一种基于多节点的数据上链校验方法、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及数据校验领域，特别是涉及一种基于多节点的数据上链校验方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、共享区块链为不同节点共同维护的区块链，当其中一个节点需要将数据上传至共享区块链时，需要共享区块链上的其他所有节点对此数据进行校验，校验通过后，才能允许此数据上传至共享区块链中，来保证共享区块链中的数据的安全性。

2、目前的区块链数据上链校验通过训练模型来实现，模型的训练需要数据来支持，而区块链的每个节点为了对自己的数据进行保密，就会在区块链上先上传一个基础模型，每个节点上传数据后，由其他节点进行验证，验证通过后，模型才会训练成功。所以，目前的通过训练模型实现区块链数据上链校验的方法所需要的训练数据量过大，只有训练数据量足够的情况下，才能实现对模型的训练。而当共享区块链中要存储的数据为负样本时，由于负样本的数量较少，导致模型在训练时所需的训练数据达不到数量要求，无法应用现有的区块链数据上链校验方法对训练数据量少的区块链数据进行校验，且在背书节点的数量过多时，由于每个背书节点的验证策略不同，所需的流量特征的数量也不同，所以，如何对训练样本数据量少且背书节点所需流量特征不同的区块链进行上链校验成为亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于多节点的数据上链校验方法、电子设备及存储介质，至少部分解决现有技术中存在的技术问题，本发明采用的技术方案为：

2、根据本技术的一个方面，提供一种基于多节点的数据上链校验方法，应用于区块链平台，区块链平台连接有目标数据节点和n个第一数据节点，第一数据节点为与区块链平台连接的非目标数据节点的背书节点，目标数据节点连接有目标数据接收端口，目标数据接收端口用于接收目标设备主机发送的数据流量包，区块链平台用于存储负样本数据。

3、所述基于多节点的数据上链校验方法包括如下步骤：

4、s100、响应于接收到目标数据节点发送的待校验样本数据的流量特征，获取每一第一数据节点进行数据验证所需的数据流量包的数量，得到数据流量包所需数量集a＝(a1,a2,...,am,...,an)；其中，m＝1,2,...,n；am为第m个第一数据节点进行数据验证所需的数据流量包的数量；

5、s200、获取目标数据节点对待校验样本数据进行验证所需的b个目标数据流量包，得到目标数据流量包集c＝(c1,c2,...,ca,...,cb)；其中，a＝1,2,...,b；ca为目标数据节点对待校验样本数据进行验证所需的第a个目标数据流量包；c1,c2,...,ca,...,cb为目标数据接收端口接收到的目标设备主机发送的连续的数据流量包；

6、s300、若max(a)＞b，则获取目标设备主机发送的处于cb之后的max(a)-b个数据流量包，并将其确定为第二数据流量包；其中，max()为预设的最大值确定函数；

7、s400、根据数据流量包的接收顺序，依次获取每一目标数据流量包的流量特征和每一第二数据流量包的流量特征，得到流量特征集g＝(g1,g2,...,gd,...,gmax(a))；gd＝(gd1,gd2,...,gdh,...,gdf(d))；其中，d＝1,2,...,max(a)；h＝1,2,...,f(d)；gd为g中第d个数据流量包的流量特征列表；f(d)为g中第d个数据流量包中流量特征的数量；gdh为g中第d个数据流量包中第h个流量特征；

8、s500、将g发送至每一第一数据节点；

9、s600、确定每一第一数据节点发送的根据g得到的待校验样本数据对应的数据校验值，得到数据校验值集w＝(w1,w2,...,wm,...,wn)；其中，wm为第m个第一数据节点发送的根据g得到的待校验样本数据对应的数据校验值；

10、s700、若w中的每一数据校验值均不为0，且(∑nm＝1wm)/n≥w0，则将待校验样本数据确定为负样本数据，并将待校验样本数据进行上链；其中，w0为预设校验异常阈值。

11、在本技术的一种示例性实施例中，在步骤s600之后，所述基于多节点的数据上链校验方法还包括：

12、s601、若wm＝0，则执行步骤s602；

13、s602、将接收时间处于g中首个数据流量包之前的数据流量包的流量特征增加至g的首位，并将g的最后一个数据流量包的流量特征从g中删除；

14、s603、将g发送至wm对应的第m个第一数据节点；

15、s604、接收第m个第一数据节点发送的数据校验值，并将其确定为wm；

16、s605、若wm＝0，则执行步骤s602，直至wm≠0，执行步骤s700。

17、在本技术的一种示例性实施例中，步骤s400还包括：

18、s410、在目标数据流量包的流量特征中增加目标特征标识，并执行步骤s500。

19、在本技术的一种示例性实施例中，步骤s600包括：

20、s610、接收每一第一数据节点发送的根据g得到的待校验样本数据对应的第一特征验证值，得到第一特征验证值集y＝(y1,y2,...,ym,...,yn)；其中，ym为第m个第一数据节点发送的待校验样本数据对应的第一特征验证值；

