摘要
针对区块链平台中存在的多方数据交互不可信以及隐私数据易泄露等问题,基于CKKS (Cheon-KimKim-Song)全同态加密方案,提出了一种集成风险评价模型,把同态加密算法应用到风险评价中,将多种评价模型与同态加密结合起来.首先,利用三角模糊综合评价方法确定各评价指标的权重,通过多种评价方法处理分布式数据库中的样本数据,获得相关节点对同一交易事件的风险评价结果;其次,利用公钥对评价结果进行加密并进行同态运算,获得密文综合评价结果,以避免风险评价过程中的数据泄露;再次,利用私钥对评价结果进行解码,获得明文综合评价结果;最后,选取5 000个中欧班列企业的样本数据作为案例,利用决策树模型、Adaboost模型、Bagging模型、ExtraTree极端随机数模型、GBDT (gradient boosting regression trees)模型、KNN(K-nearest neighbor)模型、随机森林模型、SVM (support vector machine)模型等最为常见的评价模型进行风险评价,并将经CKKS方案加密后的综合评价结果与明文直接计算的综合评价结果和经BFV (Brakerski-Fan-vercauteren)方案加密后的综合评价结果进行了对比.结果表明:该集成风险评价模型具有普适性,对较为常见的评价模型均能适用;模型的综合评价结果误差率较小,与实际结果的误差率均在10-9以内;与BFV方案加密后的结果相比,经CKKS方案加密后的结果误差率小于前者的十万分之一,评价结果更为准确.
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