一种无第三方的可公开验证的高隐私群组数据贡献度量方法及系统

本发明属于数据要素安全，尤其是涉及一种无第三方的可公开验证的高隐私群组数据贡献度量方法及系统。

背景技术：

1、随着大模型训练数据采购、多方协作数据交易产业快速发展，通过云平台进行数据交付和所有权转移以减轻带宽开销和避免版权纠纷已成为一种主流模式。在此模式中，多方数据所有者（data owners）将协同生成的数据外包存储至云服务器（cloud server），数据购买者（data buyers）则通过云服务器进行数据交易，为保障交易公平，必须在群体交易中对每个数据所有者的数据贡献进行量化以分配收益。

2、传统的pdp（provable data possession）实现了存储数据的有效审计，是证明外包数据完整性的有效解决方案 ，但仅限于单数据所有者场景，无法直接用于多方协作的群体交易。作为首个多所有权数据审计方案，knox采用同态群签名实现多用户场景下的身份隐藏，解决了传统pdp无法适配多方协作的问题。但该方案不支持公共审计且会产生较高通信开销。传统多所有者审计方案仅支持数据完整性校验，并未引入数据价值权重机制，无法对不同数据类型的价值进行差异化贡献量化，故无法适配差异化定价的数据交易场景。为了解决群组交易中的贡献量化问题，现有技术提出可证明数据贡献(provable datacontroller,pdc)方案，其中以首个群体交易贡献量化方案ta-pdc为典型代表，此方案通过引入可链接环签名(linkable ring signatures)和内积论证(inner product argument,ipa)来实现群组多所有者情况下的贡献量化。然而，现有的贡献量化方案依然存在以下问题：

3、1）信任成本较高：现有方案（如ta-pdc）通过可链接环签名实现匿名但可追踪的贡献证明，然而，此方案往往需要依赖一个可信第三方。这增加了系统的信任成本与开销，更重要的是，在实际交易场景中难以找到完全中立可信的第三方机构，一旦可信第三方被攻击或合谋，将导致数据所有者的隐私泄露，因此并不适合实际生产环境；2）隐私保护不足：现有贡献量化方案通常将数据贡献值与特定的数据类型或标签公开绑定，而数据标签往往具有公开可链接性（public linkability）。这意味着一旦数据购买者购买了部分数据，就可以通过分析购买数据的标签链接关系推断出剩余数据的类型分布，从而泄露数据所有者暂未出售的数据信息；3）计算与通信效率低下：现有技术方案（如ta-pdc）通常采用ipa，其计算复杂度与数据类型数量线性相关，随着协作用户数量和数据类型的增加，生成和验证贡献证明的时间将大幅增加导致通信成本过高，严重阻碍了其在大规模群组数据交易中的实际应用。

技术实现思路

1、本发明针现有群组数据交易场景下，传统数据贡献证明方案依赖可信第三方、标签存在隐私泄露风险、贡献量化计算开销过高的缺陷，提出一种无第三方的可公开验证的高隐私群组数据贡献度量方法及系统，通过设计新的基于环签名的权重标签结构以及改进权重聚合机制，在无可信第三方的情况下以用户控制方式实现高效且可验证的数据贡献量化。同时引入随机因子去除权重标签的公共链接性，防止数据购买者从未出售数据中推断出敏感信息。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

3、一种无第三方的可公开验证的高隐私群组数据贡献度量方法，所述方法包括以下步骤：

4、s1、基于安全参数生成公开系统参数；

5、s2、 群组内各数据所有者基于系统参数生成公私钥对：通过一次性注册流程向群组内合法数据所有者分发群组私钥，并基于系统参数和群组私钥设置对应的群组公钥；每个数据所有者基于群组私钥设置个人私钥，并基于系统参数计算与个人私钥对应的个人公钥；由所有数据所有者的个人公钥与群组公钥构成公钥集合；

6、s3、将所需上传的原始文件划分为多个数据块，并将每个数据块划分为与数据所有者数量相同的子块；数据所有者基于系统参数、文件标识符、数据块价值权重、个人私钥、个人公钥、群组私钥以及公钥集合为每个数据块构造审计标签；将所有数据块及对应的审计标签上传至云服务器；

7、s4、验证者随机选取部分数据块索引和系数，向云服务器发起审计挑战请求；云服务器接收到挑战请求后，检索所有被挑战数据块及其对应标签，计算存储证明并将返回给验证者；验证者接收存储证明并验证数据完整性，验证通过后执行后续步骤；

