本技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)，特別是涉及一種數(shù)字服務(wù)的水印加密方法、溯源方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、數(shù)字水印為向待加密數(shù)據(jù)添加的一些特定的數(shù)字代碼或信息，其目的是在不影響待加密數(shù)據(jù)的情況下，為待加密數(shù)據(jù)提供一種不可見的保護(hù)機(jī)制。目前，數(shù)字水印技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景主要覆蓋在音頻、圖像、二維碼等數(shù)字信息中，這類待加密數(shù)據(jù)包含的信息量非常豐富，添加水印不會(huì)對(duì)待加密數(shù)據(jù)的有效性造成很大的干擾。

2、然而，在模型分的應(yīng)用場(chǎng)景下，需要對(duì)模型分進(jìn)行水印加密時(shí)，由于模型分只是一個(gè)整數(shù)，其所蘊(yùn)含的信息量較少，因此傳統(tǒng)的水印加密方式會(huì)明顯影響模型分的有效性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、以下是對(duì)本技術(shù)詳細(xì)描述的主題的概述。本概述并非是為了限制權(quán)利要求的保護(hù)范圍。

2、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種數(shù)字服務(wù)的水印加密方法、溯源方法及裝置，能夠在對(duì)模型分進(jìn)行水印加密時(shí)降低對(duì)模型分的影響，提升模型分的有效性。

3、一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種數(shù)字服務(wù)的水印加密方法，包括：

4、接收數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求，從所述數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求中提取待評(píng)分的目標(biāo)賬號(hào)，調(diào)用評(píng)分模型對(duì)所述目標(biāo)賬號(hào)進(jìn)行評(píng)分，得到所述目標(biāo)賬號(hào)的原始模型分；

5、從所述數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求中提取出服務(wù)調(diào)用方的客戶編號(hào)，獲取所述客戶編號(hào)關(guān)聯(lián)的水印指紋秘鑰，其中，所述水印指紋秘鑰包括用于在所述目標(biāo)賬號(hào)中指示多個(gè)匹配位的水印標(biāo)識(shí)，以及各個(gè)所述匹配位對(duì)應(yīng)的匹配字符集合；

6、根據(jù)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果；

7、根據(jù)所述匹配結(jié)果，以預(yù)設(shè)的調(diào)整幅度對(duì)所述原始模型分進(jìn)行基于奇偶性調(diào)整的加密處理，得到加密后的水印模型分。

8、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種數(shù)字服務(wù)的水印溯源方法，包括：

9、接收數(shù)字服務(wù)溯源請(qǐng)求，從所述數(shù)字服務(wù)溯源請(qǐng)求中提取出多個(gè)目標(biāo)賬號(hào)的水印模型分；

10、將所述水印模型分為奇數(shù)的所述目標(biāo)賬號(hào)劃分至奇數(shù)集合，將所述水印模型分為偶數(shù)的所述目標(biāo)賬號(hào)劃分至偶數(shù)集合；

11、獲取分別關(guān)聯(lián)不同服務(wù)調(diào)用方的多個(gè)水印指紋秘鑰，其中，所述水印指紋秘鑰包括用于在所述目標(biāo)賬號(hào)中指示多個(gè)匹配位的水印標(biāo)識(shí)，以及各個(gè)所述匹配位對(duì)應(yīng)的匹配字符集合；

12、在所述奇數(shù)集合和所述偶數(shù)集合的至少之一中，分別根據(jù)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果，根據(jù)所述匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率；

13、根據(jù)所述目標(biāo)匹配率從多個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)中確定目標(biāo)標(biāo)識(shí)，將所述目標(biāo)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的服務(wù)調(diào)用方作為所述水印模型分的溯源結(jié)果。

14、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種數(shù)字服務(wù)的水印加密裝置，包括：

15、評(píng)分模塊，用于接收數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求，從所述數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求中提取待評(píng)分的目標(biāo)賬號(hào)，調(diào)用評(píng)分模型對(duì)所述目標(biāo)賬號(hào)進(jìn)行評(píng)分，得到所述目標(biāo)賬號(hào)的原始模型分；

