(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111591198.1
(22)申请日 2021.12.23
(71)申请人 蓝象智联（杭州）科技有限公司
地址 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街
道鼎创财富中心2幢3012室
(72)发明人 赵明飞 刘登涛 谷胜才 钟马明
张程程
(74)专利代理机构 北京盛凡佳华专利代理事务
所(普通合伙) 11947
专利代理师 程文栋
(51)Int.Cl.
G06Q 30/02(2012.01)
G06Q 20/14(2012.01)
G06F 21/60(2013.01)
G06F 21/62(2013.01)
G06F 16/2458(2019.01)
(54)发明名称基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置(57)摘要本发明涉及隐私计算的数据定价方法，尤其是基于评估收益和贡献程度的数据定价方法；获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度；根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。同时，数据累计的方式没有泄露计算过程的数据， 保护了数据安全。权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 114463035 A 2022.05.10
C N 114463035
A
1.基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于，它包括下列步骤：
1)初始化各个多方安全计算节点查询累计次数和付费权重、查得数据累计个数和付费权重、命中累计次数和收费权重；
2)完成一次查询后，获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；
3)在获取数据后，对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；
4)在给定时间内，根据累加结果，计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度，其中收益是通过查询次数和查得数据衡量，贡献程度通过成员的命中次数衡量；
5)根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；
6)进入新一轮的计算，重新初始化各个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、被命中次数。该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。同时，数据累计的方式没有泄露计算过程的数据，保护了数据安全。
2.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的查询累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查询累计次数用Q表示，成员i查询累计次数用Q
i
表示，初始值为0；成员i查询付费的权
重用α
i
表示；假设有m个成员，
3.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的查得数据累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟
区块链；查得数据累计个数用G表示，成员i查得累计次数用G
i
表示，初始值为0；成员i查得
付费的权重用β
i
表示；假设有m个成员，
4.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述步骤1)中，各个成员的命中累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块
链；命中累计次数用H表示，成员i命中累计次数用H
i
表示，初始值为0；成员i贡献的权重用
γ
i
表示；假设有m个成员，
5.根据权利要求1所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述
步骤5)中，智能合约模型包括：付费总额S：每个成员分配的费用D
i
:
其原理是：假设有m个成员，在一定时间内，有这样的等式：联盟内所有成员查得数据累计个数＝联盟内所有成员命中累计次数，即G＝H：
其中α
i 为查询付费权重，β
i
为查得付费权重，γ
i
为贡献权重。
6.根据权利要求5所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，其特征在于：所述查询付费权重的参考因子包括查询频率，所述查得付费权重的参考因子包括市场地位、用户规模、查询频率和数据质量，所述贡献权重包括市场地位、用户规模、数据质量和命中次数。
7.基于评估收益和贡献程度的数据定价装置，该装置包括计算机可读存储介质或者移动终端，计算机可读存储介质或者移动终端存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程
序包括如权利要求1‑6中任一所述的基于评估收益和贡献程度的数据定价方法。
基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置
技术领域
[0001]本发明涉及隐私计算的数据定价方法，尤其是基于评估收益和贡献程度的数据定价方法以及装置。
背景技术
