[發明專利]一種基于區塊鏈的智學鏈系統及工作方法

在審

• 申請號: 202010690561.4
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111723157A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 錢萍;尹雋;楊偉浩;羅涵;許宏敏;滕瑋
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G06F16/27
• 分類號: G06F16/27;G06F16/23;G06F21/64;G06N3/04;G06N3/08;G09B5/08
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 盧霞

1.一種基于區塊鏈的智學鏈系統，其特征在于該系統包含若干用戶、一個云服務中心和一個深度學習系統；所述用戶與云服務中心分別相連，每個用戶作為區塊鏈中的一個區塊，基于云服務中心組成區塊鏈系統；所述用戶可以向云服務中心推薦優質教學資源，也可以訪問云服務中心的各種教學資源，并對教學資源進行評論；所述云服務中心連接各用戶組成區塊鏈系統；所述云服務中心存儲用戶推薦的教學資源鏈接和用戶對教學資源的評論，并與深度學習系統相連；所述深度學習系統與云服務中心相連，基于深度學習算法對資源推薦用戶、評論用戶，以及用戶的評論信息進行分析，將不合規的資源、評論信息和做出不合規推薦、評論的用戶信息反饋給云服務中心，由云服務中心對資源、評論和用戶進行相應處理。

2.一種如權利要求1所述的基于區塊鏈的智學鏈系統的工作方法，其特征在于包含以下步驟：

(1)用戶R_i依據橢圓曲線E確定私鑰k_i，計算出公鑰K_i＝k_iG，E的方程為y²＝x³+ax+b，基點為G，階數為n；每個用戶與云服務中心相連，將公鑰K_i存儲到云服務中心，其他用戶都可訪問該公鑰K_i；

(2)用戶R_i對推薦的教學資源信息m_i或評論r_i用私鑰簽名，將得到的簽名，以及m_i或r_i存儲在云服務中心，其他用戶都可訪問；

(3)其他用戶R_j對存儲在云服務中心的用戶R_i推薦的教學資源信息m_i和評論r_i用其公鑰K_i驗證簽名，驗證通過則將所有存儲在云服務中心的推薦信息和評論一起計算生成Hash值H；驗證不通過則反饋給云服務中心處理；

(4)各用戶R_i生成各自的區塊信息存儲在本地，每一個區塊的信息包含區塊索引、時間戳、云服務中心的所有推薦信息和評論生成的Hash值H，以及前一個區塊所有內容的Hash值h_i，從而各區塊組成區塊鏈系統；

(5)當用戶R_i對云服務中心上的教學資源信息或評論進行更新時，即用戶修改或刪除用戶已有的推薦信息或評論，或者用戶在云服務中心添加新的推薦信息或評論；用戶更新云服務中心上的存儲信息，并重新計算所有教學資源信息和評論的Hash值，得到H’；并且用戶利用私鑰k_i對更新后的教育資源m_i’或評論r_i’簽名，將得到的簽名發送到云服務中心，其他用戶都可訪問該簽名；其他用戶根據用戶R_i的公鑰和簽名驗證R_i的身份和m_i’或r_i’，驗證通過則重新計算云服務中心上所有資源的Hash值，得到H’，更新各自的區塊信息；驗證不通過則反饋給云服務中心處理；云服務中心刪除驗證不通過的m_i’或r_i’，并警告用戶R_i；被警告次數大于閾值時，云服務中心通知所有用戶從區塊鏈系統中刪除該用戶；

(6)系統中增加一個用戶R_i時，即在區塊鏈系統中增加一個新的區塊，該區塊內容為：前一個區塊索引值加1作為區塊索引，新區塊產生的時間作為時間戳，云服務中心中所有資源和評論的Hash值，以及前一個區塊所有內容的Hash值；

(7)系統中刪減一個用戶R_i時，云服務中心通知所有用戶在區塊鏈系統中刪除一個區塊，收到通知的區塊鏈系統中R_i之后所有用戶的區塊索引值減1，R_i前一個用戶R_i-1的h_i-1更新為R_i后一個用戶R_i+1所有內容的Hash值；所有用戶重新計算區塊中存儲的所有資源和評論的Hash值；

(8)構建基于深度神經網絡的深度學習系統，對所有評論、資源推薦用戶，以及評論用戶進行分析，根據分析結果對資源質量和評論可信度打分；當某個資源或評論的分值低于閾值時，深度學習系統反饋資源信息或評論信息，以及資源或評論對應的用戶信息給云服務中心；云服務中心刪除評論低的資源或不合規的評論，并警告對應的用戶，即資源推薦用戶或評論用戶，被警告次數大于閾值的用戶由云服務中心通知所有用戶從區塊鏈系統中刪除該用戶。