[发明专利]一种基于区块链的可信隐私智能服务计算系统及方法

权利要求书

1.一种基于区块链的可信隐私智能服务计算系统实施的计算方法，其特征在于，

所述基于区块链的可信隐私智能服务计算系统，进行计算服务、加密服务以及可信权益服务，包括：

用户端、模型提供端以及云服务端，其中：

所述用户端为智能服务计算的使用者，拥有数据以及公私钥生成器，所述用户端向所述云服务端提出需求、请求服务，并取得权限后开始整个服务流程；所述模型提供端从云服务端获取加密公钥后，将训练好的预测模型使用公钥加密并提供给所述云服务器端，同时提供分类标签，所述计算服务完成后，模型提供端获得权益分配结果并获得相应费用；并且

所述云服务器端用于提供计算资源和模型服务，完成用户端的请求；

所述用户端的运转流程包括：首先，所述用户端生成公私钥，并将公钥发送给云服务端；其次，在本地将数据通过所述公钥加密，密文上传云服务端；再次，用户端得到云服务端提供的密文运算结果，并在本地通过私钥解密进而得到最终结果；最后，用户端收到云服务端的权益分配结果，并提交服务费用；所述云服务器端的运转流程包括：首先，所述云服务端接收所述用户端公钥，并将其发送给所述模型提供端加密预测模型；或者使用所述云服务端自有的预测模型，直接加密；然后，所述云服务端接收所述模型提供端的加密模型以及用户端提供的密文数据进行密文的卷积神经网络计算，将密文结果返回给所述用户端，隐私服务计算过程完毕；同时，在计算过程中，所述云服务端计算资源使用及服务提供情况，并连同云提供商信息提交区块链存证，并使用区块链智能合约设计权益计算模型并自动执行，分配云服务端、用户端、模型提供端各自的费用和收益；所述用户端付费，所述云服务端和所述模型提供端获益；所述计算方法采用基于区块链的可信隐私智能服务计算模型实现，所述计算模型包括：

可信隐私服务计算子模型，由密文数据和模型的数据流以及权益交易流两个信息流组成，分为同态加密模块、服务计算模块、可信权益管理模块和解密模块；

预测服务隐私计算子模型,采用改进的DGHV同态加密方法，所述DGHV同态加密方法加密的明文空间为{0,1}，通过将其加密算法的随机数乘2运算变换为乘2ⁿ，解密算法的模2变成模2ⁿ，明文空间由1比特扩大到n比特，减少加密次数；同时，所述改进的DGHV同态加密算法使用平方公钥压缩方法来缩减公钥的尺寸，使用生成的2k个公钥完成k²个公钥的加密工作，其中k为正整数，首先将2k个公钥平均分成两组，然后分别从两组公钥中随机选择一个公钥对应相乘，再乘以随机数，从而生成k²个数，进一步完成加密操作；所述改进的DGHV同态加密方法面向整数的同态加密算法，支持负数运算，符合卷积神经网络场景下的计算需求；以及

预测服务权益评估子模型，其中服务收益分为所述模型提供端的收益和所述云服务端的收益，所述服务权益评估在区块链智能合约部分实现，所述服务权益评估的具体参数包括模型准确度、存储容量、使用时长、服务费、数据量、默认图像大小和/或默认收益。

2.根据权利要求1所述的计算方法，其特征在于：所述权限包括认证或开通账户。