CN117726421B - 一种应用于银行的权益管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及区块链技术领域，尤其是涉及一种应用于银行的权益管理方法。所述方法包括以下步骤：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据；基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据；对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据；利用分布式共识权益管理处理对银行权益验证令牌数据进行共识处理，生成银行权益管理数据快照；对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据；本发明极大提高了权益验证效率，减小管理成本，数据有高抗篡改能力，能保证数据的一致性。
Description
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，尤其是涉及一种应用于银行的权益管理方法。
背景技术
区块链是一种去中心化的分布式账本技术，其特点是不需要中央机构进行验证和管理交易，是由网络中的多个节点进行验证和管理的，区块链技术在银行的权益管理方面应用非常广泛，区块链技术使用先进的加密技术保护数据安全。所有的交易都被加密并存储在区块链上，智能合约是一种在区块链上执行的自动化合约，它能够执行预设的条件并根据事先设定的规则执行相应的操作。这使得银行能够更加高效地管理权益，区块链中的共识算法是指网络中所有节点之间的协议，确保区块链上的每一个节点都具有相同的账本副本，字传统方法中客户数据和权益信息可能在银行内部***或与第三方合作机构之间传输和共享，这可能导致数据泄露风险，数据在多个***之间同步更新可能导致数据不一致。这会给权益管理带来困扰。
发明内容
本发明提供一种应用于银行的权益管理方法，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种应用于银行的权益管理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据；
步骤S2：基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据；
步骤S3：对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据；
步骤S4：对银行权益验证令牌数据进行分布式共识权益管理，生成银行权益管理数据快照；
步骤S5：对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据。
本发明提供了一种应用于银行的权益管理方法，获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据，通过加密处理，银行客户个人信息得以保护，避免其泄露给未经授权的人员，确保数据隐私和安全性，能够防范数据篡改，确保数据的完整性和可信度，对数据进行清洗和去重，从而提高数据的质量，减少数据错误和冗余，提高权益管理的精准度，基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据，将海量数据进行快速处理，减轻了人工处理数据的负担，同时提高了权益管理的效率，帮助银行了解客户权益数据的变化趋势，银行能够做出更加科学的决策，对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据，使用数字签名技术和哈希算法等手段防止信息被篡改和伪造，确保数据的真实性和可信度，通过各种加密协议和算法保证验证过程的一致性和同步性，确保验证结果的准确性和可靠性，对验证结果进行记录和追溯，为权益管理提供可追溯性和溯源性，帮助银行对权益数据进行分析管理，通过访问控制和权限管理等技术手段实现权益验证过程的可控性，提高银行权益管理的效率和精度，对银行权益验证令牌数据进行分布式共识权益管理，生成银行权益管理数据快照，分布式共识权益管理处理确保银行权益验证令牌数据的一致性和准确性，增强了其可信度，可以在网络攻击、数据篡改等情况下保证***的运行和数据的安全，增强银行的抗攻击能力和稳定性，分布式共识权益管理处理可以通过数据备份和容错机制等手段提高***的可靠性和容错性，避免因单点故障导致***崩溃，权益管理过程进行全程记录和追踪，增强***的透明度和公开度，减少不公平和不合理的行为，对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据，量子解密数据复位处理通过快速解密和处理数据，提高数据的实时性和响应速度，为银行的决策提供更及时的支持和参考，通过高效利用计算和存储资源，优化资源的利用效率，降低资源占用成本，使用数据完整性校验技术等方式提高数据的可靠性和稳定性，减少数据的丢失和错误，提高***的灵活性和可扩展性，适应银行的业务发展需求。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据；
步骤S12：基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集；
步骤S13：对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据；
步骤S14：对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据；
步骤S15：利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据。
本发明对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据，为数据的智能化处理和分析提供数据基础和支持，提高数据的智能化程度和应用水平，可以将数据进行规范化和简化，提高数据的可读性和理解度，基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集，同态加密参数配置处理可以实现对数据进行加密处理，提高数据处理的效率和速度，实现对不同数据类型和数据结构的处理和分析，提高数据的多样性和丰富性，对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据，益数据混沌加密可以实现对数据的随机化处理，增加数据的不可预测性和不确定性，提高数据的安全性和隐私性，对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据，分布式共识权益管理可以实现对数据的治理和管理，提高银行的数据治理能力和水平，对数据的实时处理和传输，提高数据处理和传输的速度和效率，为银行的业务提供更快速的响应和处理能力，利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据，量子解密数据复位处理可以实现对加密数据的解密处理，提高数据的可读性和可操作性，对数据的快速解密处理，提高数据解密的速度和效率。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对银行加密权益数据进行分布式网络构建处理，生成银行分布式网络实例数据；
步骤S22：基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据；
步骤S23：利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据；
步骤S24：对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据；
