【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能運動，特別是一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法及系統。
技術介紹
1、隨著智能運動器材的日益普及，以及健身與健康管理意識的增強，越來越多的用戶開始使用各類智能運動設備（如智能手環、智能腕表、健身追蹤器等）來監測和記錄他們的運動數據。這些數據不僅包括運動的基本信息，如步數、心率、燃燒的卡路里等，還可能囊括用戶的個人健康信息、運動習慣及偏好等。然而，如何安全、有效地處理、存儲和分享這些運動數據，成為了一個亟待解決的技術挑戰。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法及系統，以解決現有技術中的不足，能夠通過多層次加密和精細化的噪聲注入機制，結合區塊鏈技術的優勢，解決現有技術中的隱私保護和數據安全問題，為用戶提供更可靠、安全的運動數據處理解決方案。
2、本申請的一個實施例提供了一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法，所述方法包括：
3、采集用戶利用智能運動器材運動時的相關運動數據集；
4、將所述相關運動數據集基于數據類型劃分為多個原始數據塊，并根據每個原始數據塊的數據類型和當前隱私預算，分別確定待注入的噪聲類型，其中，所述隱私預算用于量化可接受的信息分享程度；
5、將所述噪聲類型對應的噪聲分別注入對應的原始數據塊，生成模糊數據塊及其元數據，所述元數據至少包括：原始數據塊與注入噪聲的映射信息；
6、將每個模糊數據塊及其元數據進行多層次加密，生成智能加密簇，其中，每個智能加密簇內包
7、將每個智能加密簇分配到多個區塊鏈節點存儲，并在不同地理位置的區塊鏈節點進行冗余存儲。
8、可選的，所述數據塊的數據類型包括：連續數據、離散數據；
9、所述根據每個數據塊的數據類型和當前隱私預算，分別確定待注入的噪聲類型，包括：
10、評估每個數據類型的信息敏感度，并獲取每個數據類型的當前隱私預算，其中，所述隱私預算可定期動態更新；
11、針對所述連續數據和所述離散數據，確定待注入的噪聲類型為高斯噪聲和拉普拉斯噪聲；
12、根據所述信息敏感度和所述當前隱私預算，分別計算所述高斯噪聲和所述拉普拉斯噪聲的噪聲大小。
13、可選的，所述將每個模糊數據塊及其元數據進行多層次加密，生成智能加密簇，其中，每個智能加密簇內包含多個加密層，每一層均使用不同的加密算法，包括：
14、針對每個模糊數據塊及其元數據，利用對稱加密算法對該模糊數據塊進行加密，得到加密數據塊；
15、利用非對稱加密算法對對應的元數據進行加密，得到加密元數據；
16、將所述加密數據塊與所述加密元數據結合，得到初步智能加密簇，并利用專用密鑰生成第一校驗碼，以校驗加密數據塊與加密元數據的完整性和一致性；
17、將所述第一校驗碼、所述加密數據塊、所述加密元數據組成二叉樹的葉節點，并計算根哈希作為第二校驗碼，以校驗初步智能加密簇的完整性；
18、將所述初步智能加密簇和所述第二校驗碼進行打包，得到最終的智能加密簇。
19、可選的，所述將所述加密數據塊與所述加密元數據結合，得到初步智能加密簇，并利用專用密鑰生成第一校驗碼，包括：
20、將所述加密數據塊與所述加密元數據，通過連接符拼接為一個單一的輸入字符串；
21、利用密碼生成器，根據一個用戶密碼和隨機鹽生成專用密鑰；
22、判斷預設內部標志的當前值是否為真，如果為真，將所述專用密鑰與所述輸入字符串進行字節連接，得到第一哈希輸入，其中，所述預設內部標志為布爾值；
23、利用預設哈希函數計算所述第一哈希輸入的第一哈希值；
24、利用偽隨機數生成器隨機生成一個隨機因子，將所述隨機因子、所述專用密鑰與所述第一哈希值進行字節連接，得到第二哈希輸入；
25、利用所述預設哈希函數計算所述第二哈希輸入的第二哈希值，作為第一校驗碼。
26、可選的，所述方法還包括：
27、如果預設內部標志的當前值為假，將所述第一哈希值直接作為第一校驗碼。
28、可選的，所述將所述第一校驗碼、所述加密數據塊、所述加密元數據組成二叉樹的葉節點，并計算根哈希作為第二校驗碼，包括：
29、將所述第一校驗碼、所述加密數據塊、所述加密元數據作為構建二叉樹的數據項，生成每個數據項的哈希值；
30、將每個哈希值作為二叉樹的葉節點，對相鄰的兩兩葉節點分別進行哈希計算，以生成對應的父節點；
31、對相鄰的兩兩父節點進行哈希計算，生成最終的根節點哈希值，作為第二校驗碼。
32、可選的，所述將每個智能加密簇分配到多個區塊鏈節點存儲，并在不同地理位置的區塊鏈節點進行冗余存儲，包括：
