一种系统间数据验证方法、装置、设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及质量保障技术领域，具体而言，涉及一种系统间数据验证方法、装置、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.银行内存在较长业务链路，系统之间根据依赖关系进行交互串联执行的复杂业务场景，需要保证上下游系统的数据正确，才能保证业务执行正确，银行业大量的长交易链跨多个系统之间交互的场景，上下游系统数据一致性一般采用依赖人工手动对上下游系统数据正确性进行验证存在人为漏检的风险。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种系统间数据验证方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。
4.为了实现上述目的，本技术实施例提供了如下技术方案：
5.一方面，本技术实施例提供了一种系统间数据验证方法，所述方法包括：建立第一模型，所述第一模型包括多个第一子模型，所述第一子模型包括一个上游字段与多个对应的下游字段的映射关系；获取流水数据，所述流水数据包括多个上游字段和多个下游字段，且一个所述流水数据中的所述上游字段的数量与所述下游字段的数量相同；
6.将所述流水数据中的多个所述上游字段带入所述第一模型，得到多个第二字段，所述第二字段为所述流水数据中的所述上游字段通过所述第一模型中的所述映射关系推导出的与所述流水数据中的所述上游字段对应的多个下游字段；对比多个所述第二字段与对应的多个所述流水数据中的所述下游字段是否相同，若每个所述第二字段均与多个所述流水数据中的所述下游字段相同，则判定多个所述流水数据中的所述上游字段与多个所述流水数据中的所述下游字段一致。
7.可选地，所述建立第一模型后，还包括：
8.获取训练数据，所述训练数据包括多个所述流水数据；
9.调取一个所述训练数据中的所述流水数据；
10.将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型；
11.调取另一个未被使用的所述训练数据中的所述流水数据，并带入当前的所述第一模型，通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型，直至所述训练数据中的所述流水数据均被使用；
12.输出训练后的所述第一模型。
13.可选地，所述直至所述训练数据中的所有所述流水数据均被使用后，还包括：
14.依次调取所述训练数据中的所述流水数据，并将所述训练数据中的所述流水数据分别带入当前的所述第一模型，得到多个与所述训练数据中的多个所述流水数据一一对应
的所述第二字段；
15.分别检测所述训练数据中的所述流水数据对应的所述第二字段与所述训练数据中的所述流水数据中对应的所述下游字段是否相同，若所述训练数据中的多个所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段相同，则输出所述训练后的所述第一模型，若任意一个所述训练数据中的所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段不相同，则返回所述将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型。
16.可选地，所述建立第一模型，包括：
17.获取一个映射数据，所述映射数据包括一个所述上游字段和多个对应的所述下游字段；
18.逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个与所述映射数据中的一个所述上游字段对应的第一子模型，所述第一子模型包括一个所述上游字段与多个所述下游字段的映射关系；
19.获取另一个未建立映射关系的所述上游字段，执行所述逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个第一子模型，直至每个所述上游字段均对应有一个所述第一子模型；
20.输出多个所述第一子模型，所述第一模型由多个所述第一子模型组成。
21.可选地，所述将所述多个上游字段带入所述第一模型，得到多个第二字段包括：
22.将每个所述流水数据中的所述上游字段分别带入所述第一模型，找到与所述流水数据中的所述上游字段对应的一个所述第一子模型，将对应的所述第一子模型内的所述下游字段赋值于所述第二字段；
23.输出多个所述第二字段。
24.可选地，所述对比多个所述第二字段与对应的多个所述流水数据中的所述下游字段是否相同后，包括：
25.若任意一个所述第二字段与多个所述流水数据中对应的所述下游字段不相同，发送警示指令，所述警示指令为需要人工核实所述流水数据的警报提示；
26.备份经人工核实且所述上游字段与所述下游字段一致的所述流水数据。
27.第二方面，本技术实施例提供了一种系统间数据验证系统，所述系统包括第一计算模块、第一数据获取模块、第二计算模块和第三计算单元；第一计算模块，用于建立第一模型，所述第一模型包括多个第一子模型，所述第一子模型包括一个上游字段与多个对应的下游字段的映射关系；第一数据获取模块，用于获取流水数据，所述流水数据包括多个上游字段和多个下游字段，且一个所述流水数据中的所述上游字段的数量与所述下游字段的数量相同；第二计算模块，用于将所述流水数据中的多个所述上游字段带入所述第一模型，得到多个第二字段，所述第二字段为所述流水数据中的所述上游字段通过所述第一模型中的所述映射关系推导出的与所述流水数据中的所述上游字段对应的多个下游字段；第三计算模块，用于对比多个所述第二字段与对应的多个所述流水数据中的所述下游字段是否相同，若每个所述第二字段均与多个所述流水数据中的所述下游字段相同，则判定多个所述