步骤S25：对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据。
本发明对银行加密权益数据进行分布式网络构建处理，生成银行分布式网络实例数据，分布式计算网络可以避免数据的集中存储和处理，降低数据集中化风险和单点故障风险，实现数据的可扩展性和动态增加计算资源，提高数据处理的可扩展性和适应性，基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据，银行数据上链可以实现银行权益数据的自主权和所有权，保护数据主体的数据权益和数据安全，实现对数据的去中心化和分散化，降低数据垄断风险，利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据，可以对数据分析结果进行优化和改善，提高数据分析结果的可靠性和精度，对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据，智能合约执行结果可以通过区块链上的数据记录进行验证，提高智能合约的可信度和透明度，通过自动化执行和无需中介机构的方式实现成本的降低和效率的提高，对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据，通过智能合约的处理结果，银行可以对其权益数据处理流程进行优化，提高数据处理效率和精度。
在本说明书的一个实施例中，步骤S23中的正则化多样本模型优化公式具体为：
其中，是指银行优化参数分布数据，/>是优化参数，/>是指正则化参数，/>是指样本数据数量，/>是指银行上链记录数据，/>是指第/>个样本的输入，/>是指第/>个样本的模型输出，/>是指一个参数化的模型，/>是指L2的范数，/>是指接近于零的无穷小数，是指一个/>接近于零时的辅助函数。
本发明利用了一种正则化多样本模型优化公式，通过引入参数化的模型数据，可以处理各种类型的模型，提高应用的灵活性和可拓展性，引入正则化项/>和L2范数/>可以有效控制模型复杂度，避免过拟合现象，L2范数正则化对于模型参数的稀疏性具有约束作用，有助于提高模型的泛化能力，达到模型性能的平衡，有利于在拟合训练数据的同时，提高模型在未知数据上的泛化能力，降低模型的复杂度，使得数据模型具有较优的可解释性，便于理解模型工作原理以及模型参数与预测结果之间的关系，持在线学习和实时优化，可以适应不断变化的数据。这使得模型可以随着新数据的到来而实时更新，通过采用特定的模型结构和特征提取方法，可以充分挖掘结构化数据中的信息，从而获得更准确的预测结果。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据；
步骤S32：基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据；
步骤S33：对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据。
本发明对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据，通过零知识证明的构建，可以在保证算法复杂度不过高的情况下，实现数据验证和隐私保护，避免算法复杂度过高带来的性能瓶颈和资源浪费，零知识证明的构建是基于信息理论中的零知识证明模型，能够保证证明对象的隐私性和真实性，构建基于分布式架构的***，使得数据的处理和验证可以分布在不同的节点上，提高***的可扩展性和抗故障性，基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据，权益验证证明数据的生成可以适用于不同的银行权益数据，提高数据的普适性和适用性，对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据，通过权益验证令牌数据的生成，可以实现多方计算，避免银行权益数据泄露的风险，同时提高计算效率和计算准确性。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据；
步骤S42：利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据；
步骤S43：对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据；
步骤S44：对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据；
步骤S45：对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照。
本发明对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据，权益验证令牌共识上传可以实现在不同的网络环境下进行，不受特定硬件或软件平台的限制，具备高可拓展性，银行权益验证令牌共识上传可以快速处理大量的验证请求，实现对实时性要求高的场景，如高频交易等，提高了***的实时性，利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据，提高计算容错率，保证计算结果的正确性和可靠性，对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据，实现对银行权益数据的监测和风险控制，减少银行业务的损失和风险，通过权益管理网络，实现对银行权益数据的合规监测和管理，确保银行业务的合法性和规范性，对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据，通过银行权益审计数据的权益数据查询验证处理，实现对银行权益数据的精细管理和控制，提高银行业务的效率和优势，对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照，通过银行权益审计数据的快照生成处理，实现对银行权益数据的追溯和证据保全，提高银行的法律合规性和风险控制能力。
优选地，步骤S42中的分布式共识权益管理优化公式具体为：
；
其中是指银行权益共识数据，/>是指样本数据数量，/>是指定义域，/>是指共识验证银行权益令牌数据，/>和/>是指第/>个权益验证令牌的特征值，/>是指将/>映射到实数的函数，/>是指一个在/>上的概率测度，/>是指正则化参数，/>是指向量算子，/>是指将/>映射到一个新的/>空间的函数，/>为函数/>的梯度向量范数值。
本发明创建了一种分布式共识权益管理优化公式，通过网络节点之间的协作和互动，实现对数据的共同验证和管理，其中共识验证银行权益令牌数据、概率测度/>，这些参数旨在通过对银行权益验证令牌数据的共识验证和共识上传，实现对银行权益数据的优化管理和共识管理，确保银行业务的公透性，提高银行效益和竞争力，本公式中的正则化参数/>和样本数量/>，实现对银行权益数据的稳健性和可靠性，例如，可以通过对银行权益数据的样本数量和正则化参数的设置，控制数据的复杂度和泛化性能，进一步提高银行权益数据的稳健性和可靠性，增强银行业务的风险控制能力和抗干扰性，本公式中的共识管理和优化处理，实现银行权益数据的分布式共享和开放性，可以通过对银行权益数据的共识上传和共识管理，实现银行权益数据的分布式共享和开放性，提高数据的利用效率和共享效益，进一步促进银行业务的创新性和可持续发展，新空间函数/>和向量算子/>，实现了银行权益数据的模型优化和预测分析，可以通过对银行权益数据的新空间转换和特征提取，建立银行业务的数学模型和预测分析框架，实现对银行权益数据的预测和优化。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据；
步骤S52：对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据；
步骤S53：利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照；
