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福州大学陈星获国家专利权

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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于联盟区块链的数据可信计算框架获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119885267B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411955395.0,技术领域涉及:G06F21/62;该发明授权一种基于联盟区块链的数据可信计算框架是由陈星;林哲旭;陈汉林;刘漳辉设计研发完成,并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于联盟区块链的数据可信计算框架在说明书摘要公布了:本发明提出一种基于联盟区块链的数据可信计算框架,实体包括数据需求方、数据提供方、共识节点、证书机构;结构划分为数据注册层、数据可信层、数据共识层、数据处理层、数据交付层。数据注册层采用基于联盟区块链的数据架构范式,将数据划分为标识、特征数据、数据实体以标准化数据注册流程,为异构异源异域数据资源提供统一的接入方式,整合数据资源;数据可信层使用数据可信计算机制,使数据提供方在数据需求方不接触原始数据的前提下,为其提供数据资源分析处理的结果;数据共识层包括数据可信追溯机制,保证数据流动的安全性和完整性;本发明能将传统的数据托管交换即服务模式转变为数据处理即服务模式,实现数据的“可用不可见”。

本发明授权一种基于联盟区块链的数据可信计算框架在权利要求书中公布了:1.一种基于联盟区块链的数据可信计算框架,其特征在于:数据可信计算框架DTCF的实体包括数据需求方、数据提供方、共识节点、证书机构;计算框架的结构划分为数据注册层、数据可信层、数据共识层、数据处理层、数据交付层; 数据注册层采用基于联盟区块链的数据架构范式,将数据划分为标识、特征数据、数据实体以标准化数据注册流程,为异构异源异域数据资源提供统一的接入方式,整合数据资源; 数据可信层使用数据可信计算机制,使数据提供方在数据需求方不接触原始数据的前提下,为其提供数据资源分析处理的结果; 数据共识层包括数据可信追溯机制,即通过数据计算过程链上留痕的方式,来保证数据需求方、计算节点和数据提供方之间数据流动的安全性和完整性; 步骤S1中,数据架构范式CBDA用于提供统一的方式来持久性标识、描述、定位和管控异源异域异构数据资源, CBDA转换规则中,将注册数据提供方DPj的数据资源划分为标识、特征数据、数据实体;其中 标识UIi是数据资源的标识说明,用于持久且唯一标识每个数据资源,使用下述定义1对其进行描述:定义1.UIi是数据资源在CBDA中的标识部分,表示为如下四元组: 其中UIDi是数据资源的唯一标识,tStamp是生成的时间戳,PKj是数据提供方DPj的公钥,SKj是数据提供方DPj的私钥,M是数据提供方自定义的加密字符串,Sig是短签名函数,是数据提供方DPj使用其私钥SKj对字符串M的签名信息; 特征数据CDi是数据资源的元数据信息,用于检索、发现对应数据资源,其具体含义见下述定义2: 定义2.CDi是数据资源在CBDA中的特征数据部分,即元数据,表示为如下四元组: 其中Metai是数据资源的元数据,是数据提供方DPj使用其私钥SKj对数据资源的UIDi的签名信息,apiInfoi是数据资源的调用接口信息; 数据实体DEi是数据资源经过链上注册表合约RC的注册表存储模块处理后的映射,而非原始数据,具体如下述定义3所示: 定义3.DEi是数据资源在CBDA中的数据实体部分,表示为如下五元组: 其中ADi表示数据资源的访问地址,dl表示数据资源的有效截止时间,AS是表示数据资源是否可用的状态标识,KDTSP表示拟定的对称密钥,是通过对称密钥KDTSP对数据资源的访问地址的签名信息; 数据架构对象CBDAOi是数据资源最终在拟议框架的格式化存储形式,其具体含义见下述定义4: 定义4.CBDAOi是数据资源经过CBDA规则转换后在链上的表示形式,表示为如下三元组: CBDAOi=UIi,CDi,DEi公式4; 其中UIi,CDi,DEi分别是数据资源经过CBDA规则转换后的标识、特征数据、数据实体部分;CBDA数据转换流程如下:拟议框架为每个数据资源分配定义1的UIi,作为其对应CBDA对象的唯一标识;同时,构建定义2的CDi,并以预设映射函数与UIi一一对应;最后,以标准化格式封装定义3的数据实体DEi,并对外提供接收数据请求的接口; 当数据提供方准备发布其数据资源时,依据上述数据转换流程对数据资源进行标准化注册。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人福州大学,其通讯地址为:350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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