16、第一秘鑰獲取模塊，用于從所述數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求中提取出服務(wù)調(diào)用方的客戶編號(hào)，獲取所述客戶編號(hào)關(guān)聯(lián)的水印指紋秘鑰，其中，所述水印指紋秘鑰包括用于在所述目標(biāo)賬號(hào)中指示多個(gè)匹配位的水印標(biāo)識(shí)，以及各個(gè)所述匹配位對(duì)應(yīng)的匹配字符集合；

17、第一匹配模塊，用于根據(jù)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果；

18、加密模塊，用于根據(jù)所述匹配結(jié)果，以預(yù)設(shè)的調(diào)整幅度對(duì)所述原始模型分進(jìn)行基于奇偶性調(diào)整的加密處理，得到加密后的水印模型分。

19、進(jìn)一步，第一秘鑰獲取模塊具體用于：

20、為不同的所述客戶編號(hào)預(yù)先構(gòu)建各自對(duì)應(yīng)的水印標(biāo)識(shí)，其中，所述水印標(biāo)識(shí)由多個(gè)不相同的目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)拼接而成，所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)用于指示所述目標(biāo)賬號(hào)的匹配位，任意兩個(gè)所述客戶編號(hào)對(duì)應(yīng)的所述水印標(biāo)識(shí)不相同；

21、為所述水印標(biāo)識(shí)中各個(gè)所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)預(yù)先構(gòu)建各自對(duì)應(yīng)的匹配字符集合；

22、根據(jù)所述水印標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合為不同的所述客戶編號(hào)預(yù)先構(gòu)建水印指紋秘鑰，獲取當(dāng)前的所述客戶編號(hào)關(guān)聯(lián)的所述水印指紋秘鑰。

23、進(jìn)一步，第一秘鑰獲取模塊具體用于：

24、確定所述目標(biāo)賬號(hào)的匹配位長(zhǎng)度，并獲取多個(gè)候選匹配位標(biāo)識(shí)；

25、對(duì)于不同的所述客戶編號(hào)，分別從多個(gè)所述候選匹配位標(biāo)識(shí)中抽取與所述匹配位長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)，將多個(gè)所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)進(jìn)行拼接，得到各個(gè)所述客戶編號(hào)對(duì)應(yīng)的水印標(biāo)識(shí)。

26、進(jìn)一步，第一秘鑰獲取模塊具體用于：

27、確定各個(gè)所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的匹配字符集合的第一字符種類數(shù)量；

28、根據(jù)所述第一字符種類數(shù)量從所述賬號(hào)字符集合中提取多個(gè)匹配字符，根據(jù)多個(gè)所述匹配字符，為各個(gè)所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)預(yù)先構(gòu)建各自對(duì)應(yīng)的匹配字符集合。

29、進(jìn)一步，第一秘鑰獲取模塊具體用于：

30、確定所述賬號(hào)字符集合的第二字符種類數(shù)量；

31、在確定各個(gè)所述目標(biāo)匹配位標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的匹配字符集合的第一字符種類數(shù)量時(shí)，根據(jù)所述第一字符種類數(shù)量與所述第二字符種類數(shù)量，生成各個(gè)所述目標(biāo)字符均與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合中任意一個(gè)匹配字符相匹配的第一概率分布，以及任意一個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合中各個(gè)所述匹配字符均不匹配的第二概率分布，直至所述第一概率分布與所述第二概率分布之間的差值小于或者等于預(yù)設(shè)閾值。

32、進(jìn)一步，加密模塊具體用于：

33、根據(jù)所述匹配結(jié)果確定所述目標(biāo)賬號(hào)對(duì)應(yīng)的二分類函數(shù)值；

34、根據(jù)所述二分類函數(shù)值，以預(yù)設(shè)的調(diào)整幅度對(duì)所述原始模型分進(jìn)行基于奇偶性調(diào)整的加密處理，得到加密后的水印模型分。

35、進(jìn)一步，加密模塊具體用于：

36、當(dāng)所述匹配結(jié)果為各個(gè)所述目標(biāo)字符均與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合中任意一個(gè)所述匹配字符相匹配時(shí)，確定所述目標(biāo)賬號(hào)對(duì)應(yīng)的二分類函數(shù)值為所述第一數(shù)值；