步骤S54：对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据；
步骤S55：对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据。
本发明通过基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据，通过使用量子态密钥制备处理，生成具有绝对安全保护的银行权益量子态密钥数据，量子态密钥数据可以在传输和解密过程中实现绝对安全的信息传递和保护，进一步提高银行权益数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和信息攻击，对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据，通过使用量子态纠缠传输处理，实现对银行权益数据的远程传输和共享，同时量子态数据可以在不同的银行机构和业务管理***之间进行传输和共享，为银行业务管理提供更加智能和高效的数据支持，利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照，对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据，数据的传输和解密过程均使用量子态，具有不可复制和不可破解的特性，实现银行权益数据的零泄露传输，进一步提高数据的安全性和隐私性，在量子态验证处理中，数据的传输和解密过程均使用量子态，实现数据的高精度验证，提高银行权益数据的真实性和可信度，实现了银行权益数据的即时性验证，对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据，通过使用权益报告明文构建处理，将银行权益量子态验证数据转化为易于理解和阅读的银行明文权益报告数据，提高银行权益数据的可读性和可理解性，通过使用银行权益量子态验证数据和明文权益报告数据，可以实现银行权益数据的分布式共享和互联互通。
优选地，步骤S53中的多参数量子态解密计算公式具体为：
其中是指银行解密权益数据快照，/>是指量子态解密函数迭代次数，/>是指求和符号的迭代索引，/>是指权益数据快照中的一个加密数据点，/>是指量子纠缠强度，/>是指量子态转换速率，/>是指量子密钥强度，/>为加密数据点在量子态转换速率/>和量子密钥强度/>处的解密损失函数，/>是指量子密钥复杂度，/>是指量子态衰减系数，/>是指银行权益纠缠态数据，/>是指量子纠缠程度的指数。
本发明创建了一种多参数量子态解密计算公式，通过引入高级数学运算符，将量子计算的优势充分发挥至极致，使解密过程高效而迅速。利用求和符号、微积分和极限符号等高级数学运算符，将解密过程分解为多个子任务，可以有效地将计算资源分配到各个子任务中，提高解密效率，通过将各个参数进行排列组合，产生不同的解密效果，引入权益数据块中的一个加密数据点和量子态转换速率/>，为解密增加了额外的随机性，使得对数据的攻击变得困难，提升了数据安全性，多参数量子态解密函数采用求和、微积分和极限运算，使得解密过程具有强大的容错和自适应能力，在解密过程中，通过对各个参数和变量进行微调，可以实时调整解密效果，从而确保解密过程的可靠性，多参数量子态解密函数在处理大量数据时，具有良好的稳定性，可确保解密过程的稳定运行。
优选地，步骤S52的具体步骤为：
步骤S521：对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据；
步骤S522：对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对；
步骤S523：对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据；
步骤S524：对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据。
本发明对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据，量子态制备处理以其独特的超高信息密度突显了优越性，提供了高效的信息密度，提高了信息处理和存储效率，在量子态制备过程中，同时在多个量子态上进行操作，从而实现并行计算，大大提高了处理速度，在量子态制备过程中，通过测量即可验证数据的真实性，这在银行权益数据传输中，可以建立无条件的信任，有效避免了欺诈和篡改的风险，对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对，使得在银行权益数据的传输中，利用量子纠缠特性，可以实现即使在距离非常远的情况下，依然能够保持数据的一致性，对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据，由于量子态的不可克隆性，从而实现了银行权益数据传输的无条件安全性，通过智能的量子态传输处理，根据传输距离和环境噪声等因素，动态优化量子纠缠资源的利用，从而提高量子通信的效率，对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据，在进行量子态测量处理时，设计了多个测量基进行冗余测量，增强了***对误差的容忍度，提升了银行权益数据的抗干扰能力。
附图说明
图1为本发明一种应用于银行的权益管理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图5为步骤S4的详细实施步骤流程示意图；
图6为步骤S5的详细实施步骤流程示意图；
图7为步骤S52的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种应用于银行的权益管理方法。所述银行的权益管理方法的执行主体包括但不限于搭载该***的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理***、图像管理***、信息管理***至少一种。
请参阅图1至图7，本发明提供了一种应用于银行的权益管理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据；
步骤S2：基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据；
步骤S3：对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据；
步骤S4：对银行权益验证令牌数据进行分布式共识权益管理，生成银行权益管理数据快照；
步骤S5：对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据。