流水数据中的所述上游字段与多个所述流水数据中的所述下游字段一致。
28.可选地，所述第一计算模块包括：
29.第一数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个所述流水数据；
30.第二数据获取单元，用于调取一个所述训练数据中的所述流水数据；
31.第一计算单元，用于将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型；
32.第二计算单元，用于调取另一个未被使用的所述训练数据中的所述流水数据，并带入当前的所述第一模型，通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型，直至所述训练数据中的所述流水数据均被使用；
33.第三计算单元，用于输出训练后的所述第一模型。
34.可选地，所述第二计算单元包括：
35.第一计算子单元，用于依次调取所述训练数据中的所述流水数据，并将所述训练数据中的所述流水数据分别带入当前的所述第一模型，得到多个与所述训练数据中的多个所述流水数据一一对应的所述第二字段；
36.第二计算子单元，用于分别检测所述训练数据中的所述流水数据对应的所述第二字段与所述训练数据中的所述流水数据中对应的所述下游字段是否相同，若所述训练数据中的多个所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段相同，则输出所述训练后的所述第一模型，若任意一个所述训练数据中的所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段不相同，则返回所述将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型。
37.可选地，所述第一计算模块包括：
38.第三数据获取单元，用于获取一个映射数据，所述映射数据包括一个所述上游字段和多个对应的所述下游字段；
39.第四计算单元，用于逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个与所述映射数据中的一个所述上游字段对应的第一子模型，所述第一子模型包括一个所述上游字段与多个所述下游字段的映射关系；
40.第五计算单元，用于获取另一个未建立映射关系的所述上游字段，执行所述逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个第一子模型，直至每个所述上游字段均对应有一个所述第一子模型；
41.第六计算单元，用于输出多个所述第一子模型，所述第一模型由多个所述第一子模型组成。
42.可选地，所述第二计算模块包括：
43.第七计算单元，用于将每个所述流水数据中的所述上游字段分别带入所述第一模
型，找到与所述流水数据中的所述上游字段对应的一个所述第一子模型，将对应的所述第一子模型内的所述下游字段赋值于所述第二字段；
44.第八计算单元，用于输出多个所述第二字段。
45.可选地，所述第三计算模块包括：
46.第九计算单元，用于若任意一个所述第二字段与多个所述流水数据中对应的所述下游字段不相同，发送警示指令，所述警示指令为需要人工核实所述流水数据的警报提示；
47.第十计算单元，用于备份经人工核实且所述上游字段与所述下游字段一致的所述流水数据。
48.第三方面，本技术实施例提供了一种系统间数据验证设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述系统间数据验证方法的步骤。
49.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述系统间数据验证方法的步骤。
50.本发明的有益效果为：
51.本发明通过在所述第一模型中建立所述上游字段和下游字段的映射关系，通过将所述上游字段带入第一模型中得到用于预测下游字段的第二字段，通过对比所述下游字段和第二字段从而实现检测所述上游字段和下游字段是否一致的功能，即实现自动检测不同系统间的交互信息是否一致的功能，有效防止因系统间交互信息而不一致而导致最终输出的数据有误的情况，同时解决了传统银行业通过人工来检测所述上游字段和所述下游字段是否一致而可能导致的漏检或误检的问题。
52.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
53.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
54.图1是本发明实施例中所述的一种系统间数据验证方法流程示意图；
55.图2是本发明实施例中所述的一种系统间数据验证系统结构示意图；
56.图3是本发明实施例中所述的一种系统间数据验证设备结构示意图；
具体实施方式
57.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施
