，因此，本申请将区块头中的“难度”和“随机数”字段进行移除，新增了贡献校验码字段，该新增字段具备独立性，不影响现有区块中的已有字段功能。

进一步地，在本申请的实施例中，如图12所示，区块头结构中包括父区块哈希值、版本号、时间戳、Merkel根和贡献量校验码。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备在基于生成规则生成区块头时，首先可以根据生成规则生成贡献量校验码，进而可以根据贡献量校验码生成区块头。

进一步地，在本申请的实施例中，数据管理设备在生成贡献量校验码时，可以先基于生成规则，确定数据集对应的至少一个特征信息；然后可以根据至少一个特征信息进行哈希处理，从而确定贡献量校验码。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备确定贡献量校验码可以是通过对数据集对应的至少一个特征信息进行哈希处理所得到，即贡献量校验码可以是数据集对应的至少一个特征信息组成的哈希值，该哈希值可以基于大量数据的特征提取的，以及哈希函数具备的数学不可伪造特性，此哈希值被伪造的难度极大，远超作弊夸大成本，可以有效预防夸大行为的产生，从而减小数据管理设备夸大节点工作量的概率，进而提高上报贡献量的准确率。

步骤305、对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。

在本申请的实施例中，若验证结果为验证成功，数据管理设备在基于生成规则生成区块头之后，可以对区块头上链处理，以使第一区块链节点设备基于贡献量校验码进行数据管理。

需要说明的是，在本申请的实施例中，数据管理设备对区块头上链处理，上链的区块头包含用于证明贡献量的贡献校验码和其他必要信息，数据管理设备还可以对区块体上链，上链的区块体包括FML训练生成的各类参数，以及包含生成贡献量校验码的各类规则。

进一步地，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备在基于对应的贡献量校验码进行数据管理时，若需要进行贡献量确认和激励发放时，可以从一级管理***中的第二模板存储库中提取对应时间的模板和生成规则，从区块链中获取各节点(数据管理设备)提交的“贡献量校验码”信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，第一区块链节点设备可以根据重新复现结果生成的贡献量哈希值与从区块链中获取各节点(数据管理设备)提交的“贡献量校验码”信息进行比对检查，判定次级***节点是否存在欺骗行为，对不存在欺骗行为的节点公司进行激励发放，对存在欺骗行为的节点公司进行惩罚。

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法包括：第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，数据管理设备可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率，同时也提高了第一区块链节点设备的数据管理效率。

实施例四

基于上述实施例，本申请的再一实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，传统区块链组成由区块头+区块体组成，如图11所示，区块头中的“难度”和“随机数”用于进行上链的工作量证明。针对于联盟链和私链，上述两个字段并不适用，且其无实际应用意义，由于联盟链和私链的参与者相对较少，且不像公链(特别是比特币、以太币)一样需要依靠强大的算力来进行工作量证明，因此，区块头对应部分的设计应考虑解决添加的内容的真实性的验证问题。

在实际应用过程中，联邦学习需要各个节点共同共同参与模型的训练，而这一过程中，各个节点的工作量贡献主要体现在两个方面，一个是参与训练的次数，一个是训练所提供的数据量。前者可以通过上链的次数来证明，而后者因为数据量过大，全部上链会导致区块链的体积过大，因此目前不具备对应证明的方法，而是只能通过单方面陈述和无条件信任来体现。为了解决这个问题，本申请提出可以通过将用于单次训练的数据集的一到多类专属特征进行哈希处理后放入到区块头的字段中来解决，将数据特征哈希值放入，虽然不能实时解决信任问题，但是已经留存了相关证据，后期可以通过到此节点的数据库中进行实际操作来进行验证。这种方式是在签名鉴权的基础上新增的一种方式，这种方式虽然不能直接进行证伪，但是考虑到其应用场景主要是联盟链或者私链被，入侵的概率较小，相关节点一般只有夸大节点工作量的企图而其它作恶企图通常会被其它安全措施所避免，因此这种方法具有可行性。新增字段具备独立性，不影响现有区块的已有字段和功能，只需要新增功能而无需修改其它功能，因此可以与其它已有的多种安全方式进行结合，有效防止节点进行夸大工作量。