8、s5、数据所有者量化自身数据贡献值并生成可验证的贡献证明，将贡献值和贡献证明及当前交易消息发送至云服务器；

9、s6、云服务器核验各数据所有者提交的贡献证明与贡献值的有效性，完成群组交易有效性判定并依据贡献值实现权益分配。

10、优选的，所述基于安全参数生成公开系统参数，具体如下：

11、1）基于安全参数，确定素数的位长；

12、2）选择三个阶为素数的乘法循环群、和，并定义一个双线性映射，随机选择三个独立的生成元、、，其中，，定义两个杂凑函数和，其中，；为由素数定义的有限域；

13、3）确定与个数据类型相对应的价值权重向量；

14、4）设置系统参数。

15、优选的，所述群组内各数据所有者基于系统参数生成公私钥对，具体如下：

16、1）通过一次性注册流程向合法数据所有者分发群组私钥，并设置对应的群组公钥为；

17、2）数据所有者从有限域中随机抽取私钥分量，设置其个人私钥，并计算对应的个人公钥，其中为数据所有者索引；

18、3）设置公钥集合为。

19、优选的，所述数据所有者基于系统参数、文件标识符、数据块价值权重、个人私钥、个人公钥、群组私钥以及公钥集合为每个数据块构造审计标签，具体如下：

20、1）数据所有者块的标签为；其中，均为数据块的标签分量，具体计算为：

21、2），；其中，表示数据块对应价值权重，为文件标识符，为数据块索引，为数据所有者的私钥分量；

22、3）随机选择两个元素，计算，生成标签分量，；其中，、分别表示数据块中属于数据所有者和数据所有者的子块，为数据所有者的个人公钥，

23、，，其中为数据所有者的私钥分量

24、优选的，所述存储证明的计算具体如下：

25、云服务器接收到挑战请求后，检索所有被挑战数据块及其对应标签，

26、计算存储证明，其中：

27、，，，

28、，，，

29、其中，是从数据块索引中随机选取且包含个元素的子集，每个系数从中均匀随机抽取。

30、优选的，所述数据完整性的验证具体如下：

31、验证者接收存储证明后，计算，通过检查等式（1）是否成立以验证数据完整性：

32、 （1）

33、验证者根据等式核验结果输出对应标识：若等式成立，输出数据完整标识；若等式不成立，输出数据完整性验证失败标识。

34、优选的，所述验证者身份为数据所有者或第三方审计者。

35、优选的，所述数据所有者量化自身数据贡献值并生成可验证的贡献证明，将贡献值和贡献证明及当前交易消息发送至云服务器，具体包括如下步骤：

36、s5.1、数据所有者从云服务器接收聚合标签，利用杂凑函数计算和，并将其聚合为，其中表示数据所有者拥有的数据块的索引集合；

37、s5.2、选取随机数，计算；并使用交易消息计算贡献证明)：

38、

39、

40、

41、；

42、其中用于唯一标识当前交易；

43、s5.3、基于价值权重向量计算数据所有者的贡献值；

44、s5.4、将贡献值、贡献证明以及交易消息发送至云服务器，用于后续的贡献验证与交易确认。

45、优选的，所述云服务器核验各数据所有者提交的贡献证明与贡献值的有效性，完成群组交易有效性判定并依据贡献值实现权益分配，具体包括如下步骤：

46、s6.1、云服务器利用杂凑函数计算，，并针对每个数据所有者j，计算其对应的聚合标签和，其中，，表示数据所有者j拥有的数据块的索引集合；

47、s6.2、使用贡献证明以及其贡献的数据量大小计算，并检查等式（2）是否成立：

48、 （2）

49、若任一数据所有者的验证不通过则云服务器返回0，判定交易无效；若全部用户的贡献证明均验证通过，则校验所有数据所有者的贡献值总和与数据购买者的购买金额是否一致，即检查等式（3）是否成立：

50、 （3）

51、其中，表示各数据所有者的贡献值；

52、若等式成立，则云服务器输出1，确认群组交易有效并按照各数据所有者的贡献值分配收益，反之输出0，判定交易无效。

53、一种无第三方的可公开验证的高隐私群组数据贡献度量系统，所述系统采用任一项上述方法实现，包括数据所有者、云服务器、数据购买者和第三方审计者。

54、相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

55、1、摒弃可信第三方：现有技术方案（如ta-pdc）为实现贡献量化通常需要引入可信第三方，这不仅增加系统复杂性还存在隐私泄露风险。本发明利用具有用户控制可链接性的环签名并设计新的权重标签结构，使得数据所有者可自主生成贡献证明而无需依赖可信第三方。

56、2、增强隐私保护：现有技术方案（如ta-pdc）中标签具有公开可链接性，数据购买者一旦购买了部分数据就可以通过链接标签推断出未出售数据的类型，从而泄露数据所有者隐私。本发明通过引入一个随机因子打破标签之间的公开可链接性，确保了在群组交易中即使数据购买者获得数据后，也无法通过已购数据推断出数据所有者的数据类型，从而实现更高级别的隐私保护。

57、3、提升计算与通信效率：现有技术方案（如ta-pdc）通常采用ipa，贡献量化复杂度与数据类型正相关，证明生成和验证的时间随数据量增长过快，不利于大规模应用。本发明摒弃ipa，通过优化权重聚合机制使得量化成本仅关联用户自由数据块数量，与全局数据类型无关，有效降低通信成本，提升计算速度。