例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
58.应注意到：相似的标号或字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
59.实施例1
60.如图1所示，本实施例提供了一种系统间数据验证方法，该方法包括步骤s1、步骤s2、步骤s3和步骤s4。
61.步骤s1.建立第一模型，所述第一模型包括多个第一子模型，所述第一子模型包括一个上游字段与多个对应的下游字段的映射关系；所述第一模型中包括每个所述上游字段和对应的多个所述下游字段的映射关系；
62.步骤s2.获取流水数据，所述流水数据包括多个上游字段和多个下游字段，且一个所述流水数据中的所述上游字段的数量与所述下游字段的数量相同；所述流水数据可以为一个流水号对应的账号数据，即一个客户的账户信息，由于银行的一个业务需要涉及到银行内部多个不同系统，在业务员操作时，账号数据会在不同系统间传输，两个相邻的不同系统对接时的数据即为所述的上游数据和下游数据。
63.步骤s3.将所述流水数据中的多个所述上游字段带入所述第一模型，得到多个第二字段，所述第二字段为所述流水数据中的所述上游字段通过所述第一模型中的所述映射关系推导出的与所述流水数据中的所述上游字段对应的多个下游字段；
64.系统自动将所述流水数据中的上游数据带入所述第一模型得到第二字段，通过对比所述第二字段与所述流水数据中对应的下游字段判别所述流水号对应的所述账号数据在两个相邻的所述系统间的传输是否存在差错，即上游数据与所述下游数据是否一致。
65.步骤s4.对比多个所述第二字段与对应的多个所述流水数据中的所述下游字段是否相同，若每个所述第二字段均与多个所述流水数据中的所述下游字段相同，则判定多个所述流水数据中的所述上游字段与多个所述流水数据中的所述下游字段一致。
66.若检测结果为上游字段和下游字段一致，系统则判定所述账号数据在不同系统间的数据传输没有问题，通常该步骤由人工核对完成。
67.本发明通过在所述第一模型中建立所述上游字段和下游字段的映射关系，通过将所述上游字段带入第一模型中得到用于预测下游字段的第二字段，通过对比所述下游字段和第二字段从而实现检测所述上游字段和下游字段是否一致的功能，即实现自动检测不同系统间的交互信息是否一致的功能，有效防止因系统间交互信息而不一致而导致最终输出的数据有误的情况，同时解决了传统银行业通过人工来检测所述上游字段和所述下游字段是否一致而可能导致的漏检或误检的问题。
68.在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤s1后，还可以包括步骤s11、步骤s12、步骤s13、步骤s14和步骤s15。
69.步骤s11.获取训练数据，所述训练数据包括多个所述流水数据；
70.步骤s12.调取一个所述训练数据中的所述流水数据；
71.步骤s13.将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型；
72.步骤s14.调取另一个未被使用的所述训练数据中的所述流水数据，并带入当前的所述第一模型，通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型，直至所述训练数据中的所述流水数据均被使用；
73.步骤s15.输出训练后的所述第一模型。
74.本实施例所述的方法用于优化所述第一模型，通过包含多个流水数据的所述训练数据不断的优化训练所述第一模型，使所述训练数据中的每个所述流水数据中的上游字段通过训练后的所述第一模型均能够输出与训练数据中对应的多个所述下游字段相同的第二字段。
75.在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤步骤s14，还可以包括步骤s141和步骤s142。
76.步骤s141.依次调取所述训练数据中的所述流水数据，并将所述训练数据中的所述流水数据分别带入当前的所述第一模型，得到多个与所述训练数据中的多个所述流水数据一一对应的所述第二字段；
77.步骤s142.分别检测所述训练数据中的所述流水数据对应的所述第二字段与所述训练数据中的所述流水数据中对应的所述下游字段是否相同，若所述训练数据中的多个所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段相同，则输出所述训练后的所述第一模型，若任意一个所述训练数据中的所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段不相同，则返回步骤s13。
78.本实施例公开一种第一模型如何验证一个所述上游字段和下游字段是否一致的过程，同时也公开也一种调节所述第一模型的判定方式。
79.在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤s1，还可以包括步骤s16、步骤s17、步骤s18和步骤s19。
80.步骤s16.获取一个映射数据，所述映射数据包括一个所述上游字段和多个对应的所述下游字段；
81.步骤s17.逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个与所述映射数据中的一个所述上游字段对应的第一子模型，所述第一子模型包括一个所述上游字段与多个所述下游字段的映射关系；
