本发明涉及区块链金融，尤其涉及一种基于区块链网络的金融数据存储系统。
背景技术：
1、随着金融业务的不断增长和金融市场的复杂性增加，大量的金融数据被生成、交换和记录。这些数据包括交易记录、客户信息、市场数据、财务报表等，金融行业受到严格的法规和合规要求的约束，需要保留和管理大量的数据以满足监管机构和法律的要求，同时提供可靠的数据存储和检索功能，确保合规性，并便于进行监管审查和报告，金融数据存储系统需要提供高度安全的数据存储和访问控制机制，以保护客户隐私和敏感信息的安全。区块链技术作为一种分布式、去中心化的数据存储方式，能够提供更高的数据安全性和可信度，防止数据的篡改和丢失
2、传统的金融数据存储通常采用中心化的架构，由中心服务器或数据库集中存储所有数据。这种中心化存储方式容易成为攻击目标，一旦被攻破或篡改，可能导致数据丢失、损毁或被篡改，传统的金融数据存储系统中，数据的可信度往往依赖于中心化机构的信誉和监管，传统的金融数据存储系统在数据追溯和审计方面存在一定的困难，因此，提出的一种基于区块链网络的金融数据存储系统。
技术实现思路
1、本发明的是为了去中心化、安全的数据存储方式，区块链网络提供了数据的不可篡改性、可追溯性和高度的数据安全性，而提出的一种基于区块链网络的金融数据存储系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、数据采集模块，负责从各种金融数据源中采集数据，并将其转化为区块链可读格式；
4、ai分析和预测模块，结合人工智能技术，引入ai分析和预测模块可以对金融数据进行更深入的分析和预测，包括：机器学习算法、数据挖掘和特征工程、时间序列分析、预测模型构建、风险评估和投资组合优化和自然语言处理；
5、数据存储模块，将采集到的金融数据存储在区块链网络中；
6、智能合约模块，用于实现自动化的金融业务逻辑；
7、区块链网络，作为整个系统的底层基础设施，用于存储和验证金融数据的区块链网络；
8、零知识证明模块，通过引入零知识证明模块，系统可以在保护用户隐私的同时验证特定的金融数据操作或交易；
9、访问控制模块，管理对金融数据的访问权限和身份验证；
10、数据验证模块，负责验证存储在区块链上的数据的完整性和一致性。
11、上述技术方案进一步包括：
12、所述机器学习算法，利用机器学习算法，可以对历史金融数据进行分析和建模，从而提取出潜在的模式和趋势，所述数据挖掘和特征工程，通过数据挖掘和特征工程的方法，可以从大量的金融数据中提取出有价值的特征，并进行有效的数据预处理和降维，所述时间序列分析，金融数据通常具有时间序列的特性，时间序列分析可以帮助识别和建模数据中的季节性、周期性和趋势性模式，所述预测模型构建，基于机器学习和时间序列分析的结果，可以构建预测模型来预测金融数据的未来走势，所述风险评估和投资组合优化，利用ai分析和预测模块，可以对投资组合进行风险评估和优化，所述自然语言处理，对于金融数据中的非结构化文本信息，可以应用自然语言处理技术进行情感分析、舆情监测。
13、所述零知识证明模块，通过diffie-hellman密钥交换算法来实现安全通信，在与系统建立连接时，通过系统进行身份认证，并执行diffie-hellman密钥交换算法来协商一个共享的对称密钥，diffie-hellman密钥交换算法，约定一个大素数p和一个原根g作为公开参数，随机选择私钥a，并计算公钥a＝gamodp，系统随机选择私钥b，并计算公钥b＝gbmodp，系统交换各自的公钥，利用公钥和私钥计算出共享的对称密钥，通过diffie-hellman密钥交换算法，成功协商出了一个共享的对称密钥，使用对称密钥来加密和解密通信内容，并进行数据存储和验证，并将投资组合数据到区块链网络上进行存储，由于使用共享的对称密钥加密的数据，能够确保数据的机密性和完整性，用户或系统参与者可使用相同的密钥来验证数据的有效性，通过结合diffie-hellman密钥交换算法来实现安全的数据上传和存储，确保了通信的安全性和数据的保密性，同时利用区块链的不可篡改性来保证数据的完整性和可信度。
14、所述机器学习算法，利用组合来建立一个安全、可信的金融数据存储系统，同时使用机器学习算法对数据进行分析和预测，金融机构a使用线性回归算法对交易数据进行建模和预测，线性回归模型可以表示为y＝b0+b1*x1+b2*x2+...+bn*xn，其中y表示预测结果，b0,b1,b2,...,bn是模型的参数x1,x2,...,xn是交易数据的特征向量，模型的训练使用最小二乘法来拟合数据，找到最佳的参数估计值，最小二乘法的目标是最小化残差平方和
15、minsum(yi-(b0+b1*xi1+b2*xi2+...+bn*xin))2，其中yi是第i个交易数据的真实值，xi1,xi2,...,xin是第i个交易数据的特征向量，模型训练完成后，金融机构a可以使用模型来预测新的交易数据的风险得分，对于新的交易数据x_new，可以计算其预测值y_new：
16、y_new＝b0+b1*x_new1+b2*x_new2+...+bn*x_newn这个例子中，区块链网络使用加密哈希函数将交易数据链接到一起，并保证交易数据的安全性和不可篡改性，机器学习算法使用线性回归模型对交易数据进行建模和预测，并通过最小二乘法来拟合模型参数。
17、所述数据存储模块，提供了一个安全、去中心化和不可篡改的存储环境，使得金融机构能够存储和操作交易数据，进行数据分析、风险评估业务操作，同时区块链网络的特性还能够提高数据的透明性和可追溯性，为金融行业带来更多的信任和效率。
