基于隐私计算的计算资源分配方法、系统和程序与流程

本公开涉及计算资源分配，特别地涉及一种基于隐私计算的计算资源分配方法、系统和程序。

背景技术：

1、计算资源分配是指在计算系统中合理分配和管理例如cpu、内存、存储和网络带宽等可用资源，以优化任务执行效率的过程，计算资源分配的目标是最大化资源利用率、最小化任务执行时间，并确保系统的稳定性和可用性，随着人工智能等技术的普及，市场上对计算资源的需求呈指数增长，在此情况下，计算资源分配技术日益获得重视。

2、传统的计算资源分配技术是基于性能指标标注的资源分配方法，即各个计算资源的供应商公布拥有的计算资源的各项性能指标，用户根据公布出的性能指标进行筛选，并在筛选结束后，分配筛选出的供应商的计算资源，实际应用中，供应商可能会担心公开性能指标会泄露其技术优势，从而不愿意公开这些信息，基于性能指标标注的资源分配方法可能导致在进行计算资源分配时的隐私性较低。

技术实现思路

1、本公开提供一种基于隐私计算的计算资源分配方法、系统和程序，以加权平均的方式对各个计算节点资源进行性能评分，以人工智能方法分析出满足应用需求的资源分值区间，并通过生成承诺以及对承诺进行证明的方式隐藏资源供应端的真实资源性能，提高了计算资源分配的隐私性。

2、第一方面，本公开提供了一种基于隐私计算的计算资源分配方法，应用于用户端，包括：从待分配的服务应用中提取出应用特征，并利用预先训练的应用资源模型分析出所述应用特征对应的资源需求区间；将所述资源需求区间发送至资源供应端，接收所述资源供应端针对所述资源需求区间所反馈的资源承诺；根据所述资源承诺初始化挑战值，将所述挑战值发送至所述资源供应端，并接收所述资源供应端针对所述挑战值所反馈的承诺证明；根据所述挑战值以及所述承诺证明对所述资源承诺进行证明验证，得到验证结果；根据所述验证结果生成资源请求，将所述资源请求发送至所述资源供应端，接收所述资源供应端针对所述资源请求所反馈的计算节点资源。

3、在一些实施例中，所述从待分配的服务应用中提取出应用特征，包括：对待分配的服务应用进行负载监测，得到应用负载特征；对所述服务应用进行需求分析，得到应用需求特征；对所述服务应用进行算法性能分析，得到应用算法特征；根据所述应用负载特征、所述应用需求特征以及所述应用算法特征生成应用特征。

4、在一些实施例中，所述根据所述挑战值以及所述承诺证明对所述资源承诺进行证明验证，得到验证结果，包括：从所述承诺证明中提取出多项式系数以及乘积多项式；从所述资源承诺中提取出承诺值和承诺范围；利用所述挑战值和所述多项式系数对所述乘积多项式进行检验，得到多项式验证结果；根据所述多项式验证结果和所述承诺值对所述承诺范围进行验证，得到范围验证结果；根据所述多项式验证结果以及所述范围验证结果生成验证结果。

5、本公开提供了一种基于隐私计算的计算资源分配方法，应用于资源供应端，包括：对计算节点资源进行基准测试以及加权评分，得到资源性能分值；接收用户端所发送的资源需求区间，根据所述资源需求区间对所述资源性能分值进行承诺初始化，得到资源承诺；将所述资源承诺发送至所述用户端，接收所述用户端针对所述资源承诺所反馈的挑战值；根据所述资源承诺对所述挑战值进行证明，得到承诺证明，并将所述承诺证明发送至所述用户端；接收所述用户端针对所述承诺证明所反馈的资源请求，根据所述资源请求将所述计算节点资源分配至所述用户端。

6、在一些实施例中，所述对计算节点资源进行基准测试以及加权评分，得到资源性能分值，包括：对计算节点资源进行性能基准测试，得到性能参数集；对所述性能参数集进行性能评分，得到初级性能分数集；对所述初级性能分数集进行数据标准化操作，得到标准性能分数集；对所述标准性能分数集进行加权平均，得到资源性能分值。

7、在一些实施例中，所述根据所述资源需求区间对所述资源性能分值进行承诺初始化，得到资源承诺，包括：判断所述资源性能分值是否在所述资源需求区间之内；若否，则返回所述接收用户端所发送的资源需求区间的步骤；若是，则初始化承诺随机数，根据所述承诺随机数以及所述资源性能分值生成承诺值；根据所述承诺值生成承诺范围，并根据所述承诺值和所述承诺范围生成资源承诺。

8、在一些实施例中，所述根据所述资源承诺对所述挑战值进行证明，得到承诺证明，包括：根据所述资源承诺生成承诺左多项式以及承诺右多项式；将所述承诺左多项式与所述承诺右多项式的内积作为乘积多项式；将所述挑战值代入所述乘积多项式，得到证明挑战多项式；从所述资源承诺中提取出基点元素，从所述证明挑战多项式中提取出多项式系数；利用所述基点元素乘以所述多项式系数，得到基点系数；根据所述乘积多项式、所述多项式系数和所述基点系数生成承诺证明。