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头的具体组成结构如图12所示，此区块头移除了在电信业联盟链和私链的应用场景中不太常用的区块头中的“难度”和“随机数”部分，而新增了“贡献量校验码”字段，此字段是FML单次训练中使用的一到多类数据特征组成的哈希值，鉴于此哈希值是基于大量数据的特征提取的，以及哈希函数具备的数学不可伪造特性，此哈希值被伪造的难度极大，远超作弊夸大成本，可以有效预防夸大行为的产生。

需要说明的是，在本申请的实施例中，贡献量校验码不仅解决了利用算力争抢上链权利的问题，也解决了传统区块链节点无法支持确定参与FML计算的贡献量的问题。原先参与FML计算通常采用直接将大量信息上链，或者新创建一个链，或者只有参与人员信息上链，而本提案提出的参数是直接在区块链的区块头上的，减少了上述解决方案的上链信息要么过多，要么过少且无法记录贡献量的问题。

需要说明的是，在本申请的实施例中，贡献量校验码的位数可以基于对应场景、业务需求以及安全需求制定，贡献量校验码的主要特性依据，可以包括但不限于数据条数、数据文件大小、特定条目对应数据(如第100、200、300条的数据的信息)、特定时间间隔生成数据(如每30分钟间隔后生成的第1条数据的信息)、数据集生成总时长、数据集第x条生成时刻，贡献量校验码可以通过公式(1)计算获得。

贡献量校验码＝Hash(特征1对应二进制值串+…+特征N对应二进制值串)公式(1)

其中，特征1、特征2…特征N的选取规则和详细信息可以通过智能合约(smartcontract)或者一级管理***(第一区块链节点设备)进行制定和下发。

示例性的，在本申请的实施例中，选取规则可以包括以内容：(1)训练日志按照时间顺序排列，取特定时间间隔(如1800s后的第一条)的日志条目共同形成一个字符串，然后进行哈希处理(如sha-256等)；(2)训练集的条目数、按照特定规则排序(如时间顺序)的特定数目间隔(如第1、3001、6001……以及最后1条)的训练数据、训练集的文件大小等共同形成的一个字符串，然后进行哈希处理，可将上述的各类子规则进行动态组合，共同形成一个字符串，然后进行哈希处理，形成“贡献量检验码”，规则可以由一级***定期或者不定期调整，防止次级***掌握规律，进行伪造，本申请对选取规则的方式以及各类子规则进行动态组合的方式不做具体限定。

需要说明的是，在本申请的实施例中，如图9所示，一级管理***架构包括规则生成模块、模板规则库、模板生成模块、模板更新通知模块、第二模板存储库、模板接收验证模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，一级管理***架构中的规则生成模块可以基于预定义的规则、专家经验、上层管理***通知和/或智能合约预定义信息等来定期或者不定期生成区块头的“贡献量校验码”的生成规则，将其传送给规则下发模块。模板规则库可以基于规则生成模块的请求，交付预定义好的规则组成单元，以供规则生成模块生成一个具备一到多个规则组成单元和其它执行要求信息的完整规则模板。模板生成模块可以基于收到的来自“规则生成模块”的“贡献量校验码”生成规则，生成新的区块头模板。模板更新通知模块可以进行安全处理(如使用私钥加密)，然后将其下发到二级管理***(次级管理***)的节点，下发可以通过单播、广播的方式实现，也可以通过上链的形式进行记录。第二模板存储库以用于存储模板生成模块所生成的模板和对应生成规则，以供后期调用查看。模板接收验证模块可以用于验证其它节点是否已接收到更新后的模板，此模块可选；当使用单播或广播的形式时，此模块必选；当使用区块链的形式通知时，此模块可以单独存在以实现全部节点接收验证功能，或者由其它必需模块在传统功能基础上进行增强以实现验证功能，此时此模块可融入已有模块而不必单独存在。其它必需模块可以用于应用此模板和规则，实现传统区块链的功能，沿用业界常用实现方式即可，此处不再赘述。

需要说明的是，在本申请的实施例中，区块头模板可以包括一级管理***架构中的模板生成模块基于收到的来自“规则生成模块”的“贡献量校验码”的生成规则、所生成的区块头模板。

需要说明的是，在本申请的实施例中，如10所示，区块头模板的模板参数信息可以包括：生成规则元数据、组成特性信息、查验对象信息、查验要求、安全信息，本申请对区块头模板的模板参数信息内容不做具体限定。