37、或者，當(dāng)所述匹配結(jié)果為任意一個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合中各個(gè)所述匹配字符均不匹配時(shí)，確定所述目標(biāo)賬號(hào)對(duì)應(yīng)的二分類函數(shù)值為所述第二數(shù)值。

38、進(jìn)一步，加密模塊具體用于：

39、當(dāng)所述二分類函數(shù)值為所述第一數(shù)值時(shí)，確定所述水印模型分為奇數(shù)；

40、若所述原始模型分為偶數(shù)時(shí)，增加第一預(yù)設(shè)數(shù)值或者減小第二預(yù)設(shè)數(shù)值將所述原始模型分增加第一預(yù)設(shè)數(shù)值或者減小第二預(yù)設(shè)數(shù)值，得到加密后的水印模型分，或者，當(dāng)所述原始模型分為奇數(shù)時(shí)，保持所述原始模型分不變，作為加密后的水印模型分。

41、進(jìn)一步，加密模塊具體用于：

42、當(dāng)所述二分類函數(shù)值為所述第二數(shù)值時(shí)，確定所述水印模型分為偶數(shù)；

43、若所述原始模型分為奇數(shù)時(shí)，增加第一預(yù)設(shè)數(shù)值或者減小第二預(yù)設(shè)數(shù)值將所述原始模型分增加第一預(yù)設(shè)數(shù)值或者減小第二預(yù)設(shè)數(shù)值，得到加密后的水印模型分，或者，當(dāng)所述原始模型分為偶數(shù)時(shí)，保持所述原始模型分不變，作為加密后的水印模型分。

44、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種數(shù)字服務(wù)的水印溯源裝置，包括：

45、水印模型分獲取模塊，用于接收數(shù)字服務(wù)溯源請(qǐng)求，從所述數(shù)字服務(wù)溯源請(qǐng)求中提取出多個(gè)目標(biāo)賬號(hào)的水印模型分；

46、劃分模塊，用于將所述水印模型分為奇數(shù)的所述目標(biāo)賬號(hào)劃分至奇數(shù)集合，將所述水印模型分為偶數(shù)的所述目標(biāo)賬號(hào)劃分至偶數(shù)集合；

47、第二秘鑰獲取模塊，用于獲取分別關(guān)聯(lián)不同服務(wù)調(diào)用方的多個(gè)水印指紋秘鑰，其中，所述水印指紋秘鑰包括用于在所述目標(biāo)賬號(hào)中指示多個(gè)匹配位的水印標(biāo)識(shí)，以及各個(gè)所述匹配位對(duì)應(yīng)的匹配字符集合；

48、第二匹配模塊，用于在所述奇數(shù)集合和所述偶數(shù)集合的至少之一中，分別根據(jù)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果，根據(jù)所述匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率；

49、溯源模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)匹配率從多個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)中確定目標(biāo)標(biāo)識(shí)，將所述目標(biāo)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的服務(wù)調(diào)用方作為所述水印模型分的溯源結(jié)果。

50、進(jìn)一步，第二匹配模塊具體用于：

51、在所述奇數(shù)集合中，分別根據(jù)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到所述奇數(shù)集合的匹配結(jié)果；

52、在所述偶數(shù)集合中，分別根據(jù)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)從所述目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)所述匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)所述目標(biāo)字符與對(duì)應(yīng)的所述匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到所述偶數(shù)集合的匹配結(jié)果；

53、根據(jù)所述奇數(shù)集合的匹配結(jié)果和所述偶數(shù)集合的匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率。

54、進(jìn)一步，第二匹配模塊具體用于：

55、根據(jù)所述奇數(shù)集合的匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)在所述奇數(shù)集合中的第一匹配率；

56、根據(jù)所述偶數(shù)集合的匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)在所述偶數(shù)集合中的第二匹配率；

57、當(dāng)所述第一匹配率大于所述第二匹配率時(shí)，將所述第一匹配率作為所述水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率；

