(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210985486.3 (22)申请日 2022.08.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115062347 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 四川新网银行股份有限公司 地址 610000 四川省成 都市成都高新区吉 泰三路8号1栋1单 元26楼1-8号 (72)发明人 王萍　徐志华　贾坤　沈星　 (74)专利代理 机构 成都智言知识产权代理有限 公司 51282 专利代理师 李勇 (51)Int.Cl. G06F 21/62(2013.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) H04L 9/40(2022.01) H04L 12/18(2006.01)(56)对比文件 CN 112215616 A,2021.01.12 WO 201812012 9 A1,2018.07.0 5 US 2019271978 A1,2019.09.0 5 US 2020410 509 A1,2020.12.31 CN 113515538 A,2021.10.19 US 201934762 2 A1,2019.1 1.14 CN 112132589 A,2020.12.25 CN 114255123 A,202 2.03.29 CN 10976 6362 A,2019.0 5.17 刘娜.分布式数据库查询优化研究. 《微型电 脑应用》 .2021,第37 卷(第8期),第108-1 11页. LianTian L i.Efficent Distributed Database Clusteri ng Algorithm for Big Data Proces sing. 《网页在线公开： ht tps:// ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp= & arnumber=9470 351》 .2021,第1-4页. 李淑兰等.分布式数据库分片关系变换自适 应查询技 术研究. 《科 学资讯》 .2020,(第32期), 第142页. 审查员 杨怡睿 (54)发明名称 一种保障数据价值准确性的数据隐私安全 共享方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种保障数据价值准确性的 数据隐私安全共享方法及系统， 属于大数据技术 领域。 本发明包括以下步骤： 1） 各金融机构将蓝 名单数据上传至本地； 2） 请求方机构发起某客户 的蓝名单查询请求， 并将该请求定向隐私发送到 DNS协调方的协调节点； 3） 协调节点将收到的请 求通过广播的方式发送至其他金融机构； 4） 其他 金融机构收到广播请求后在本地数据库进行查 询， 并将查询结果反馈至协调节点进行汇总； 5） DNS协调方的算力平台计算每条查询结果的准确 性， 得到准确率数据； 6） 请求方机构基于准确率 数据进行风险决策。 本发明解决了传统中心数据库数据共享模式下共享数据准确率不足、 安全性 不足的难题， 极大简化了准确性 率判断的难题。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115062347 B 2022.11.04 CN 115062347 B 1.一种保障数据价 值准确性的数据隐私安全 共享方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 各金融机构将蓝名单数据上传至金融机构本地， 所述蓝名单数据包含蓝名单加 入时间、 客户身份主键ID和蓝名单类型编码； 步骤2： 请求方机构发起某个客户的蓝名单查询请求， 并将该蓝名单查询请求定向隐私 发送到DNS协调方的协调节点； 步骤3： DNS协调方的协调 节点将收到的蓝名单请求通过广播的方式发送至其他金融机 构； 步骤4： 其他金融机构对于收到的广播请求， 在本地的分布式数据库进行查询， 并将查 询到的蓝名单 数据反馈 至DNS协调方的协调节点进行汇总； 步骤5： DNS协调方的算力平台基于COBP算法计算每条查询到的蓝名单数据的准确性， 得到准确率数据； 步骤6： 请求方机构接收到各家金融机构共享的蓝名单数据， 并基于步骤5得到的准确 率数据进行风险决策； 步骤5具体包括以下步骤： 步骤5.1： 初始化各个协调 节点的准确率分布， 定义各金融机构共享的蓝名单数据的准 确率均为 步骤5.2： 初始化各个协调 节点的惩罚因子分布， 定义各家机构共享数据的惩罚因子均 为γi＝‑1,i＝1,…,N； 步骤5.3： 基于各个协调节点的准确率分布和惩罚因子分布， 计算金融机构Ai返回的蓝 名单数据的准确率 值ωi； 步骤5.4： DNS协调方的协调节点汇总带有准确率值的蓝名单数据， 同时将带有准确率 值的蓝名单 数据返回至请求节点； 步骤5.3的具体步骤 包括： 步骤5.3.1： 若协调节点上线m日以内， 遍历惩罚因子列表和初 始化准确率列表， 若γi≥ 0， 则ωi＝γi； 否则 若上线m日以上， 则进入步骤5.3.2； 步骤5.3.2： 基于Critic算法， 构建准确率统计值指标Bj， 对于金融机构A1,A2,……,AN， 分别计算指标B1,B2,B3,B4,B5， 对于任意金融机构Ai和任意准确率统计值指标Bj， 其对应的 指标值为bi j,其中N＝1 ,2 ,,,,N； j＝1 ,2 ,,,,5， 最终得到评价指标集S， 其中B1为共享数据日均上传量的标准差， B2为共享数据日均差量的标准 差， B3为各金融机构共享数据相关系数的平均值， B4为同机构下不同服务间的数据重合度， B5为各机构共享数据的互信贡献度； 步骤5.3.3： 基于 Critic算法及评价指标集S， 实时计算更新蓝名单 数据准确率； 步骤5.3.4： 对于金融机构Ai， 统计金融机构Ai最近m日的日准确率标准差， 记做Di， 计算 标准差列表的变异度， 记做Fi, 自适应更新数据准确率 得到最终的准 确率 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115062347 B 2步骤5.3.5： 根据惩罚因子列表， 得到当次查询请求返回数据的准确率值， 如果γi≥0, 则 否则ωi＝γi； 步骤5.3.3的具体步骤 包括： 步骤5.3.3.1： 对指标bij进行无量纲化处理得到指标值 对于任意一个准确率统计值 指标Bj,计算每一个指标集的最大值和最小值， 分别记做 和 其中 则对于指标B2,B3,B4, B5， 对于指标B1， 步骤5.3.3.2： 对于任意一个准确率统计值指标Bj,计算该指标集的平均值 以标准差形式来度量指标变异度Sj, 步骤5.3.3.3： 对于准确率统计值指标中的任意两个指标Bt和Bj,假设rtj表示评价指标 Bt和Bj的相关系数， 则 其中1≤t,j≤5， 假设指标冲突性记做 Rj， 则 步骤5.3.3.4： 对于准确率统计值指标Bj， 假设信息量记做Cj， 则Cj＝SjRj， 然后计算各个 指标的客观权 重Wj， 步骤5.3.3.5： 更新数据准确率， 对于机构Ai， 定义数据准确率更新值为 基于指标客 观权重Wj， 计算机构准确率的信息量Yi, 更新各机构的数据准确率， 2.一种实现权利要求1所述保障数据价值准确性的数据隐私安全共享方法的系统， 其 特征在于， 包括： 分布式数据库： 用于储 存各金融机构蓝名单 数据； DNS协调方： 包括协调节点和算力平台； 协调节点： 用于接收蓝名单查询请求并通过广播的方式发送至其他金融机构， 以及接 收其他金融机构反馈的蓝名单 数据； 算力平台： 用于计算每条反馈的蓝名单 数据的准确性， 得到准确率数据； 决策模块： 用于根据准确率数据进行风险决策。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115062347 B 3