[发明专利]一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储方法和系统

说明书

本发明提供一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储方法和系统，包括以下步骤：S1：获取身份隐私数据；S2：将所述身份隐私数据切分为若干份；S3：对切分后的每一份身份隐私数据进行编码；S4：将编码后的每一份身份隐私数据加密存储至不同的存储节点中。本发明将身份隐私数据编码后，分散存储至不同的存储节点。采用秘密共享技术，对不同存储节点的身份数据进行安全处理。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，更具体地，涉及一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储方法和系统。

背景技术

随着大数据时代的到来，如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战。在具体应用中，隐私即为数据，所有者不愿意被披露的敏感信息，包括敏感数据以及数据所表征的特性。含有隐私的信息在网络中传播的过程中，隐私感知、隐私保护、隐私分析都依赖于对隐私信息的定量化描述、隐私信息处理过程中形式化描述、隐私度量演化的公理化描述体系。隐私计算模型是研究基于多维度的隐私定义、刻画及演化理论构建的计算模型，可利用信息论、博弈论、优化理论、计算复杂性理论等工具，给出隐私的量化定义，建立一整套隐私信息处理过程中隐私变换的描述和计算规则，揭示隐私度量、隐私泄露收益损失比、隐私保护与分析复杂性代价以及隐私保护效果之间的内在联系，为隐私保护技术提供一套科学的、体系化的理论工具。

现有的隐私数据大量应用于生物识别中，所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。

现有的个人生物隐私数据，比如人脸、指纹、虹膜等，往往作为图片，采用集中式存储和管理的方式保存在中心数据节点，并于其它的身份信息关联（比如身份证号、学号、手机号等）。目前，除了在登录系统时的密码保护外，并没有采取其它更多的保护措施，从而存在极大的隐私泄露风险。

现有技术中公开一种保护隐私的身份信息存储、身份认证方法及装置，其中，保护隐私的身份信息存储方法包括：身份证明服务端在对用户实名认证通过后，生成用户的分布式身份标识，并将分布式身份标识发送至用户的终端设备；终端设备获取用户的生物特征信息作为生物特征模板，并利用终端设备的第一公钥，采用同态加密算法对生物特征模板进行加密，得到密文生物特征模板，以及向身份签发服务端发送身份签发请求，其中包括分布式身份标识和密文生物特征模板；身份签发服务端响应于身份签发请 求，生成用户的身份凭证，并将身份凭证保存至区块链，其中，身份凭证包括分布式身份标识和密文生物特征模板。该方案利用传统的加解密方式来确保数据安全性、利用身份凭证来对应区块链的存储节点来方便数据查找，同样存在容易泄漏隐私的问题。

发明内容

本发明的首要目的是提供一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储方法，采用秘密共享技术，对不同存储节点的身份数据进行安全处理。

本发明的进一步目的是提供一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储系统。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于秘密共享的身份隐私数据分布式存储方法，包括以下步骤：

S1：获取身份隐私数据；

S2：将所述身份隐私数据切分为若干份；

S3：对切分后的每一份身份隐私数据进行编码；

S4：将编码后的每一份身份隐私数据加密存储至不同的存储节点中。

上述方案中基于秘密共享对身份隐私数据进行保存，所谓秘密共享是将秘密拆分成多个分片，每个分片交由不同的参与方管理。只有超过一定门限数量的若干个参与方共同协作才能还原秘密信息，仅通过单一分片无法破解秘密，更加安全的保护身份隐私数据。