18、所述智能合约模块，金融机构可以实现自动化的交易执行、条件触发的数据记录功能，从而提高效率、减少人为错误，并增加交易的透明度和可追溯性。
19、所述数据采集模块，通过高效、可靠的数据采集模块，金融机构可以获得准确、实时的数据，支持交易决策、风险管理、数据分析业务操作，所述区块链网络，实现使其成为一个具有高度可信度、安全性和去中心化特性的分布式系统。
20、所述访问控制模块，通过访问控制模块使用身份验证机制来验证用户的身份，同时定义了不同用户角色和权限级别，并将其关联到特定的数据资源，并使用智能合约来实现访问权限的执行，权限可能需要根据业务需求和用户角色的变化而进行动态更新，还可以与隐私保护机制结合使用，确保敏感的金融数据只能被授权的用户访问，并实现访问权限控制，保障数据的安全性和隐私性。
21、本发明具备以下有益效果：
22、1、本发明中，结合人工智能技术，引入ai分析和预测模块为金融机构提供更准确的数据分析和预测服务，并利用机器学习算法，可以对历史金融数据进行分析和建模，从而提取出潜在的模式和趋势帮助决策者做出更明智的决策。
23、2、本发明中，通过区块链技术提供了分布式、透明、安全和不可篡改的金融数据存储和验证解决方案，并利用零知识证明模块，为系统提供了隐私保护、减少数据传输量和增强安全性。
1.一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述机器学习算法，对历史金融数据进行分析和建模，从而提取出潜在的模式和趋势，所述数据挖掘和特征工程，通过数据挖掘和特征工程的方法，从大量的金融数据中提取出有价值的特征，并进行有效的数据预处理和降维，所述时间序列分析，可以帮助识别和建模数据中的季节性、周期性和趋势性模式，所述预测模型构建，基于机器学习和时间序列分析的结果，构建预测模型来预测金融数据的未来走势，所述风险评估和投资组合优化，利用ai分析和预测模块，对投资组合进行风险评估和优化，所述自然语言处理，对于金融数据中的非结构化文本信息，并进行情感分析、舆情监测。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述零知识证明模块，通过diffie-hellman密钥交换算法来实现安全通信，在与系统建立连接时，通过系统进行身份认证，并执行diffie-hellman密钥交换算法来协商一个共享的对称密钥，diffie-hellman密钥交换算法，约定一个大素数p和一个原根g作为公开参数，随机选择私钥a，并计算公钥a＝gamodp，系统随机选择私钥b，并计算公钥b＝gbmodp，系统交换各自的公钥，利用公钥和私钥计算出共享的对称密钥，通过diffie-hellman密钥交换算法，成功协商出了一个共享的对称密钥，使用对称密钥来加密和解密通信内容，并进行数据存储和验证，并将投资组合数据到区块链网络上进行存储，由于使用共享的对称密钥加密的数据，能够确保数据的机密性和完整性，用户或系统参与者可使用相同的密钥来验证数据的有效性，通过结合diffie-hellman密钥交换算法来实现安全的数据上传和存储，确保了通信的安全性和数据的保密性，同时利用区块链的不可篡改性来保证数据的完整性和可信度。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述机器学习算法，利用组合来建立一个安全、可信的金融数据存储系统，同时使用机器学习算法对数据进行分析和预测，金融机构a使用线性回归算法对交易数据进行建模和预测，线性回归模型可以表示为y＝b0+b1*x1+b2*x2+...+bn*xn，其中y表示预测结果，b0,b1,b2,...,bn是模型的参数x1,x2,...,xn是交易数据的特征向量，模型的训练使用最小二乘法来拟合数据，找到最佳的参数估计值，最小二乘法的目标是最小化残差平方和
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述数据存储模块，提供了一个安全、去中心化和不可篡改的存储环境，使得金融机构能够存储和操作交易数据，进行数据分析、风险评估业务操作，同时区块链网络的特性还能够提高数据的透明性和可追溯性，为金融行业带来更多的信任和效率。
6.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述智能合约模块，金融机构可以实现自动化的交易执行、条件触发的数据记录功能，从而提高效率、减少人为错误，并增加交易的透明度和可追溯性。
7.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述数据采集模块，通过高效、可靠的数据采集模块，金融机构可以获得准确、实时的数据，支持交易决策、风险管理、数据分析业务操作，所述区块链网络，实现使其成为一个具有高度可信度、安全性和去中心化特性的分布式系统。
8.根据权利要求1所述的一种基于区块链网络的金融数据存储系统，其特征在于，所述访问控制模块，通过访问控制模块使用身份验证机制来验证用户的身份，同时定义了不同用户角色和权限级别，并将其关联到特定的数据资源，并使用智能合约来实现访问权限的执行，权限可能需要根据业务需求和用户角色的变化而进行动态更新，还可以与隐私保护机制结合使用，确保敏感的金融数据只能被授权的用户访问，并实现访问权限控制，保障数据的安全性和隐私性。