本发明提供了一种应用于银行的权益管理方法，获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据，通过加密处理，银行客户个人信息得以保护，避免其泄露给未经授权的人员，确保数据隐私和安全性，能够防范数据篡改，确保数据的完整性和可信度，对数据进行清洗和去重，从而提高数据的质量，减少数据错误和冗余，提高权益管理的精准度，基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据，将海量数据进行快速处理，减轻了人工处理数据的负担，同时提高了权益管理的效率，帮助银行了解客户权益数据的变化趋势，银行能够做出更加科学的决策，对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据，使用数字签名技术和哈希算法等手段防止信息被篡改和伪造，确保数据的真实性和可信度，通过各种加密协议和算法保证验证过程的一致性和同步性，确保验证结果的准确性和可靠性，对验证结果进行记录和追溯，为权益管理提供可追溯性和溯源性，帮助银行对权益数据进行分析管理，通过访问控制和权限管理等技术手段实现权益验证过程的可控性，提高银行权益管理的效率和精度，利用分布式共识权益管理处理对银行权益验证令牌数据进行共识处理，生成银行权益管理数据快照，分布式共识权益管理处理确保银行权益验证令牌数据的一致性和准确性，增强了其可信度，可以在网络攻击、数据篡改等情况下保证***的运行和数据的安全，增强银行的抗攻击能力和稳定性，分布式共识权益管理处理可以通过数据备份和容错机制等手段提高***的可靠性和容错性，避免因单点故障导致***崩溃，权益管理过程进行全程记录和追踪，增强***的透明度和公开度，减少不公平和不合理的行为，对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据，量子解密数据复位处理通过快速解密和处理数据，提高数据的实时性和响应速度，为银行的决策提供更及时的支持和参考，通过高效利用计算和存储资源，优化资源的利用效率，降低资源占用成本，使用数据完整性校验技术等方式提高数据的可靠性和稳定性，减少数据的丢失和错误，提高***的灵活性和可扩展性，适应银行的业务发展需求。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种应用于银行的权益管理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述银行的权益管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据；
在本发明实施例中，对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据，基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集，对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据，对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据，利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据。
步骤S2：基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据；
在本发明实施例中，对银行加密权益数据进行分布式计网构建处理，生成银行分布式网络实例数据，基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据，利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布函数，对银行参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据，对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据。
步骤S3：对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据；
在本发明实施例中，对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据，基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据，对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据。
步骤S4：对银行权益验证令牌数据进行分布式共识权益管理，生成银行权益管理数据快照；
在本发明实施例中，对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据，利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据，对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据，对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据，对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照。
步骤S5：对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据。
在本发明实施例中，基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据，对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据，利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照，对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据，对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据；
步骤S12：基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集；
步骤S13：对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据；
步骤S14：对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据；
步骤S15：利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据。
本发明对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据，为数据的智能化处理和分析提供数据基础和支持，提高数据的智能化程度和应用水平，可以将数据进行规范化和简化，提高数据的可读性和理解度，基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集，同态加密参数配置处理可以实现对数据进行加密处理，提高数据处理的效率和速度，实现对不同数据类型和数据结构的处理和分析，提高数据的多样性和丰富性，对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据，益数据混沌加密可以实现对数据的随机化处理，增加数据的不可预测性和不确定性，提高数据的安全性和隐私性，对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据，分布式共识权益管理可以实现对数据的治理和管理，提高银行的数据治理能力和水平，对数据的实时处理和传输，提高数据处理和传输的速度和效率，为银行的业务提供更快速的响应和处理能力，利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据，量子解密数据复位处理可以实现对加密数据的解密处理，提高数据的可读性和可操作性，对数据的快速解密处理，提高数据解密的速度和效率。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：
步骤S11：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据；
在本发明实施例中，对银行客户权益数据进行数据清洗，其中数据清洗包括，消除无效数据。重复数据和错误数据，将清洗后的数据转换为统一的数据格式，将所有数据缩放至一个预定的区间，以消除数据量纲和尺度的影响，从而生成银行标准化权益数据。
步骤S12：基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集；