82.步骤s18.获取另一个未建立映射关系的所述上游字段，执行所述逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个第一子模型，直至每个所述上游字段均对应有一个所述第一子模型；
83.步骤s19.输出多个所述第一子模型，所述第一模型由多个所述第一子模型组成。
84.本实施例公开了一种建立所述第一模型的方法，获取所有所述上游数据和所述下游数据，依次建立每个所述上游字段与对应的多个所述上游字段的映射关系，多个该所述映射关系构成所述第一模型。
85.在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤s3，还可以包括步骤s31和步骤s32。
86.步骤s31.将每个所述流水数据中的所述上游字段分别带入所述第一模型，找到与
所述流水数据中的所述上游字段对应的一个所述第一子模型，将对应的所述第一子模型内的所述下游字段赋值于所述第二字段；
87.步骤s32.输出多个所述第二字段。
88.在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤s4，还可以包括步骤s41和步骤s42。
89.步骤s41.若任意一个所述第二字段与多个所述流水数据中对应的所述下游字段不相同，发送警示指令，所述警示指令为需要人工核实所述流水数据的警报提示；
90.步骤s42.备份经人工核实且所述上游字段与所述下游字段一致的所述流水数据。
91.记录训练数据没有覆盖的所述上游字段与所述下游字段的映射关系，通过收集所述备份的流水数据并将其引入所述训练数据中不断进一步地优化所述第一模型。
92.银行内存在较长业务链路，系统之间根据依赖关系进行交互串联执行的复杂业务场景，需要保证上下游系统的数据正确，才能保证业务执行正确，银行业大量的长交易链跨多个系统之间交互的场景，上下游系统数据一致性一般采用依赖人工手动对上下游系统数据正确性进行验证存在人为漏检的风险，本发明通过在所述第一模型中建立所述上游字段和下游字段的映射关系，通过将所述上游字段带入第一模型中得到用于预测下游字段的第二字段，通过对比所述下游字段和第二字段从而实现检测所述上游字段和下游字段是否一致一致性，避免了传统的通过人工来检测所述上游字段和所述下游字段的一致性而导致漏检的问题。
93.实施例2
94.如图2所示，本实施例提供了一种系统间数据验证系统，所述系统包括第一计算模块71、第一数据获取模块72、第二计算模块73和第三计算单元74；
95.第一计算模块71，用于建立第一模型，所述第一模型包括多个第一子模型，所述第一子模型包括一个上游字段与多个对应的下游字段的映射关系；
96.第一数据获取模块72，用于获取流水数据，所述流水数据包括多个上游字段和多个下游字段，且一个所述流水数据中的所述上游字段的数量与所述下游字段的数量相同；
97.第二计算模块73，用于将所述流水数据中的多个所述上游字段带入所述第一模型，得到多个第二字段，所述第二字段为所述流水数据中的所述上游字段通过所述第一模型中的所述映射关系推导出的与所述流水数据中的所述上游字段对应的多个下游字段；
98.第三计算模块74，用于对比多个所述第二字段与对应的多个所述流水数据中的所述下游字段是否相同，若每个所述第二字段均与多个所述流水数据中的所述下游字段相同，则判定多个所述流水数据中的所述上游字段与多个所述流水数据中的所述下游字段一致。
99.在本公开的一种具体实施方式中，所述第一计算模块71包括：
100.第一数据获取单元711，用于获取训练数据，所述训练数据包括多个所述流水数据；
101.第二数据获取单元712，用于调取一个所述训练数据中的所述流水数据；
102.第一计算单元713，用于将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型；
103.第二计算单元714，用于调取另一个未被使用的所述训练数据中的所述流水数据，
并带入当前的所述第一模型，通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型，直至所述训练数据中的所述流水数据均被使用；
104.第三计算单元715，用于输出训练后的所述第一模型。
105.在本公开的一种具体实施方式中，所述第二计算单元714包括：
106.第一计算子单元7141，用于依次调取所述训练数据中的所述流水数据，并将所述训练数据中的所述流水数据分别带入当前的所述第一模型，得到多个与所述训练数据中的多个所述流水数据一一对应的所述第二字段；
107.第二计算子单元7142，用于分别检测所述训练数据中的所述流水数据对应的所述第二字段与所述训练数据中的所述流水数据中对应的所述下游字段是否相同，若所述训练数据中的多个所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段相同，则输出所述训练后的所述第一模型，若任意一个所述训练数据中的所述第二字段均与所述训练数据中对应的所述下游字段不相同，则返回所述将所述训练数据中的所述流水数据带入所述第一模型，并通过学习分类模型k近邻算法改变所述第一模型中的所述映射关系，并输出改变后的所述第一模型。
108.在本公开的一种具体实施方式中，所述第一计算模块71包括：
