1.一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述数据共享平台架构包括数据上传模块、数据访问模块、差分隐私数据处理模块、智能合约模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述数据上传模块与所述智能合约模块连接，用于数据提供者上传数据信息至数据共享平台。
3.根据权利要求2所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述数据信息包括数据目录及数据格式。
4.据权利要求1所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述数据访问模块用于数据访问者发送需求数据查询请求和/或发送需求数据交易请求。
5.据权利要求4所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述智能合约模块中的智能合约可以被数据访问模块调用，数据访问者发送需求数据交易请求，同时调用智能合约，在得到网络节点验证后，将部分或全部需求数据交易请求写入区块链中发送给数据提供者。
6.据权利要求4所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述智能合约模块中的智能合约可以被数据上传模块调用，数据提供者利用数据访问者的公钥解密其密文，验证需求数据交易请求的真实性；数据提供者分析需求数据交易请求，利用数据访问者的公钥加密需求数据，调用并确认智能合约，然后将提供的需求数据进行广播，在得到验证后，将完整的交易信息放入区块链中，同时将提供的需求数据发送给数据访问者。
7.据权利要求5或6所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，所述智能合约模块中的智能合约在试图访问数据表的所有节点上运行。
8.据权利要求4所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享平台，其特征在于，还包括差分隐私数据处理模块，所述差分隐私数据处理模块与所述智能合约模块连接；所述差分隐私数据处理模块包括分级访问控制模块和数据优化模块，所述差分隐私数据处理模块向隐私数据添加符合差分隐私的噪声实现对隐私的保护；所述数据优化模块用于提升加噪数据的精度。
9.一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享方法，其特征在于，数据共享的处理步骤包括：
数据提供者上传数据信息至数据共享平台，在得到网络节点验证后，将数据信息写入区块链；
数据访问者发送需求数据查询请求，在数据共享平台中查找、检索需求数据；
分级访问控制模块向隐私数据添加噪声实现对隐私数据的差分隐私保护；
数据优化模块对经过差分隐私处理产生的加噪数据进行精度上的优化；
数据访问模块调用智能合约模块中的智能合约，数据访问者发送需求数据交易请求，同时调用智能合约，在得到网络节点验证后，将部分或全部需求数据交易请求写入区块链中发送给数据提供者；
被数据上传模块调用智能合约模块中的智能合约，数据提供者利用数据访问者的公钥解密其密文，验证需求数据交易请求的真实性；数据提供者分析需求数据交易请求，利用数据访问者的公钥加密需求数据，调用并确认智能合约，然后将提供的需求数据进行广播，在得到验证后，将完整的交易信息放入区块链中，同时将提供的需求数据发送给数据访问者。
10.据权利要求9所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享方法，其特征在于，所述分级访问控制模块向隐私数据添加噪声实现对隐私数据的差分隐私保护的过程包括如下步骤：
参数设置：设置数据提供者和数据访问者的信誉度初始值，设置数据访问者的角色属性权限度初始值，数据提供者设定数据隐私度；
根据数据提供者和数据访问者的信誉度将查询安全可信度与差分隐私的隐私参数量化，并一一映射，每个查询安全可信度等级对应一个隐私参数；
对数据提供者的信誉度进行动态评估和反馈。
11.据权利要求9所述的一种基于差分隐私保护技术的区块链数据共享方法，其特征在于，所述数据优化模块用于对加噪数据进行优化，过程包括如下步骤：
数据优化模块把经过差分隐私处理后添加了噪音的数据导入数据优化的平方根无迹卡尔曼算法中；
平方根无迹卡尔曼算法通过先对预测函数和更新函数进行无迹变换，围绕均值选取2l+1个sigma点进行初始化；
对所得的预测方差阵进行cholesky一阶更新，进而获得方差阵的平方根矩阵；
通过更新平方根矩阵来实现滤波对数据的优化处理。