需要说明的是，在本申请的实施例中，针对一级管理***的模板新建/模板更新流程，可以包括以下步骤：步骤1：规则生成模块接收到人工指令或者基于预定义的规则等，决定启动区块头模板新建/更新任务；步骤2：规则生成模块基于人工指令或者预定义的规则/策略、或内置AI算法等，生成新的或者从模板规则库提取对应组成模板的相关参数，确定“贡献量校验码”的组成规则，并将其下发到模板生成模块；步骤3：模版生成模块基于所收到的组成规则，生成新的模板；步骤4：模板生成模块将新的模板发送到第二模板存储库；步骤5(a)：针对区块头模板新建任务，第二模板存储库创建新的条目，并将此模板存储至相应条目目录下；步骤5(b)：针对区块头模板更新任务，第二模板存储库将此新模板存储至已有条目目录下，并更新对应版本号；步骤6：第二模板存储库反馈存储成功的通知给模板生成模块，否则将失败信息反馈给规则生成模块；步骤7：模板生成模块将新的模板发送到模板更新通知模块；步骤8：模板更新通知模块基于预定义的方式，将新模板和相关通知信息(如“贡献量校验码”的生成规则)通过专有网络的单播/广播方式进行通知或者通过已有的区块链上链机制进行通知；步骤9：根据***安全要求等，执行下列步骤(a)或步骤(b)；步骤(a)可选的，如果通过专有网络的单播/广播方式通知其它节点，则模板接收验证模块负责接收其它节点的反馈，当收到所有节点的反馈后，向其它必需模块发送通知，令其开始使用新的模板来实现区块链的相关功能，否则将失败信息反馈给规则生成模块；步骤(b)可选的，如果通过已有区块链上链机制进行通知，则模板接收验证模块独立存在，并负责接收其它区块链节点的广播反馈，当收到所有节点的反馈后，向其它必需模块发送通知，令其开始使用新的模板来实现区块链的相关功能，否则将失败信息反馈给规则生成模块；步骤10：模板接收验证模块在收到所有节点的确认通知后，通知模板更新通知模块；步骤11：模板更新通知模块通过步骤9所选择的专有网络的单播/广播方式再次向其它节点通知新模板正式使用(或通知不使用)，此次无需再要求接收反馈；步骤12：其它节点如果没在特定时间内接收到此节点发送的正式使用通知，则发送问询(单播或者广播)，针对步骤11的消息未成功送达的情况，模板更新通知模块再次通过单播形式向其发送新模板正式使用(或不使用)通知；步骤13：可选的，如果通过已有区块链上链机制进行通知，则“模板接收验证模块”非独立存在，其功能通过对已有“其它必需模块”进行增强而实现，即其它必需模块通过上链过程实现新模板的通知，如果其他节点不支持所发布的模板，则通过“其它必需模块”反馈给“模板接收模块”相关失败信息。

需要说明的是，在本申请的实施例中，针对单播/广播通知模板更新的情况，可以执行上述步骤1-12；针对上链通知模板更新的情况，执行步骤1-8以及步骤13。针对步骤6、步骤9(b)、步骤13的失败信息，其均汇聚到规则生成模块，并由此模块向上汇报失败情况信息，流程结束。

进一步地，在本申请的实施例中，如图8所示，次级管理***(数据管理设备)架构包括模板接收模块、模板验证模块、第一模板存储库、模板更新反馈模块以及其它必需模块。

需要说明的是，在本申请的实施例中，次级管理***架构中的模板接收模块负责接收一级管理***所下发的通知和新建/更新的区块头模板，模板验证模块负责对接受到的区块头模板进行可行性验证，以及将通过验证后区块头模板存储到第一模板存储库供其它存储模块调用，并将验证结果发送到模板更新反馈模块。第一模板存储库负责存储通过验证的区块头模板和对应生成规则。模板更新反馈模块负责将收到的验证结果信息(成功或失败)通过单播/广播或者上链共识等机制发送给一级管理***节点和/或其它次级管理***节点。其它必需模块用于应用此模板和规则，实现传统区块链的功能，沿用业界常用实现方式即可，此处不再赘述。