在本发明实施例中，根据银行标准化权益数据的特性和需求，配置基于整数分解的RSA算的同态加密参数，选择合适的公钥和私钥，配置噪声参数，设定Gentry的全同态加密算法，从而生成银行同态加密参数集。
步骤S13：对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据；
在本发明实施例中，利用混沌***的敏感性和混沌性进行加密，选择Logistic映射的混沌映射算法，将同态加密参数集输入到混沌映射中，进行混沌加密，从而生成银行混沌加密权益数据。
步骤S14：对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据；
在本发明实施例中，利用多源信息融合技术将银行混沌加密权益数据和其他相关数据进行融合，然后进行重构处理，将融合后的数据转换为合适的数据结构，如向量、矩阵和张量等，对数据进行特征选择和降维处理，减少数据维度和提高数据可解释性，从而生成银行异构融合权益数据。
步骤S15：利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据。
在发明实施例中，对数据进行高级别的总结概括，利用聚类分析对银行异构融合权益数据进行分析，提取数据主要特征，将这些特征通过格雷编码的编码形式进行编码，将复杂的原始异构融合权益数据转换为简单抽象的编码数据，从而生成银行加密权益数据。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对银行加密权益数据进行分布式网络构建处理，生成银行分布式网络实例数据；
步骤S22：基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据；
步骤S23：利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据；
步骤S24：对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据；
步骤S25：对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据。
本发明对银行加密权益数据进行分布式计网构建处理，生成银行分布式网络实例数据，分布式计算网络可以避免数据的集中存储和处理，降低数据集中化风险和单点故障风险，实现数据的可扩展性和动态增加计算资源，提高数据处理的可扩展性和适应性，基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据，银行数据上链可以实现银行权益数据的自主权和所有权，保护数据主体的数据权益和数据安全，实现对数据的去中心化和分散化，降低数据垄断风险，利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据，可以对数据分析结果进行优化和改善，提高数据分析结果的可靠性和精度，对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据，智能合约执行结果可以通过区块链上的数据记录进行验证，提高智能合约的可信度和透明度，通过自动化执行和无需中介机构的方式实现成本的降低和效率的提高，对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据，通过智能合约的处理结果，银行可以对其权益数据处理流程进行优化，提高数据处理效率和精度。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：
步骤S21：对银行加密权益数据进行分布式网络构建处理，生成银行分布式网络实例数据；
在本发明实施例中，设计分布式网络架构，包括确定计算节点数据、节点间的通信协议，选择Apache Hadoop分布式计算框架设计网络架构，将银行加密权益数据分布到计算节点上，采用基于数据块分布的数据分发策略，将谁分发到多个计算节点上，利用分布式计算框架进行计算，使用迭代式计算模型，同时处理多个数据块，将计算结果进行聚合，从而生成银行分布式网络实例数据。
步骤S22：基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据；
在本发明实施例中，设计银行数据上链的区块链，包括确定区块链节点数和区块链存储策略，将银行分布式网络实例数据进行准备，以符合区块链的数据格式要求，将数据转换为交易的形式，为每个交易生成一个唯一的交易ID，将准备好的交易广播到区块链中的所有节点，每个节点会对交易进行验证，从而生成银行上链记录数据。
步骤S23：利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据；
优选地，步骤S23中的正则化多样本模型优化公式具体为：
其中，是指银行优化参数分布数据，/>是优化参数，/>是指正则化参数，/>是指样本数据数量，/>是指银行上链记录数据，/>是指第/>个样本的输入，/>是指第/>个样本的模型输出，/>是指一个参数化的模型，/>是指L2的范数，/>是指接近于零的无穷小数，是指一个/>接近于零时的辅助函数。
本发明利用了一种正则化多样本模型优化公式，通过引入参数化的模型数据，可以处理各种类型的模型，提高应用的灵活性和可拓展性，引入正则化项/>和L2范数/>可以有效控制模型复杂度，避免过拟合现象，L2范数正则化对于模型参数的稀疏性具有约束作用，有助于提高模型的泛化能力，达到模型性能的平衡，有利于在拟合训练数据的同时，提高模型在未知数据上的泛化能力，降低模型的复杂度，使得数据模型具有较优的可解释性，便于理解模型工作原理以及模型参数与预测结果之间的关系，持在线学习和实时优化，可以适应不断变化的数据。这使得模型可以随着新数据的到来而实时更新，通过采用特定的模型结构和特征提取方法，可以充分挖掘结构化数据中的信息，从而获得更准确的预测结果。
步骤S24：对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据；
在本发明实施例中，进行银行智能合约代码的编写，将银行优化参数分布函数转换为智能合约可处理的数据格式，使用Truffle合约部署方法将编写好的智能合约部署到区块链上，对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，从而生成银行智能合约处理结果数据。
步骤S25：对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据。
在本发明实施例中，对银行智能合约处理结果进行预处理操作，消除数据中的不一致性，利用卷积神经网络对预处理后的数据进行建模和分析，根据具体需求进行选择和调整，利用交叉验证方法对建模后的分析结果数据进行优化筛选，从而生成银行权益分析结果数据。
优选地，步骤S3的包括以下步骤：
步骤S31：对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据；
步骤S32：基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据；
步骤S33：对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据。
本发明对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据，通过零知识证明的构建，可以在保证算法复杂度不过高的情况下，实现数据验证和隐私保护，避免算法复杂度过高带来的性能瓶颈和资源浪费，零知识证明的构建是基于信息理论中的零知识证明模型，能够保证证明对象的隐私性和真实性，构建基于分布式架构的***，使得数据的处理和验证可以分布在不同的节点上，提高***的可扩展性和抗故障性，基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据，权益验证证明数据的生成可以适用于不同的银行权益数据，提高数据的普适性和适用性，对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据，通过权益验证令牌数据的生成，可以实现多方计算，避免银行权益数据泄露的风险，同时提高计算效率和计算准确性。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据；