9、第二方面，本公开提供了一种基于隐私计算的计算资源分配系统，应用于用户端，包括：需求分析模块，用于从待分配的服务应用中提取出应用特征，并利用预先训练的应用资源模型分析出所述应用特征对应的资源需求区间；需求发布模块，用于将所述资源需求区间发送至资源供应端，接收所述资源供应端针对所述资源需求区间所反馈的资源承诺；承诺挑战模块，用于根据所述资源承诺初始化挑战值，将所述挑战值发送至所述资源供应端，并接收所述资源供应端针对所述挑战值所反馈的承诺证明；承诺验证模块，用于根据所述挑战值以及所述承诺证明对所述资源承诺进行证明验证，得到验证结果；资源请求模块，用于根据所述验证结果生成资源请求，将所述资源请求发送至所述资源供应端，接收所述资源供应端针对所述资源请求所反馈的计算节点资源。

10、本公开提供了一种基于隐私计算的计算资源分配系统，应用于资源供应端，包括：资源评分模块，用于对计算节点资源进行基准测试以及加权评分，得到资源性能分值；创建承诺模块，用于接收用户端所发送的资源需求区间，根据所述资源需求区间对所述资源性能分值进行承诺初始化，得到资源承诺；承诺发送模块，用于将所述资源承诺发送至所述用户端，接收所述用户端针对所述资源承诺所反馈的挑战值；承诺证明模块，用于根据所述资源承诺对所述挑战值进行证明，得到承诺证明，并将所述承诺证明发送至所述用户端；资源分配模块，用于接收所述用户端针对所述承诺证明所反馈的资源请求，根据所述资源请求将所述计算节点资源分配至所述用户端。

11、第三方面，本公开提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述方面所述一种基于隐私计算的计算资源分配方法的步骤。

12、第四方面，本公开提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方面所述一种基于隐私计算的计算资源分配方法的步骤。

13、第五方面，本公开提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方面所述一种基于隐私计算的计算资源分配方法的步骤。

14、本公开提供的一种基于隐私计算的计算资源分配方法、系统和程序，通过提取出应用特征，分析出资源需求区间，能够依靠服务应用的特征进行资源需求的快速判断，从而提高资源分配的效率，通过根据所述挑战值以及所述承诺证明对所述资源承诺进行证明验证，能够验证资源供应端提供的承诺证明和资源承诺的正确性，从而确保所述资源供应端的计算节点资源的性能分数在所述资源需求区间之内。

15、通过接收所述资源供应端针对所述资源请求所反馈的计算节点资源，能够为服务应用分配满足需求的计算节点资源，同时保证了资源供应端的计算节点的性能隐私，从而提高了数据安全，通过进行基准测试以及加权评分，能够实现对计算节点资源的性能测试以及数值化表示，从而方便满足用户的需求，并与用户完成对接，从而提高计算资源分配的效率。

16、通过进行承诺初始化，能够在不泄露资源性能分值的同时向用户端提交承诺值，从而保护了资源供应端的计算节点资源的隐私性以及安全性，通过根据所述资源承诺对所述挑战值进行证明，得到承诺证明，能够在不泄露资源性能分值的前提下，验证资源性能分值是否在指定的资源需求区间内，从而确保了隐私保护以及验证过程的高效性，通过根据所述资源请求将所述计算节点资源分配至所述用户端可以在不泄漏计算节点资源的具体性能参数的同时与用户端进行对应需求的计算节点资源分配，提高了计算节点资源分配时的隐私性以及数据安全。

技术特征：

1.一种基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，应用于用户端，包括：

2.根据权利要求1所述的基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，所述从待分配的服务应用中提取出应用特征，包括：

3.根据权利要求1所述的基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，所述根据所述挑战值以及所述承诺证明对所述资源承诺进行证明验证，得到验证结果，包括：

4.一种基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，应用于资源供应端，包括：

5.根据权利要求4所述的基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，所述对计算节点资源进行基准测试以及加权评分，得到资源性能分值，包括：

6.根据权利要求4所述的基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，所述根据所述资源需求区间对所述资源性能分值进行承诺初始化，得到资源承诺，包括：

7.根据权利要求4所述的基于隐私计算的计算资源分配方法，其特征在于，所述根据所述资源承诺对所述挑战值进行证明，得到承诺证明，包括：

8.一种基于隐私计算的计算资源分配系统，其特征在于，应用于用户端，包括：

9.一种基于隐私计算的计算资源分配系统，其特征在于，应用于资源供应端，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述基于隐私计算的计算资源分配方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种基于隐私计算的计算资源分配方法、系统和程序，以加权平均的方式对各个计算节点资源进行性能评分，以人工智能方法分析出满足应用需求的资源分值区间，并通过生成承诺以及对承诺进行证明的方式隐藏资源供应端的真实资源性能，提高了计算资源分配的隐私性，能够在不泄露资源性能分值的前提下，验证资源性能分值是否在指定的资源需求区间内，从而确保了隐私保护以及验证过程的高效性，通过根据所述资源请求将所述计算节点资源分配至所述用户端可以在不泄漏计算节点资源的具体性能参数的同时与用户端进行对应需求的计算节点资源分配，提高了计算节点资源分配时的隐私性以及数据安全。

技术研发人员：孔剑平,胡楠,王琪,李炳博
受保护的技术使用者：浙江毫微米科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5