Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python AI dan Blockchain: Inovasi untuk Data Selamat

AI dan Blockchain: Inovasi untuk Data Selamat

Oct 24, 2024 pm 04:32 PM

AI and Blockchain: Innovations for Secure Data

pengenalan

Keselamatan data kini dianggap lebih penting berbanding sebelum ini dalam dunia digital semasa dengan serangan keselamatan siber, pelanggaran privasi dan penipuan. Teknologi baru muncul seperti kecerdasan buatan dan blockchain berjanji untuk membentuk semula cabaran yang ada di dalamnya. AI membolehkan sistem dipertingkatkan melalui mekanisme pembelajaran selain analisis ramalan, manakala blockchain menjadikan data tidak berubah, telus dan tidak berpusat. Semua teknologi ini digabungkan membantu industri meningkatkan perlindungan data, beroperasi dengan lebih lancar dan menjadi lebih bertanggungjawab.

Dari kewangan kepada penjagaan kesihatan dan logistik, AI dan rantaian blok telah mula mengubah industri. Sudah tentu, jika anda ingin mengetahui pertumbuhan pesat jejak AI dalam Kewangan, baca panduan komprehensif ini untuk AI dalam Kewangan. Baca di sini tentang cara AI berfungsi dengan blockchain, untuk benar-benar mempraktikkannya, atau betul-betul cabaran yang timbul dalam kombinasi sedemikian, dan prospek pengurusan data yang selamat.

1. AI dan Blockchain: Gambaran Keseluruhan

Kecerdasan Buatan

AI ialah keupayaan mesin untuk berfikir seperti manusia, termasuk belajar daripada data, mencari corak dan membuat keputusan secara autonomi. Beberapa aplikasi AI termasuk Pembelajaran mesin untuk analisis ramalan Pemprosesan bahasa semula jadi untuk produk seperti chatbots dan pembantu Penglihatan komputer untuk analisis imej dan video Pembelajaran mendalam untuk tugas yang kompleks seperti pemanduan autonomi.
AI melancarkan lagi proses membuat keputusan dan mengautomasikan pekerjaan, dan oleh itu, membantu organisasi untuk mencapai prestasi yang paling sedikit. Walau bagaimanapun, model AI cenderung menjadi legap; ia meninggalkan waktheirtransparency dan kepercayaan.

Teknologi Rantaian Sekat

Blockchain ialah DLT yang akan menyimpan maklumat dalam rangkaian blok merentasi rangkaian terdesentralisasi. Ciri utama termasuk:

Desentralisasi - Tiada pihak berkuasa pusat yang mengawal data.
Ketelusan - Semua urus niaga boleh dilihat dan boleh diaudit pada rangkaian
Ketidakbolehubah - Setelah data direkodkan dalam blok, ia tidak boleh diubah suai secara retroaktif.
Mekanisme Konsensus - Rangkaian terdiri daripada algoritma seperti Bukti Kerja atau Bukti Pegangan yang mengesahkan transaksi.

Blockchain mengalih keluar gangguan pihak ketiga dan menyulitkan rekod untuk membentangkan kebolehpercayaan dan ketelusan transaksi yang melibatkan data digital.

2. Interaksi AI dan Blockchain dalam Menjaga Data

Usaha gabungan AI dan blockchain boleh menawarkan rangka kerja yang sangat kukuh untuk keselamatan pengurusan data. Begini cara teknologi ini berinteraksi antara satu sama lain dari segi integriti dan keselamatan data:

Meningkatkan Integriti dan Keselamatan Data
Blockchain akan membantu dalam mengekalkan data kalis gangguan dengan merekodkannya pada lejar terpencar, dan AI memantau transaksi dalam masa nyata dengan pengesanan anomali serta pengenalan ancaman keselamatan.

Kes Penggunaan :

Perbankan: Di sini, AI mengesan penipuan dalam urus niaga dan rantaian blok menjamin rekod kewangan dengan mencipta jejak semua aktiviti yang boleh diaudit.

Automasi Didorong AI dengan Blockchain
Kontrak pintar berdasarkan blockchain boleh mengautomasikan proses, manakala AI mengoptimumkan aliran kerja dengan meramalkan hasil dan membuat keputusan autonomi.

Amanah dan Ketelusan
Blockchain menawarkan kebolehkesanan untuk model AI berdasarkan set data, algoritma dan keputusan yang disimpan dalam lejar yang diedarkan. Ini menjadikan sistem AI jauh lebih telus dan bertanggungjawab, terutamanya pada titik di mana persoalan kepercayaan adalah penting, seperti kewangan atau penjagaan kesihatan.

AI dalam Rangkaian Terpencar
Pelayan pusat adalah kelemahan utama untuk kebanyakan model AI kerana ia membukanya kepada serangan. Blockchain membenarkan penggunaan terdesentralisasi model AI, di mana pengiraan bukan proses satu titik dan risiko kegagalan satu titik adalah pada tahap minimum.

