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公开(公告)号：CN115309515B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211232072.X
申请日：2022-10-10
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的跨链事务处理方法、装置及设备。包括，中继链将发起链发送的跨链事务请求转换为跨链事务消息，对跨链事务消息进行依赖检测，将存在同一个依赖关系的多个跨链事务消息划分到第一跨链事务集中，并根据依赖关系对第一跨链事务集中的多个跨链事务消息进行排序，将与任意一个跨链事务消息都不存在依赖关系的跨链事务消息划分到第二跨链事务集，对第一跨链事务集和第二跨链事务集中的跨链事务消息进行冲突检测，根据冲突检测结果将跨链事务消息发给接收链。通过本文实施例，实现了法检司区块链跨链的冲突检测和依赖检测，保证了法检司跨链在并发事务场景下以及多级事务场景下的数据隔离性和一致性。
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公开(公告)号：CN115309581B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211238576.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 人民法院信息技术服务中心 , 北京理工大学
Abstract: 本文提供了一种异构区块链跨链事务运行状态的分析方法和装置，其中方法包括：在一个跨链事务运行过程中，每隔设定时间获取一次参与该跨链事务的侧链和中继链的运行数据；对参与该跨链事务的各链的运行数据分别进行事务特征值提取，在所述中继链中广播提取后的事务特征值；所述中继链的主节点根据所述跨链事务的类型，确定用于分析所述跨链事务运行状态的目标从节点；所述目标从节点利用所述跨链事务的历史总特征值对参与该跨链事务的各链的事务特征值进行分析，确定所述跨链事务的运行状态。本文能够对区块链平台中异构区块链的跨链事务运行状态进行分析，及时确定跨链运行时的故障问题。
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公开(公告)号：CN114528392A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210433294.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的协同问答模型构建方法、装置及设备。包括，获取构建协同问答模型所需的第一数据；对第一数据进行分析，构建第一区块链的第一问题四元组数据；对第一问题四元组数据进行训练，得到第一问答模型；将第一问答模型的参数发送到中继链；接收中继链发送的第二问答模型的参数和第三问答模型的参数；根据第二问答模型的参数、第三问答模型的参数、更新第一问答模型的参数，并根据第一问题四元组数据对更新参数后的第一问答模型进行训练，最终得到协同问答模型。通过本文实施例，实现了利用跨链技术保证数据的安全性，同时在各区块链的数据不出库的情况下，构建的问答模型的参数，最终得到协同问答模型。
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公开(公告)号：CN115378942A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211232061.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文提供了一种区块链的信息跨链交互方法和交互装置，其中方法包括：第一区块链上的第一节点生成认证标识和认证信息，通过私钥加密；第一区块链上的验证节点通过第一节点的公钥对所述认证密文进行解密认证；第一区块链向第二区块链发送第一节点的公钥以及认证密文；第二区块链上的验证节点通过第一节点的公钥对认证密文进行解密认证；第二区块链通过第一节点的公钥对应答信息加密；第二区块链向第一区块链发送应答标识和应答密文；第一区块链根据所述应答标识，确定第二区块链认证成功；第一节点通过私钥解密所述应答密文，得到应答信息，根据应答信息将请求信息发送至第二区块链，以满足实际工作过程中的多样化需求。
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公开(公告)号：CN115329385A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211238647.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链跨链隐私保护的模型训练方法及装置。所述方法包括，各第一区块链训练本地模型，得到本地模型参数并计算损失值，第一区块链上为本地模型参数添加扰动得到本地模型隐私参数，将本地模型隐私参数和损失值发送到中继链上；中继链对接收到的本地模型隐私参数进行聚合，更新全局模型参数；并根据各第一区块链的损失值计算全局损失值，根据全局损失值的收敛情况进行迭代训练。通过本文的方法，实现了在保障模型训练的稳健性的同时，保障了法检司三方数据的隐私安全，解决了现有技术中法检司三方区块链的数据存在泄露的风险且模型训练的计算量较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114528392B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210433294.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的协同问答模型构建方法、装置及设备。包括，获取构建协同问答模型所需的第一数据；对第一数据进行分析，构建第一区块链的第一问题四元组数据；对第一问题四元组数据进行训练，得到第一问答模型；将第一问答模型的参数发送到中继链；接收中继链发送的第二问答模型的参数和第三问答模型的参数；根据第二问答模型的参数、第三问答模型的参数、更新第一问答模型的参数，并根据第一问题四元组数据对更新参数后的第一问答模型进行训练，最终得到协同问答模型。通过本文实施例，实现了利用跨链技术保证数据的安全性，同时在各区块链的数据不出库的情况下，构建的问答模型的参数，最终得到协同问答模型。