在本发明实施例中，将银行权益分析结果数据以xml的数据格式进行存储，利用可组合性零知识证明***对银行权益分析结果数据进行加密和混淆，引入动态调整的混淆因子，根据当前***负载和网络条件动态调整混淆强度，将每个权益分析结果数据的每个部分转换成一个唯一的、不可逆的确定值，从而生成银行零知识证明对象数据。
步骤S32：基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据；
在本发明实施例中，根据银行零知识证明对象数据执行Bulletproofs算法构建隐藏数据的承诺，同时利用Fiat-Shamir启发式技术将证明过程转换为非交互式证明，在执行Bulletproofs算法时，采用并行技术提高算法执行速度，从而生成银行权益验证证明数据。
步骤S33：对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据。
在本发明实施例中，根据银行权益验证证明数据利用银行的私钥来对验证证明数据进行数字签名，同时采用多重签名技术增加数据的安全性，生成数字签名令牌，其中数字令牌包括一个签名和公钥，公钥可用于验证数字签名是否有银行私钥生成，从而保证其不可伪造性，将数字签名令牌转换为JSON数据格式，从而生成银行权益验证令牌数据。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据；
步骤S42：利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据；
步骤S43：对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据；
步骤S44：对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据；
步骤S45：对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照。
本发明对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据，权益验证令牌共识上传可以实现在不同的网络环境下进行，不受特定硬件或软件平台的限制，具备高可拓展性，银行权益验证令牌共识上传可以快速处理大量的验证请求，实现对实时性要求高的场景，如高频交易等，提高了***的实时性，利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据，提高计算容错率，保证计算结果的正确性和可靠性，对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据，实现对银行权益数据的监测和风险控制，减少银行业务的损失和风险，通过权益管理网络，实现对银行权益数据的合规监测和管理，确保银行业务的合法性和规范性，对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据，通过银行权益审计数据的权益数据查询验证处理，实现对银行权益数据的精细管理和控制，提高银行业务的效率和优势，对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照，通过银行权益审计数据的快照生成处理，实现对银行权益数据的追溯和证据保全，提高银行的法律合规性和风险控制能力。
作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：
步骤S41：对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据；
在本发明实施例中，利用POW共识算法验证数字签名令牌的有效性，使用分布式网络中的多个节点来共同验证令牌的有效性，并将验证结果记录在分布式账本中，从而共识验证银行权益令牌数据。
步骤S42：利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据；
优选地，步骤S42中的分布式共识权益管理优化公式如下所示：
；
其中是指银行权益共识数据，/>是指样本数据数量，/>是指定义域，/>是指共识验证银行权益令牌数据，/>和/>是指第/>个权益验证令牌的特征值，/>是指将/>映射到实数的函数，/>是指一个在/>上的概率测度，/>是指正则化参数，/>是指向量算子，/>是指将/>映射到一个新的/>空间的函数，/>为函数/>的梯度向量范数值。
本发明创建了一种分布式共识权益管理优化公式，通过网络节点之间的协作和互动，实现对数据的共同验证和管理，其中共识验证银行权益令牌数据、概率测度/>，这些参数旨在通过对银行权益验证令牌数据的共识验证和共识上传，实现对银行权益数据的优化管理和共识管理，确保银行业务的公透性，提高银行效益和竞争力，本公式中的正则化参数/>和样本数量/>，实现对银行权益数据的稳健性和可靠性，例如，可以通过对银行权益数据的样本数量和正则化参数的设置，控制数据的复杂度和泛化性能，进一步提高银行权益数据的稳健性和可靠性，增强银行业务的风险控制能力和抗干扰性，本公式中的共识管理和优化处理，实现银行权益数据的分布式共享和开放性，可以通过对银行权益数据的共识上传和共识管理，实现银行权益数据的分布式共享和开放性，提高数据的利用效率和共享效益，进一步促进银行业务的创新性和可持续发展，新空间函数/>和向量算子/>，实现了银行权益数据的模型优化和预测分析，可以通过对银行权益数据的新空间转换和特征提取，建立银行业务的数学模型和预测分析框架，实现对银行权益数据的预测和优化。
步骤S43：对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据；
在本发明实施例中，利用基于分布式哈希表的网络拓扑结构和基于广播的路由算法搭建一个分布式网络，同时分布式网络采用去中心化处理，将银行权益共识数据分发给网络中的多个节点，从而生成银行权益管理网络数据。
步骤S44：对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据；
在本发明实施例中，利用基于分布式哈希表的查询算法对银行权益管理网络数据进行查询，同时采用基于机器学习验证算法对银行权益管理网络数据自动识别和纠正数据错误，验证数据的有效性和一致性，从而生成银行权益审计数据。
步骤S45：对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照。
在本发明实施例中，将银行权益审计数据转换为权益审计数据模型，该模型能够反映银行的业务流程和操作规范，包括交易类型、业务规则、授权访问等，将权益审计数据模型中的数据与当前权益管理数据进行比较，找出哪些数据发生了变化，根据权益审计数据模型中的变化，生成银行权益管理数据快照，这个快照应该包括变化的数据项、变化的时间戳以及其他相关信息。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据；
步骤S52：对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据；
步骤S53：利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照；
步骤S54：对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据；