58、當(dāng)所述第一匹配率小于所述第二匹配率時(shí)，將所述第二匹配率作為所述水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率。

59、進(jìn)一步，第二匹配模塊具體用于：

60、根據(jù)所述目標(biāo)匹配率的大小將多個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)進(jìn)行降序排序，將位于首位的所述水印標(biāo)識(shí)確定為目標(biāo)標(biāo)識(shí)；

61、或者，根據(jù)所述目標(biāo)匹配率的大小將多個(gè)所述水印標(biāo)識(shí)進(jìn)行升序排序，將位于末位的所述水印標(biāo)識(shí)確定為目標(biāo)標(biāo)識(shí)。

62、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)處理方法。

63、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行實(shí)現(xiàn)上述的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)處理方法。

64、另一方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀存介質(zhì)中。計(jì)算機(jī)設(shè)備的處理器從計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)讀取該計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行該計(jì)算機(jī)程序，使得該計(jì)算機(jī)設(shè)備執(zhí)行實(shí)現(xiàn)上述的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)處理方法。

65、本技術(shù)實(shí)施例至少包括以下有益效果：通過從數(shù)字服務(wù)調(diào)用請(qǐng)求中提取出服務(wù)調(diào)用方的客戶編號(hào)，獲取客戶編號(hào)關(guān)聯(lián)的水印指紋秘鑰，根據(jù)水印指紋秘鑰中的水印標(biāo)識(shí)從目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)目標(biāo)字符與水印指紋秘鑰中對(duì)應(yīng)的匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果，進(jìn)而根據(jù)匹配結(jié)果，以預(yù)設(shè)的調(diào)整幅度對(duì)原始模型分進(jìn)行基于奇偶性調(diào)整的加密處理，得到加密后的水印模型分，因此，能夠通過預(yù)設(shè)調(diào)整幅度來對(duì)原始模型分實(shí)施最小的仿射變換，并且調(diào)整的僅僅是原始模型分的奇偶性，從而能夠在對(duì)模型分進(jìn)行水印加密時(shí)降低對(duì)模型分的影響，提升模型分的有效性。同時(shí)，由于奇偶性是原始模型分原有的特性，因此加密得到水印模型分中的數(shù)字水印難以被感知，具有良好的加密隱秘性。

66、另外，在對(duì)水印模型分進(jìn)行溯源時(shí)，通過將水印模型分為奇數(shù)的目標(biāo)賬號(hào)劃分至奇數(shù)集合，將水印模型分為偶數(shù)的目標(biāo)賬號(hào)劃分至偶數(shù)集合，獲取分別關(guān)聯(lián)不同服務(wù)調(diào)用方的多個(gè)水印指紋秘鑰，在奇數(shù)集合和偶數(shù)集合的至少之一中，分別根據(jù)各個(gè)水印指紋秘鑰中的水印標(biāo)識(shí)從目標(biāo)賬號(hào)的多個(gè)匹配位中提取出目標(biāo)字符，將各個(gè)目標(biāo)字符與水印指紋秘鑰中對(duì)應(yīng)的匹配字符集合進(jìn)行一致性匹配，得到匹配結(jié)果，進(jìn)而根據(jù)匹配結(jié)果統(tǒng)計(jì)各個(gè)水印標(biāo)識(shí)的目標(biāo)匹配率，根據(jù)目標(biāo)匹配率從多個(gè)水印標(biāo)識(shí)中確定目標(biāo)標(biāo)識(shí)，由于模型分水印溯源為前述的模型分水印加密的逆過程，因此通過與所有水印指紋秘鑰進(jìn)行匹配并確定目標(biāo)匹配率，能夠準(zhǔn)確地溯源對(duì)應(yīng)的目標(biāo)標(biāo)識(shí)，進(jìn)而將目標(biāo)標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的服務(wù)調(diào)用方作為水印模型分的溯源結(jié)果。同時(shí)，溯源過程中無須使用到原始模型分的相關(guān)信息，因此水印模型分具有盲檢測(cè)性，能夠有效地簡(jiǎn)化溯源過程。

67、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本技術(shù)而了解。