需要说明的是，在本身的实施例中，针对次级管理***的模板新建/模板更新流程，可以包括以下步骤：首先针对单播/广播情况，即针对一级管理***通过独立网络的单播和广播发送模板和通知的情况包括以下步骤：步骤1：模板接收模块负责接收一级管理***发送的通知和模板，对其进行解析，然后将模板发送到模板验证模块；步骤2：模板验证模块对新下发的模板进行可行性分析，如是否支持“贡献量校验码”生成规则等；步骤3(a)：如果步骤2的可行性分析结果为支持，则发送确认信息至模板更新反馈模块，将模板发送到模板存储库，然后执行步骤4，步骤3(b)：如果分析结果为不支持，则发送失败通知和不支持原因等信息至模板更新反馈模块；步骤4：模板存储库存储根据此模板是新创建或更新的类型，将此模板存储到新建条目或已有条目下，以供其它必需模块调用；步骤5：模板更新反馈模块通过预定义的单播或广播方式，将确认结果信息和额外信息(如失败原因)发送到一级管理***和/或其它次级管理***对应节点；其中，步骤1和2按顺序执行，当符合步骤3(a)情况时，执行步骤4和5；当符合步骤3(b)情况时，仅执行步骤5。

进一步地，在本申请的实施例中，针对上链通知情况，即针对一级管理***通过模板上链来发送新增或更新的模板的情况可以包括以下步骤：步骤1：其它必需模块通过传统的方式接收到上链的请求,并将其转发给模板接收模块；步骤2：模板接收模块对收到的请求进行解析，然后将模板发送到模板验证模块；步骤3：模板验证模块对新下发的模板进行可行性分析，如是否支持“贡献量校验码”生成规则等；步骤4(a)：如果步骤3的可行性分析结果为支持，则发送确认信息至模板更新反馈模块，将模板发送到模板存储库，然后执行步骤5；步骤4(b)：如果分析结果为不支持，则发送失败通知和不支持原因等信息至模板更新反馈模块；步骤5：模板存储库存储根据此模板是新创建或更新的类型，将此模板存储到新建条目或已有条目下，以供其它必需模块调用；步骤6：模板更新反馈模板根据收集的信息(成功支持或失败)发送给其它必需模块；步骤7：其它必需模块将信息通过传统区块链上链请求的确认步骤将信息发送给一级管理***对应节点和/或其它次级管理***对应节点；其中，步骤1-3按顺序执行，当符合步骤4(a)情况时，执行步骤5-7；当符合步骤4(b)情况时，仅执行步骤6-7。

进一步地，在本申请的实施例中，上链信息追溯的应用实施可以如下所示：总部节点/***首先可以启动FML工作，获取本提案所属一级管理***所预定义的或新生成的模板以及用于FML训练的相关数据，然后通过单播、广播的形式发送给对应的各级公司节点，或者通过上链的形式进行消息发送；各节点进而可以按照FML的算法要求，分别进行子模型的训练和节点间的交互，上链区块的区块头将包含用于证明贡献量的“贡献量校验码”和其它必要信息；上链区块的区块体将包含FML训练生成的各类参数，以及可选的，包含生成贡献量校验码的各类规则。待训练完毕，需要进行贡献量确认和激励发放时，一级管理***节点的运维人员从一级管理***的第二模板存储库中提取对应时间的模板和生成规则，从区块链中获取各节点提交的“贡献量校验码”信息。运维人员可以实地进入二级管理***节点中，根据检查用于生成模板的规则对相关数据、上链信息等进行有选择的重新训练，并将根据复现结果生成的贡献量哈希值与记录的“贡献量校验码”信息进行比对检查，判定次级***节点是否存在欺骗行为，对不存在欺骗行为的节点公司进行激励发放，对存在欺骗行为的节点公司进行惩罚。

综上所述，在本申请的实施例中，本申请将区块头中的“难度”和“随机数”字段进行移除，新增了贡献校验码字段，该字段不仅可以解决利用算力争抢上链权利的问题，也可以解决传统区块链节点无法支持确定参与FML计算的贡献量的问题，同时，一级管理***和次级管理***可以进行对区块头模板的生成、解析、可行性验证以及实现对“贡献量校验码”及其它必需区块信息的通知和上链等，各个模块之间分工明确且高效率运行，进而提高了一级管理***的管理效率。