步骤S55：对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据。
本发明通过基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据，通过使用量子态密钥制备处理，生成具有绝对安全保护的银行权益量子态密钥数据，量子态密钥数据可以在传输和解密过程中实现绝对安全的信息传递和保护，进一步提高银行权益数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和信息攻击，对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据，通过使用量子态纠缠传输处理，实现对银行权益数据的远程传输和共享，同时量子态数据可以在不同的银行机构和业务管理***之间进行传输和共享，为银行业务管理提供更加智能和高效的数据支持，利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照，对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据，数据的传输和解密过程均使用量子态，具有不可复制和不可破解的特性，实现银行权益数据的零泄露传输，进一步提高数据的安全性和隐私性，在量子态验证处理中，数据的传输和解密过程均使用量子态，实现数据的高精度验证，提高银行权益数据的真实性和可信度，实现了银行权益数据的即时性验证，对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据，通过使用权益报告明文构建处理，将银行权益量子态验证数据转化为易于理解和阅读的银行明文权益报告数据，提高银行权益数据的可读性和可理解性，通过使用银行权益量子态验证数据和明文权益报告数据，可以实现银行权益数据的分布式共享和互联互通。
作为本发明的一个实例，参考图6所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：
步骤S51：基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据；
在本发明实施例中，在银行权益管理数据快照中选择一组随机的数据，作为量子态密钥生成的种子数据，利用量子态生成器，将种子数据转换为一组初始的量子态，利用量子态编码技术，将银行权益管理数据快照中的所有数据编码成量子态，利用量子态门操作，对初始量子态进行操作，得到一组新的量子态，利用量子态纠缠技术，将新的量子态与原始量子态纠缠在一起，得到银行权益量子态密钥数据。
步骤S52：对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据；
在本发明实施例中，对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据，对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对，对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据，对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据。
步骤S53：利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照；
优选地，步骤S53中的多参数量子态解密计算公式如下所示：
其中是指银行解密权益数据快照，/>是指量子态解密函数迭代次数，/>是指求和符号的迭代索引，/>是指权益数据快照中的一个加密数据点，/>是指量子纠缠强度，/>是指量子态转换速率，/>是指量子密钥强度，/>为加密数据点在量子态转换速率/>和量子密钥强度/>处的解密损失函数，/>是指量子密钥复杂度，/>是指量子态衰减系数，/>是指银行权益纠缠态数据，/>是指量子纠缠程度的指数。
本发明创建了一种多参数量子态解密计算公式，通过引入高级数学运算符，将量子计算的优势充分发挥至极致，使解密过程高效而迅速。利用求和符号、微积分和极限符号等高级数学运算符，将解密过程分解为多个子任务，可以有效地将计算资源分配到各个子任务中，提高解密效率，通过将各个参数进行排列组合，产生不同的解密效果，引入权益数据块中的一个加密数据点和量子态转换速率/>，为解密增加了额外的随机性，使得对数据的攻击变得困难，提升了数据安全性，多参数量子态解密函数采用求和、微积分和极限运算，使得解密过程具有强大的容错和自适应能力，在解密过程中，通过对各个参数和变量进行微调，可以实时调整解密效果，从而确保解密过程的可靠性，多参数量子态解密函数在处理大量数据时，具有良好的稳定性，可确保解密过程的稳定运行。
步骤S54：对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据；
在本发明实施例中，将银行解密权益数据快照中的数据作为输入，并采用量子计算机上的量子态验证算法对其进行验证，检测量子态是否正确、检查是否存在干扰以及验证数据的完整性，如果验证失败，则算法会返回一个错误码并停止后续处理，如果验证成功，算法会生成银行权益量子态验证数据。
步骤S55：对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据。
在本发明实施例中，将银行权益量子态验证数据转换为经典位数据，并按照事先定义的格式进行组合，对组合后的经典位数据进行哈希计算得到哈希值，将哈希值与银行权益量子态验证数据进行比对，确认数据的完整性和真实性，利用多方安全计算技术对经过确认的银行权益量子态验证数据进行计算，并生成银行明文权益报告数据。
优选地，步骤S52包括以下步骤：
步骤S521：对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据；
步骤S522：对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对；
步骤S523：对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据；
步骤S524：对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据。
本发明对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据，量子态制备处理以其独特的超高信息密度突显了优越性，提供了高效的信息密度，提高了信息处理和存储效率，在量子态制备过程中，同时在多个量子态上进行操作，从而实现并行计算，大大提高了处理速度，在量子态制备过程中，通过测量即可验证数据的真实性，这在银行权益数据传输中，可以建立无条件的信任，有效避免了欺诈和篡改的风险，对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对，使得在银行权益数据的传输中，利用量子纠缠特性，可以实现即使在距离非常远的情况下，依然能够保持数据的一致性，对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据，由于量子态的不可克隆性，从而实现了银行权益数据传输的无条件安全性，通过智能的量子态传输处理，根据传输距离和环境噪声等因素，动态优化量子纠缠资源的利用，从而提高量子通信的效率，对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据，在进行量子态测量处理时，设计了多个测量基进行冗余测量，增强了***对误差的容忍度，提升了银行权益数据的抗干扰能力。
作为本发明的一个实例，参考图7所示，为图6中步骤S52的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S52包括：