[0002]多方安全计算时，在联盟中，联盟成员查询联盟内是否存在相同数据时，通过协调节点转发查询请求，查询方成员不清楚命中了哪些被查询方成员，被查询方也无法知道是谁查询的，实现了身份双盲，通过多方安全计算查询时保护了数据隐私。协调节点可以获取每次查询的结果返回给查询方，但协调节点不清楚查询的内容，如图1所示。
[0003]当前数据定价是通过包装调用接口，计算调用次数来进行收费。由于查询和被查询方身份双盲，
无法客观衡量各个参与节点的收益程度和贡献程度。当前也没有大规模运用多方安全计算进行数据交易，以及基于交易的定价算法。
[0004]另外对本文出现的专业术语进行定义：
[0005]多方安全计算：(Secure Multi‑Party Computation)主要是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题；
[0006]联盟：多方安全计算成员可以组成一个计算联盟；
[0007]多方安全计算节点：每个多方安全计算的成员中的计算节点；
[0008]区块链节点：每个部署的区块链节点，每个多方安全计算成员对应一个区块链节点；
[0009]查询累计次数：多次查询次数之和；
[0010]命中：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，如果被查询方存在该信息称之为命中；
[0011]查得数据个数：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，查询方的查询命中的成员个
数；举例：多家银行联盟通过多方安全计算技术，实现多头数据查询，一个成员在查询一个贷款人是否存在多头数据时，系统统计其他联盟成员是否存在该贷款人的贷款记录，如果有另外3家银行存在贷款记录，则查得数据个数为3；
[0012]查得数据累计个数：多次查询查得数据个数之和；
[0013]命中次数：在3个以及以上成员时，通过多方安全计算的查询，被查询方的命中的累计次数；
[0014]命中累计次数：多次查询命中次数之和；
[0015]数据定价：对数据使用价值的衡量。
发明内容
[0016]针对现有技术的不足，本发明提供一种基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，该方法可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。另外还提供一种配合上述方法进行操作的硬件装置。
[0017]本发明的技术方案为：
[0018]基于评估收益和贡献程度的数据定价方法，它包括下列步骤：
[0019]1)初始化各个多方安全计算节点查询累计次数和付费权重、查得数据累计个数和付费权重、命中累计次数和收费权重；
[0020]2)完成一次查询后，获取各个多方安全计算节点每次查询次数、查得数据个数、被命中次数；
[0021]3)在获取数据后，对每个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、命中次数与上次的数据累加，并将结果录入到区块链节点，广播给联盟内所有节点，形成一份分布式账本；
[0022]4)在给定时间内，根据累加结果，计算每个多方安全计算成员的收益、贡献程度，其中收益是通过查询次数和查得数据衡量，贡献程度通过成员的命中次数衡量；
[0023]5)根据预先确定的智能合约模型对各个成员进行费用清算；
[0024]6)进入新一轮的计算，重新初始化各个多方安全计算节点查询次数、查得数据个数、被命中次数。该方法通过将计算过程的数据累计存入区块链节点，在联盟内形成了共识，从而可以快速根据收益和贡献程度进行清分和结算，极大提高了效率。同时，数据累计的方式没有泄露计算过程的数据，保护了数据安全。
[0025]具体的，所述步骤1)中，各个成员的查询累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查询累计次数用Q表示，成员i查询累计次数用Q i 表示，初始值为0；成员i查询付费的权
重用αi 表示；假设有m个成员，它的意义在于：查询累计次数越多表示收益越多，则需要付费越多。
[0026]具体的，所述步骤1)中，各个成员的查得数据累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；查得数据累计个数用G表示，成员i查得累计次数用G i 表示，初始值为0；成员i查得付费的权重用βi 表示；假设有m个成员，它的意义在于：查得数据累计个数越多表示收益越多，则需要付费越多。
[0027]具体的，所述步骤1)中，各个成员的命中累计次数由各个联盟成员计算、保存，并将结果保存到联盟区块链；命中累计次数用H表示，成员i命中累计次数用H i 表示，初始值为0；成员i贡献的权重用γi 表示；假设有m个成员，
它的意义在于：命中累计次数越多，表示贡献越大，则收到的费用越多，根据付费的情况分配价值。[0028]具体的，所述步骤5)中，智能合约模型包括：付费总额S：
每个成员分配的费用D i ：其原理是：假设有m个成员，在一定时间内，有这样的等式：联盟内所有成员查得数据累计个数＝联盟内所有成员命中累计次数，即G＝H：
[0029]其中αi 为查询付费权重，βi 为查得付费权重，
γi 为贡献权重。[0030]进一步地，所述查询付费权重的参考因子包括查询频率，所述查得付费权重的参考因子包括市场地位、用户规模、查询频率和数据质量，所述贡献权重包括市场地位、用户规模和数据质量。通过合理的权重设置以期改善模型精度。
[0031]基于评估收益和贡献程度的数据定价装置，该装置包括计算机可读存储介质或者
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