109.第三数据获取单元716，用于获取一个映射数据，所述映射数据包括一个所述上游字段和多个对应的所述下游字段；
110.第四计算单元717，用于逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个与所述映射数据中的一个所述上游字段对应的第一子模型，所述第一子模型包括一个所述上游字段与多个所述下游字段的映射关系；
111.第五计算单元718，用于获取另一个未建立映射关系的所述上游字段，执行所述逐一建立所述映射数据中的一个所述上游字段与所述映射数据中的一个所述下游字段之间的映射关系，直至所述映射数据中的一个所述上游字段与多个所述映射数据中的所述下游字段均有映射关系，得到一个第一子模型，直至每个所述上游字段均对应有一个所述第一子模型；
112.第六计算单元719，用于输出多个所述第一子模型，所述第一模型由多个所述第一子模型组成。
113.在本公开的一种具体实施方式中，所述第二计算模块73包括：
114.第七计算单元731，用于将每个所述流水数据中的所述上游字段分别带入所述第一模型，找到与所述流水数据中的所述上游字段对应的一个所述第一子模型，将对应的所述第一子模型内的所述下游字段赋值于所述第二字段；
115.第八计算单元732，用于输出多个所述第二字段。
116.在本公开的一种具体实施方式中，所述第三计算模块74包括：
117.第九计算单元741，用于若任意一个所述第二字段与多个所述流水数据中对应的所述下游字段不相同，发送警示指令，所述警示指令为需要人工核实所述流水数据的警报提示；
118.第十计算单元742，用于备份经人工核实且所述上游字段与所述下游字段一致的
所述流水数据。
119.需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
120.实施例3
121.相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种系统间数据验证设备，下文描述的一种系统间数据验证设备与上文描述的一种系统间数据验证方法可相互对应参照。
122.图3是根据一示例性实施例示出的一种系统间数据验证设备800的框图。如图3所示，该系统间数据验证设备800可以包括：处理器801，存储器802。该系统间数据验证设备800还可以包括多媒体组件803，输入/输出(i/o)接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
123.其中，处理器801用于控制该系统间数据验证设备800的整体操作，以完成上述的系统间数据验证方法中的全部或部分步骤。存储器402用于存储各种类型的数据以支持在该系统间数据验证设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该系统间数据验证设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read
‑
only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read
‑
only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read
‑
only memory，简称prom)，只读存储器(read
‑
only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该系统间数据验证设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi
‑
fi，蓝牙，近场通信(near fieldcommunication，简称nfc)，2g、3g或4g，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：wi
‑
fi模块，蓝牙模块，nfc模块。
124.在一示例性实施例中，系统间数据验证设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digitalsignal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的系统间数据验证方法。
125.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的系统间数据验证方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由系统间数据验证设备800的处理器801执行以完成上述的系统间数据验证方法。
126.实施例4
127.相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种系统间数据验证方法可相互对应参照。
128.一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的系统间数据验证方法的步骤。
129.该可读存储介质具体可以为u盘、移动硬盘、只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
130.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。