步骤S521：对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据；
在本发明实施例中，在银行权益量子态密钥数据中选择一组随机的数据，作为量子态制备的种子数据，采用量子态生成器将将种子数据转换为初始的量子态，对初始量子态进行幺正变换，使其满足制备要求，具体幺正变换的方式可以根据具体需求选择，比如Hadamard变换、旋转门操作等，进行量子态测量，将量子态的信息提取出来，得到银行权益原始量子态数据
步骤S522：对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对；
在本发明实施例中，将银行权益原始量子态数据分成若干组，每组包含若干个量子比特。然后，利用量子态纠缠技术，将每一组量子比特中的某些比特之间建立纠缠关系，形成银行权益纠缠比特对。
步骤S523：对隐含银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据；
在本发明实施例中，将银行权益纠缠比特对加载到量子态传输装置中，例如超导量子线路或者离子阱中的量子比特，使用量子隧道效应，将银行权益纠缠比特对从发送方传输到接收方，使用量子密钥分发技术来生成秘密密钥，并将其用于加密和解密传输的量子态，将接收到的量子态进行测量，并与发送方事先约定好的测量基进行匹配，通过对测量结果进行比对，可以确认纠缠比特对是否成功传输到接收方，如果量子态传输成功则生成银行权益接受方态数据。
步骤S524：对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据。
在本发明实施例中，需要将银行权益接受方态数据进行基底旋转，将态数据转换为能量基态或者另一个已知的基态，在基底旋转完成后，使用量子测量仪对经过旋转的态数据进行测量，在测量时，每个比特都会以一定的概率落入某个经典态中，比如0或1。将每个比特的测量结果记录下来，并将它们组合成一组经典比特序列，通过解码算法将经典比特序列转换回量子态，从而生成银行权益纠缠态数据。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种应用于银行的权益管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行数据融合加密处理，生成银行加密权益数据；
步骤S2：基于银行加密权益数据进行链式数据分析处理，生成银行权益分析结果数据；
步骤S3：对银行权益分析结果数据进行零知识证明权益验证处理，生成银行权益验证令牌数据；
步骤S4：对银行权益验证令牌数据进行分布式共识权益管理，生成银行权益管理数据快照；其中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：对银行权益验证令牌数据进行权益验证令牌共识上传，生成共识验证银行权益令牌数据；
步骤S42：利用分布式共识权益管理优化公式对共识验证银行权益令牌数据进行计算，生成银行权益共识数据；其中，分布式共识权益管理优化公式具体为：
；
其中是指银行权益共识数据，/>是指样本数据数量，/>是指定义域，/>是指共识验证银行权益令牌数据，/>和/>是指第/>个权益验证令牌的特征值，/>是指将/>映射到实数的函数，/>是指一个在/>上的概率测度，/>是指正则化参数，/>是指向量算子，/>是指将映射到一个新的/>空间的函数，/>为函数/>的梯度向量范数值；
步骤S43：对银行权益共识数据进行权益管理网络搭建处理，生成银行权益管理网络数据；
步骤S44：对银行权益管理网络数据进行权益数据查询验证处理，生成银行权益审计数据；
步骤S45：对银行权益审计数据进行权益管理数据快照生成处理，生成银行权益管理数据快照；
步骤S5：对银行权益管理数据快照进行量子解密数据复位处理，生成银行明文权益报告数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取银行客户权益数据，对银行客户权益数据进行权益数据标准化处理，生成银行标准化权益数据；
步骤S12：基于银行标准化权益数据进行同态加密参数配置处理，生成银行同态加密参数集；
步骤S13：对银行同态加密参数集进行权益数据混沌加密，生成银行混沌加密权益数据；
步骤S14：对银行混沌加密权益数据进行数据异构融合处理，生成银行异构融合权益数据；
步骤S15：利用加密权益数据抽象化处理对银行异构融合权益数据进行抽象化处理，生成银行加密权益数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对银行加密权益数据进行分布式网络构建处理，生成银行分布式网络实例数据；
步骤S22：基于银行分布式网络实例数据进行银行数据上链处理，生成银行上链记录数据；
步骤S23：利用正则化多样本模型优化公式对银行上链记录数据进行优化计算，生成银行优化参数分布数据；
步骤S24：对银行优化参数分布数据进行智能合约执行处理，生成银行智能合约处理结果数据；
步骤S25：对银行智能合约处理结果数据进行权益分析结果提取处理，生成银行权益分析结果数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S23中的正则化多样本模型优化公式具体为：
；
其中，是指银行优化参数分布数据，/>是优化参数，/>是指正则化参数，/>是指样本数据数量，/>是指银行上链记录数据，/>是指第/>个样本的输入，/>是指第/>个样本的模型输出，是指一个参数化的模型，/>是指L2的范数，/>是指接近于零的无穷小数，/>是指一个/>接近于零时的辅助函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对银行权益分析结果数据进行零知识证明构建处理，生成银行零知识证明对象数据；
步骤S32：基于银行零知识证明对象数据进行零知识证明生成处理，生成银行权益验证证明数据；
步骤S33：对银行权益验证证明数据进行权益验证令牌生成处理，生成银行权益验证令牌数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：基于银行权益管理数据快照进行量子态密钥制备处理，生成银行权益量子态密钥数据；
步骤S52：对银行权益量子态密钥数据进行量子态纠缠传输处理，生成银行权益纠缠态数据；
步骤S53：利用多参数量子态解密计算公式对银行权益纠缠态数据进行解密计算，生成银行解密权益数据快照；
步骤S54：对银行解密权益数据快照进行量子态验证处理，生成银行权益量子态验证数据；
步骤S55：对银行权益量子态验证数据进行权益报告明文构建处理，生成银行明文权益报告数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S53中的多参数量子态解密计算公式具体为：
；
其中是指银行解密权益数据快照，/>是指量子态解密函数迭代次数，/>是指求和符号的迭代索引，/>是指权益数据快照中的一个加密数据点，/>是指量子纠缠强度，/>是指量子态转换速率，/>是指量子密钥强度，/>为加密数据点在量子态转换速率/>和量子密钥强度/>处的解密损失函数，/>是指量子密钥复杂度，/>是指量子态衰减系数，/>是指银行权益纠缠态数据，/>是指量子纠缠程度的指数。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S52的具体步骤为：
步骤S521：对银行权益量子态密钥数据进行量子态制备处理，生成银行权益原始量子态数据；
步骤S522：对银行权益原始量子态数据进行量子态纠缠处理，生成银行权益纠缠比特对；
步骤S523：对银行权益纠缠比特对进行量子态传输处理，生成银行权益接受方态数据；
步骤S524：对银行权益接受方态数据进行量子态测量处理，生成银行权益纠缠态数据。
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