21、s620、根据每一第一数据节点的历史校验准确率，确定对应的第一数据节点的置信度，得到置信度集t＝(t1,t2,...,tm,...,tn)；其中，tm为第m个第一数据节点的置信度；

22、s630、根据ym和tm，确定第m个第一数据节点发送的待校验样本数据对应的数据校验值wm＝tm*ym。

23、在本技术的一种示例性实施例中，步骤s620包括：

24、s621、获取每一第一数据节点的历史校验准确率，得到历史校验准确率集z＝(z1,z2,...,zm,...,zn)；zm＝zm1/zm2；其中，zm为第m个第一数据节点的历史校验准确率，zm1为第m个第一数据节点的历史校验准确次数，zm2为第m个第一数据节点的历史校验总次数；

25、s622、遍历z，若zm＜z0，则将0确定为第m个第一数据节点的置信度tm；否则，将第一数据节点确定为第二数据节点，并执行步骤s623；其中，z0为预设历史校验准确率阈值；

26、s623、对j个第二数据节点的历史校验准确率u1,u2,...,ui,...,uj进行归一化处理，得到第i个第二数据节点的置信度ei；其中，i＝1,2,...,j；j≤n；ui为第i个第二数据节点的历史校验准确率；

27、s624、将ei确定为对应的第一数据节点的置信度。

28、在本技术的一种示例性实施例中，步骤s300还包括：

29、s310、若max(a)≤b，则将b个目标数据流量包发送至每一第一数据节点；

30、s320、接收每一第一数据节点发送的根据目标数据流量包得到的待校验样本数据对应的数据校验值，得到数据校验值集w＝(w1,w2,...,wm,...,wn)；其中，wm为第m个第一数据节点发送的待校验样本数据对应的数据校验值，并执行步骤s700。

31、在本技术的一种示例性实施例中，目标数据节点对应有目标编码策略；

32、目标数据节点用于执行以下方法：

33、s010、实时获取目标数据接收端口接收的待校验样本数据；

34、s011、根据目标编码策略，对待校验样本数据的流量特征进行自验证处理，得到自验证结果；

35、s012、若自验证结果为待校验样本数据为异常数据，则将待校验样本数据的流量特征发送至区块链平台。

36、在本技术的一种示例性实施例中，每一第一数据节点均对应有第一编码策略，n个第一数据节点对应的第一编码策略为q1,q2,...,qm,...,qn，其中，qm为第m个第一数据节点对应的第一编码策略；

37、第m个第一数据节点用于执行以下方法：

38、s020、响应于接收到区块链平台发送的流量特征集g；

39、s021、根据qm，对流量特征集g进行验证处理，得到对应的第一特征验证值ym；

40、s022、将ym发送至区块链平台。

41、根据本技术的一个方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现前述的基于多节点的数据上链校验方法。

42、根据本技术的一个方面，提供一种电子设备，包括处理器和前述的非瞬时性计算机可读存储介质。

43、本发明至少具有以下有益效果：

44、本发明根据目标数据节点的目标编码策略，对待校验样本数据进行自验证处理，若自验证结果为待校验样本数据为异常数据，则表示待校验样本数据为负样本数据，通过获取每一第一数据节点在进行数据验证时所需的数据流量包的数量，并将目标数据节点进行数据验证时所需的数据流量包的数量b与第一数据节点所需数据流量包的最大数量max(a)进行比对，若max(a)＞b，则表示目标数据节点不是所需流量包数量最大的数据节点，存在比目标数据节点所需流量包数量多的第一数据节点，以目标数据流量包为起始流量包，向后获取max(a)-b个数据流量包，并将此max(a)个数据流量包发送至每一第一数据节点，使每一第一数据节点根据接收到的数据流量包自行提取所需的流量特征，来进行待校验样本数据的验证，若第一数据节点无法根据接受到的数据流量包进行数据验证，则获取目标数据流量包之前的连续的数据流量包，对流量特征集g进行更新，保证了每个第一数据节点都可以根据自己的验证策略来对待检验数据进行验证，提高了数据验证的准确率，与现有技术的训练模型进行数据上链相比，本发明无需训练样本数据，且不公开每个第一数据节点的第一编码策略，在保证每个数据节点的数据保密的同时，确保了数据的上链校验的安全。