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公开(公告)号：CN114329636B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210213700.3
申请日：2022-03-04
Applicant: 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文涉及信息技术领域，尤其涉及一种司法数据的访问控制方法、系统、设备及存储介质。包括：客户端获取要访问数据，确定要访问数据在客户端上存储的默克尔哈希树中的第一父节点，将第一父节点和要访问数据发送给可信执行环境中的访问控制器；访问控制器向客户端获取要访问数据在默克尔哈希树中的第二父节点并根据第一父节点和第二父节点对要访问数据进行第一访问控制；当允许访问要访问数据时，可信执行环境将第一父节点更新到可信执行环境中存储的可信默克尔哈希树中，当客户端再次获取到该要访问数据时，以使访问控制器根据可信默克尔哈希树对要访问数据进行第二访问控制。通过本文实施例，提高了对司法数据进行访问控制的计算性能和效率。
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公开(公告)号：CN114329636A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210213700.3
申请日：2022-03-04
Applicant: 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文涉及信息技术领域，尤其涉及一种司法数据的访问控制方法、系统、设备及存储介质。包括：客户端获取要访问数据，确定要访问数据在客户端上存储的默克尔哈希树中的第一父节点，将第一父节点和要访问数据发送给可信执行环境中的访问控制器；访问控制器向客户端获取要访问数据在默克尔哈希树中的第二父节点并根据第一父节点和第二父节点对要访问数据进行第一访问控制；当允许访问要访问数据时，可信执行环境将第一父节点更新到可信执行环境中存储的可信默克尔哈希树中，当客户端再次获取到该要访问数据时，以使访问控制器根据可信默克尔哈希树对要访问数据进行第二访问控制。通过本文实施例，提高了对司法数据进行访问控制的计算性能和效率。
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公开(公告)号：CN115378942B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211232061.1
申请日：2022-10-10
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文提供了一种区块链的信息跨链交互方法和交互装置，其中方法包括：第一区块链上的第一节点生成认证标识和认证信息，通过私钥加密；第一区块链上的验证节点通过第一节点的公钥对所述认证密文进行解密认证；第一区块链向第二区块链发送第一节点的公钥以及认证密文；第二区块链上的验证节点通过第一节点的公钥对认证密文进行解密认证；第二区块链通过第一节点的公钥对应答信息加密；第二区块链向第一区块链发送应答标识和应答密文；第一区块链根据所述应答标识，确定第二区块链认证成功；第一节点通过私钥解密所述应答密文，得到应答信息，根据应答信息将请求信息发送至第二区块链，以满足实际工作过程中的多样化需求。
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公开(公告)号：CN115329385B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211238647.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 北京理工大学 , 人民法院信息技术服务中心
Abstract: 本文涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链跨链隐私保护的模型训练方法及装置。所述方法包括，各第一区块链训练本地模型，得到本地模型参数并计算损失值，第一区块链上为本地模型参数添加扰动得到本地模型隐私参数，将本地模型隐私参数和损失值发送到中继链上；中继链对接收到的本地模型隐私参数进行聚合，更新全局模型参数；并根据各第一区块链的损失值计算全局损失值，根据全局损失值的收敛情况进行迭代训练。通过本文的方法，实现了在保障模型训练的稳健性的同时，保障了法检司三方数据的隐私安全，解决了现有技术中法检司三方区块链的数据存在泄露的风险且模型训练的计算量较大的问题。
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