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龙图腾网获悉四川晶利烈昊科技有限公司申请的专利一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120104698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510285014.0，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法及系统是由李俊设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数据存储技术领域，公开了一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法及系统。所述的方法包括如下步骤：云数据中心，部署区块链共识与存储网络，并构建数据安全存储引擎；数据服务器，进行加密，并上传至云数据中心；云数据中心，进行解密；云数据中心，使用数据安全存储引擎，生成解密后实时珠宝交易数据的实时检索标签、实时数据分析结果、实时存储资源调度方案以及实时数据存储策略；云数据中心，使用区块链共识与存储网络，对加密后实时珠宝交易数据、对应的实时检索标签以及实时数据分析结果进行安全存储。本发明解决了现有技术存在的安全性不足、可追溯性差、存储效率低下以及存储资源浪费的问题。

本发明授权一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的珠宝交易数据安全存储方法，其特征在于：包括如下步骤： 云数据中心，使用区块链技术，部署区块链共识与存储网络，并使用人工智能算法，构建数据安全存储引擎； 所述的数据安全存储引擎包括检索标签生成模型、数据分析模型、数据存储策略生成模型以及存储资源调度模型； 所述的区块链共识与存储网络包括数据存储网络和区块链共识网络； 所述的数据分析模型基于RF-MLP算法构建； 所述的检索标签生成模型基于BERT-CRF算法构建； 所述的数据存储策略生成模型基于MOPPO算法构建； 所述的存储资源调度模型基于ISSA算法构建，且存储资源调度模型包括依次连接的优化目标更新模块、初始化模块、迭代寻优模块以及向量解码模块； 数据服务器，使用随机加密算法，对实时珠宝交易数据进行加密，并将得到的加密后实时珠宝交易数据上传至云数据中心，包括如下步骤： 数据服务器，确认用户的实时珠宝交易数据，采集对应的用户的生物特征，并根据生物特征，生成随机密钥； 根据随机密钥，使用随机加密算法，对实时珠宝交易数据进行加密，得到加密后实时珠宝交易数据； 使用QKA技术，通过量子通信通道，将随机密钥发送至云数据中心，并通过公开通信通道，将加密后实时珠宝交易数据上传至云数据中心； 云数据中心，对加密后实时珠宝交易数据进行解密，并将得到的解密后实时珠宝交易数据输入数据安全存储引擎； 云数据中心，使用数据安全存储引擎，生成解密后实时珠宝交易数据的实时检索标签、实时数据分析结果、实时存储资源调度方案以及实时数据存储策略，包括如下步骤： 根据解密后实时珠宝交易数据，使用数据安全存储引擎的检索标签生成模型，进行检索标签生成，得到实时检索标签； 根据解密后实时珠宝交易数据，使用数据安全存储引擎的数据分析模型，进行数据分析，得到对应的实时数据分析结果； 根据实时数据分析结果，使用数据安全存储引擎的数据存储策略生成模型，进行数据存储策略生成，得到实时数据存储策略； 云数据中心，根据实时数据存储策略，使用数据安全存储引擎的存储资源调度模型，进行存储资源调度，得到实时存储资源调度方案，包括如下步骤： 使用存储资源调度模型的优化目标更新模块，对实时数据存储策略中的实时存储资源调度决策进行解析，得到实时影响因子，实时影响因子为响应时间； 根据实时影响因子，使用存储资源调度模型的优化目标更新模块，进行优化目标更新，得到更新后优化目标，更新后优化目标为最小化调度响应时间； 根据更新后优化目标，更新存储资源调度模型的迭代寻优模块的适应度函数，得到更新后适应度函数； 公式为： 式中，为适应度函数；为调度响应时间函数；为调度响应时间权重；为ISSA个体指代参数； 将实时存储资源调度方案编码为初始化模块的个体向量，并设定ISSA算法的算法参数和最大迭代次数根据； 根据ISSA算法的算法参数和个体向量，使用初始化模块，基于Circle混沌映射序列进行初始化，得到包括若干初始的ISSA个体的初始的ISSA种群； 公式为： 式中，为Circle混沌映射的初始的ISSA个体；为随机生成的初始的ISSA个体，即初始解；mod*为求余函数； 使用迭代寻优模块，根据适应度函数，得到所有初始的ISSA个体的初始的适应度值，并根据初始的适应度值，对初始的ISSA个体进行排序，得到初始的发现者、初始的加入者以及初始的捕食者； 使用迭代寻优模块，对初始的ISSA种群进行更新，得到更新的ISSA种群；更新的ISSA种群包括更新的发现者、更新的加入者以及更新的捕食者； 发现者的更新公式为： 式中，分别为第t+1、t次迭代的第c个发现者ISSA个体；为最大迭代次数；为0到1之间的随机数；为正态分布随机数；为的矩阵，其元素全为1；为警戒值；为安全阈值；c为ISSA个体指示量；为更新参数； 加入者的更新公式为： 式中，分别为第t+1、t次迭代的第c个加入者ISSA个体；为暴露身份者占据的最佳位置；为当前最差位置；为0到1之间的随机数；为的矩阵，其元素全为1或者-1；为位置更新参数；为ISSA个体总数； 捕食者的更新公式为： 式中，分别为第t+1、t次迭代的第c个捕食者ISSA个体；为步长控制参数，且，为收敛因子，为不为0的步长控制正实数；为当前最佳位置；分别为ISSA个体的当前、最佳以及最差适应度；为最小常数，防止分母为0； 式中，为收敛因子；tanh.为双曲正切函数；为迭代指示量；为最大迭代次数；amax、amin分别为收敛因子的最大、小值；λ为递减速率参数，为递减周期参数，λ=－2π，=π； 使用迭代寻优模块，使用动态反向学习算法，对更新的ISSA种群进行动态反向学习，生成动态反向的ISSA种群； 公式为： 式中，为动态反向的ISSA个体；为递减惯性系数；为搜索空间上限；为搜索空间下限；为更新的ISSA个体； 使用迭代寻优模块，根据适应度函数，获取更新的ISSA种群和动态反向的ISSA种群中所有的ISSA个体的更新的适应度值，并根据更新的适应度值，得到最优解； 若迭代次数到达最大迭代次数或最优个体的适应度值满足要求，则使用向量解码模块，对最优解的个体向量进行解码，得到最优的实时存储资源调度方案； 云数据中心，根据实时存储资源调度方案和实时数据存储策略，使用区块链共识与存储网络，对加密后实时珠宝交易数据、对应的实时检索标签以及实时数据分析结果进行安全存储。

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