33、在區塊鏈側鏈上為每個智能加密簇生成對應的冗余副本，將每個智能加密簇和對應冗余副本的哈希值隨機分配到區塊鏈的主鏈節點中存儲；
34、將所述冗余副本隨機分配到區塊鏈的側鏈節點中存儲，其中，不同地理位置的側鏈節點存儲同一個智能加密簇的多個冗余副本。
35、本申請的又一實施例提供了一種基于區塊鏈的智能運動數據處理系統，所述系統包括：
36、采集模塊，用于采集用戶利用智能運動器材運動時的相關運動數據集；
37、確定模塊，用于將所述相關運動數據集基于數據類型劃分為多個原始數據塊，并根據每個原始數據塊的數據類型和當前隱私預算，分別確定待注入的噪聲類型，其中，所述隱私預算用于量化可接受的信息分享程度；
38、注入模塊，用于將所述噪聲類型對應的噪聲分別注入對應的原始數據塊，生成模糊數據塊及其元數據，所述元數據至少包括：原始數據塊與注入噪聲的映射信息；
39、加密模塊，用于將每個模糊數據塊及其元數據進行多層次加密，生成智能加密簇，其中，每個智能加密簇內包含多個加密層，每一層均使用不同的加密算法；
40、存儲模塊，用于將每個智能加密簇分配到多個區塊鏈節點存儲，并在不同地理位置的區塊鏈節點進行冗余存儲。
41、本申請的又一實施例提供了一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執行上述任一項中所述的方法。
42、本申請的又一實施例提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行上述任一項中所述的方法。
43、與現有技術相比，本專利技術提供的一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法，采集用戶利用智能運動器材運動時的相關運動數據集；將相關運動數據集基于數據類型劃分為多個原始數據塊，并根據每個原始數據塊的數據類型和當前隱私預算，分別確定待注入的噪聲類型；將噪聲類型對應的噪聲分別注入對應的原始數據塊，生成模糊數據塊及其元數據，元數據至少包括：原始數據塊與注入噪聲的映射信息；將每個模糊本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據塊的數據類型包括：連續數據、離散數據；
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將每個模糊數據塊及其元數據進行多層次加密，生成智能加密簇，其中，每個智能加密簇內包含多個加密層，每一層均使用不同的加密算法，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述加密數據塊與所述加密元數據結合，得到初步智能加密簇，并利用專用密鑰生成第一校驗碼，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述第一校驗碼、所述加密數據塊、所述加密元數據組成二叉樹的葉節點，并計算根哈希作為第二校驗碼，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述將每個智能加密簇分配到多個區塊鏈節點存儲，并在不同地理位置的區塊鏈節點進行冗余存儲，包括：
8.一種基于區塊鏈的智能運動數據處理系統，其特征在于，所述系統包括：
10.一種電子設備，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行權利要求1-7中任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于區塊鏈的智能運動數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據塊的數據類型包括：連續數據、離散數據；
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將每個模糊數據塊及其元數據進行多層次加密，生成智能加密簇，其中，每個智能加密簇內包含多個加密層，每一層均使用不同的加密算法，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述加密數據塊與所述加密元數據結合，得到初步智能加密簇，并利用專用密鑰生成第一校驗碼，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹磊，
申請(專利權)人：深圳市創世易明科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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