本申请实施例提供了一种基于区块链的数据管理方法，该方法包括：第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，数据管理设备可以对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率，同时也提高了第一区块链节点设备的数据管理效率。

实施例五

基于上述实施例，本申请实施例提供了一种数据管理设备，图15为数据管理设备的组成结构示意图一，如图15所示，数据管理设备10还包括，接收单元11，验证单元12，第一生成单元13，处理单元14，

所述接收单元11，用于接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

所述验证单元12，用于对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

所述第一生成单元13，用于若所果述验证结为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

所述处理单元14，用于对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

在本申请的实施例中，进一步地，图16为数据管理设备的组成结构示意图二，如图16所示，本申请实施例提出的数据管理设备10还可以包括第一处理器15、存储有第一处理器15可执行指令的第一存储器16，进一步地，数据管理设备10还可以包括通信接口17，和用于连接第一处理器15、第一存储器16以及通信接口17的总线18。

在本申请的实施例中，上述第一处理器15可以为特定用途集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgRAMmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgRAMmable GateArray，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。数据管理设备10还可以包括第一存储器16，该第一存储器16可以与第一处理器15连接，其中，第一存储器16用于存储可执行程序代码，该程序代码包括计算机操作指令，第一存储器16可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少两个磁盘存储器。

在本申请的实施例中，总线18用于连接通信接口17、第一处理器15以及第一存储器16以及这些器件之间的相互通信。

在本申请的实施例中，第一存储器16，用于存储指令和数据。

进一步地，在本申请的实施例中，上述第一处理器15，用于接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若所述验证结果为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；对所述区块头上链处理，以使所述第一区块链节点设备基于所述贡献量校验码进行数据管理。

在实际应用中，上述第一存储器16可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向第一处理器15提供指令和数据。

本申请实施例提供了一种数据管理设备，该数据管理设备接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；对区块头模板进行验证处理，确定验证结果；若验证结果为验证成功，则基于生成规则生成区块头；其中，区块头包括贡献量校验码；对区块头上链处理，以基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，数据管理设备可以接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；然后在确定对区块头模板进行验证处理的结果为验证成功之后，利用生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并对区块头进行上链处理，从而可以使第一区块链节点设备基于该贡献量校验码进行数据管理。也就是说，在本申请中，数据管理设备可以通过第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则来向第一区块链节点设备进行对应的贡献量校验码的上报处理，以基于贡献量校验码进行验证处理，从而有效解决数据管理设备夸大节点工作量的问题，进而提高上报贡献量的准确率。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的基于区块链的数据管理方法。

具体来讲，本实施例中的一种基于区块链的数据管理方法对应的程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种基于区块链的数据管理方法对应的程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

若所述验证结果为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

本申请实施例提供了一种第一区块链节点设备，图17为第一区块链节点设备的组成结构示意图一，如图17所示，第一区块链节点设备20还包括，确定单元19，第二生成单元20，下发单元21，

所述确定单元19，用于所述第一区块链节点设备确定生成规则；

所述第二生成单元20，用于根据所述生成规则生成区块头模板；

所述下发单元21，用于所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

在本申请的实施例中，进一步地，图18为第一区块链节点设备的组成结构示意图二，如图18所示，本申请实施例提出的第一区块链节点设备20还可以包括第二处理器22、存储有第二处理器22可执行指令的第二存储器23，进一步地，第一区块链节点设备20还可以包括通信接口24，和用于连接第二处理器22、第二存储器23以及通信接口24的总线25。

在本申请的实施例中，上述第二处理器22可以为特定用途集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(ProgRAMmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgRAMmable GateArray，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。第一区块链节点设备20还可以包括第二存储器23，该第二存储器23可以与第二处理器22连接，其中，第二存储器23用于存储可执行程序代码，该程序代码包括计算机操作指令，第二存储器23可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如，至少两个磁盘存储器。

在本申请的实施例中，总线25用于连接通信接口24、第二处理器22以及第二存储器23以及这些器件之间的相互通信。

在本申请的实施例中，第二存储器23，用于存储指令和数据。

进一步地，在本申请的实施例中，上述第二处理器22，用于所述第一区块链节点设备确定生成规则，并根据所述生成规则生成区块头模板；所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

在实际应用中，上述第二存储器23可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向第二处理器22提供指令和数据。

