湖北云雷信息技术有限公司杨芃获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
龙图腾网获悉湖北云雷信息技术有限公司申请的专利一种基于区块链的数字版权存证方法、电子设备以及可读存储介质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:CN120408568B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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:202510564677.6,技术领域涉及:G06F21/10;该发明授权一种基于区块链的数字版权存证方法、电子设备以及可读存储介质是由杨芃;张明磊;舒杰设计研发完成,并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于区块链的数字版权存证方法、电子设备以及可读存储介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于区块链的数字版权存证方法、电子设备以及可读存储介质。数字版权存证方法:收集数字作品的原始内容及环境数据,通过哈希算法生成内容哈希值与环境数据组合成待签名元信息包,利用椭圆曲线数字签名算法生成数据签名,形成签名版权摘要数据包并再次哈希得到结构化摘要哈希值;通过对数字作品的环境数据进行分析,得到数据置信系数,结合结构化哈希值构建默克尔树,获取根节点值与路径索引信息;区块链主链存储根节点与关键元信息,通过作品ID和类型哈希生成区块链辅助链映射标识,将结构化版权数据签名包、路径索引、置信系数存储于链下数据库。
本发明授权一种基于区块链的数字版权存证方法、电子设备以及可读存储介质在权利要求书中公布了:1.一种基于区块链的数字版权存证方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:收集数字作品的原始数字内容和原始内容环境数据,通过哈希算法对所述原始数字内容进行哈希计算,得到原始数字内容哈希值; 步骤S2:将得到的原始数字内容哈希值和原始内容环境数据进行组合,得到待签名的元信息包;基于得到待签名的元信息包,通过生成随机数的方法生成私钥,并基于所述私钥,通过椭圆曲线数字签名算法对待签名的元信息包进行数字签名,得到数据签名; 步骤S3:将得到的数据签名和原始内容环境数据进行组合,得到签名版权摘要数据包;并通过哈希算法对得到的签名版权摘要数据包进行哈希计算,得到结构化摘要哈希值; 步骤S4:基于所述结构化摘要哈希值和原始内容环境数据的数据置信系数,通过二叉哈希组合的方式构建默克尔树,得到构建好的默克尔树;并基于所述构建好的默克尔树,得到默克尔树的根节点值和路径索引信息;所述原始内容环境数据的数据置信系数通过以下步骤获取: 计算设备唯一标识符DevID的置信度: , 其中,为设备唯一标识符DevID的置信度,为硬件安全模块存在性,设备存在硬件安全模块,则为1,不存在则为0.6,TEE为可执行环境等级,DHE为设备指纹哈希熵值,通过对TEE设备采集的设备唯一标识符计算其香农熵得到; 计算作者数字身份标识AID的置信度: , 其中,为作者数字身份标识AID的置信度,为作者认证等级,表示作者历史侵权次数,表示作者历史存证次数,表示作者链上身份存续时间; 计算作品类型的置信度: , 其中,为作品类型的置信度,为作品类型的作品侵权风险等级,为作品大小; 根据所述设备唯一标识符DevID的置信度,作者数字身份标识AID的置信度,作品类型的置信度,计算得到原始内容环境数据数据置信系数: , 其中,TC为数据置信系数,为设备唯一标识符DevID的置信度,为作者数字身份标识AID的置信度,为作品类型的置信度,,,为设备唯一标识符DevID,作者数字身份标识AID,作品类型的置信系数权重,为协调效应函数,表示设备唯一标识符DevID的置信度与作者数字身份标识AID的置信度的协同效应; 步骤S5:基于区块链分层链写入策略,通过结合默克尔树的根节点值和关键元信息,生成得到主链元组结构,所述关键元信息为区块链的基本信息;并通过对原始内容环境数据中的作品ID和作品类型进行哈希计算,得到原始作品内容的辅助链映射标识;基于得到的所述辅助链映射标识,将签名版权摘要数据包以及对应的默克尔树的路径索引信息和结构化摘要哈希值,数据置信系数进行链下组合存储,得到数据库中的链下元组结构; 步骤S6:计算待验证数字作品的数据置信系数,通过结合待验证数字作品的数据置信系数和对应的主链元组结构,链下元组结构,计算得到验证评估指数; 步骤S7:对比验证评估指数与预设阈值,实现对待验证数字作品的存证查询。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人湖北云雷信息技术有限公司,其通讯地址为:430000 湖北省武汉市武汉东湖新技术开发区茅店山西路8号创星汇科技园B-1101;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励