本申请实施例提供了一种第一区块链节点设备，第一区块链节点设备确定生成规则，并根据生成规则生成区块头模板；第一区块链节点设备将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。由此可见，第一区块链节点设备可以先确定生成规则，然后根据生成规则生成区块头模板；进而可以将区块头模板和生成规则下发至数据管理设备，以使数据管理设备基于生成规则生成区块头，该区块头包括贡献量校验码，第一区块链节点设备可以基于该贡献量校验码进行数据管理，以此提高第一区块链节点设备的数据管理效率。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的基于区块链的数据管理方法。

具体来讲，本实施例中的一种基于区块链的数据管理方法对应的程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种基于区块链的数据管理方法对应的程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

所述第一区块链节点设备确定生成规则，并根据所述生成规则生成区块头模板；

所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于贡献量校验码进行数据管理。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的实现流程示意图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程示意图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及实现流程示意图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在实现流程示意图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述，仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (14)

1.一种基于区块链的数据管理方法，其特征在于，所述方法应用于数据管理设备，所述方法包括：

接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

若所述验证结果为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述生成规则生成区块头，包括：

根据所述生成规则生成所述贡献量校验码，并根据所述贡献量校验码生成所述区块头。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述生成规则生成所述贡献量校验码，包括：

基于所述生成规则，确定数据集对应的至少一个特征信息；

根据所述至少一个特征信息进行哈希处理，确定所述贡献量校验码。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区块头模板的模板参数信息包括：生成规则元数据、组成特性信息、查验对象信息、查验要求、安全信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过单播或广播的方式接收所述区块头模板和所述生成规则；或者，

通过区块链上链机制接收所述区块头模板和所述生成规则。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过单播或广播的方式将反馈信息发送至所述第一区块链节点设备或其他区块链节点设备；其中，所述反馈信息包括所述验证结果；或者，

通过区块链上链机制将所述反馈信息发送至所述第一区块链节点设备或其他区块链节点设备。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述验证结果为验证成功，则将所述区块头模板和所述生成规则存储至第一模板数据库；

若所述验证结果为验证失败，则确定验证失败原因，并基于所述验证失败原因生成反馈信息。

8.一种基于区块链的数据管理方法，其特征在于，所述方法应用于第一区块链节点设备，所述方法包括：

确定生成规则，并根据所述生成规则生成区块头模板；

将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于所述生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于所述贡献量校验码进行数据管理。

9.一种数据管理***，所述数据管理***包括第一区块链节点设备和数据管理设备，所述方法包括：

所述第一区块链节点设备确定生成规则，并根据所述生成规则生成区块头模板；

所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于所述生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于所述贡献量校验码进行数据管理；

所述数据管理设备对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

若所述验证结果为验证成功，则基于所述生成规则生成所述区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

所述数据管理设备对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

10.一种数据管理设备，其特征在于，所述数据管理设备包括：接收单元，验证单元，第一生成单元，处理单元，

所述接收单元，用于接收第一区块链节点设备下发的区块头模板和生成规则；

所述验证单元，用于对所述区块头模板进行验证处理，确定验证结果；

所述第一生成单元，用于若所果述验证结为验证成功，则基于所述生成规则生成区块头；其中，所述区块头包括贡献量校验码；

所述处理单元，用于对所述区块头上链处理，以基于所述贡献量校验码进行数据管理。

11.一种数据管理设备，其特征在于，所述数据管理设备包括：第一处理器和第一存储器；其中，

所述第一存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述第一处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如权利要求1-7中任一所述的方法。

12.一种第一区块链节点设备，其特征在于，所述第一区块链节点设备包括：确定单元，第二生成单元，下发单元，

所述确定单元，用于所述第一区块链节点设备确定生成规则；

所述第二生成单元，用于根据所述生成规则生成区块头模板；

所述下发单元，用于所述第一区块链节点设备将所述区块头模板和所述生成规则下发至数据管理设备，以使所述数据管理设备基于所述生成规则生成包括贡献量校验码的区块头，并基于所述贡献量校验码进行数据管理。

13.一种第一区块链节点设备，其特征在于，所述第一区块链节点设备包括：第二处理器和第二存储器；其中，

所述第二存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；

所述第二处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如权利要求8所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码被计算机执行时执行权利要求1-7或8中任一所述的方法。