3. Aplikasi AI dan Blockchain dalam Kehidupan Sebenar untuk Data Selamat

3.1 Institusi Kewangan:
Perlindungan Transaksi Terhadap Penipuan
AI dan blockchain ialah panggilan yang jelas dalam perkhidmatan kewangan dengan penghargaan bahawa AI boleh memastikan keselamatan yang lebih baik dalam mendapatkan dompet dan mengurangkan penipuan serta meningkatkan kecekapan urus niaga.

Pengesanan Penipuan: AI membaca corak luar biasa dalam masa nyata manakala blockchain melakukan rekod transaksi dalam masa nyata.
Kontrak Pintar Blockchain: Mendayakan transaksi kewangan automatik yang telus dan tidak mempunyai orang tengah.
Analisis Risiko Dipacu AI: AI mengimbas data kewangan yang mana risiko kredit mesti dibuat manakala blockchain memastikan sejarah kredit kalis kesalahan
Untuk mendapatkan lebih banyak cerapan tentang cara AI mengubah domain kewangan, klik di sini.

3.2 Penjagaan Kesihatan: Fail Perubatan dan Ujian Klinikal Selamat
Organisasi penjagaan kesihatan berurusan dengan maklumat Penjagaan Kesihatan pesakit, dan oleh itu keselamatan menjadi keutamaan mereka.

Manakala Data Pesakit: Blockchain menawarkan rekod perubatan yang disulitkan, disimpan dengan selamat dan AI menganalisisnya untuk mengesyorkan protokol rawatan yang disesuaikan.
pembangunan ubat dan ujian klinikal: BloDrugain menyimpan perubahan berniat jahat pada data yang AI mempercepatkan penemuan dadah dengan menilai data percubaan yang diambil.

Diagnostik Berasaskan AI: Aplikasi berasaskan AI mengenal pasti penyakit seperti kanser atau keadaan jantung melalui imej diagnostik manakala keadaan memastikan data pesakit disimpan dengan integriti.

3.3 Pengurusan Rantaian Bekalan:
Ketelusan Dipertingkat untuk Membina Kepercayaan Penyepaduan AI dan rantaian blok meningkatkan ketelusan rantaian bekalan dalam mengesan barangan dan pematuhan.

Kebolehkesanan produk: Blockchain mengesan semua langkah yang terlibat dalam rantaian bekalan, dan AI menentukan cara gangguan mungkin berlaku dan meramalkan permintaan untuk mengelakkan kekurangan stok.
Anti-pemalsuan : AI boleh mengenal pasti produk tiruan melalui maklumat mengenai produk tersebut, manakala rantaian blok memantau produk tersebut supaya memasuki pasaran hanya apabila disahkan.

3.4 Komunikasi Data Rangkaian IoT
Oleh itu, Blockchain dan AI boleh memastikan data daripada peranti IoT melalui penyulitan supaya hanya peranti yang dibenarkan menyambung ke rangkaian. Model AI yang digunakan dalam rangkaian IoT mengenal pasti anomali untuk memperbaiki sistem dengan lebih baik pada masa serangan.

4. Cabaran Terhadap Kesalinghubungan AI Dan Blockchain Untuk Data Selamat

4.1 Masalah Kebolehskalaan
Rangkaian rantaian sekat mungkin dikurangkan untuk merangkak dengan data padat sumber kerana pangkalan data mereka direka untuk mempunyai lebih banyak lagi pada masa hadapan. Algoritma AI yang beroperasi pada rangkaian tersebut juga akan mengalami prestasi rendah disebabkan pemprosesan yang kurang kapasiti.

4.2 Privasi Data lwn. Ketelusan
Walaupun blockchain menjanjikan keterbukaan, data peribadi yang ditulis pada lejar awam mungkin mendedahkannya kepada akses yang tidak sah. Setakat ini, mencari keseimbangan yang baik antara privasi data dan keterbukaan merupakan satu cabaran utama.

4.3 Pematuhan Peraturan
Kerajaan sedang merangka peraturan dan penggunaan AI dan rantaian blok berada pada peringkat permulaannya, terutamanya dalam industri yang termasuk dalam perkhidmatan kewangan dan kesihatan. Mencapai pematuhan kebolehoperasian dengan peraturan yang timbul sedemikian memerlukan perancangan dan masa yang berhati-hati.
4.4 Saling kendali
Bukan mudah untuk hanya melapisi sistem AI dan blockchain ini merentasi domain yang berbeza supaya organisasi menuntut protokol piawai yang tidak akan ada masalah dengan kesalingoperasian.

5. Trend Masa Depan: AI dan Blockchain untuk Keselamatan Generasi Seterusnya

5.1 Pengesahan Identiti Dipertingkat AI
Model AI menggunakan identiti digital berasaskan blokchain untuk pengesahan identiti masa nyata pengguna. Ia membolehkan akses masa nyata kepada semua jenis perkhidmatan digital.

5.2 Kewangan Terpencar
AI menggunakan analisis pada pangkalan data kewangan pada platform DeFi untuk menyediakan nasihat pelaburan yang disesuaikan mengikut keutamaan individu bersama-sama dengan mengautomasikan langkah kawalan risiko.

5.3 Blockchain untuk Tadbir Urus AI
Dalam kes ini, rantaian blok boleh merekodkan set data latihan AI dan kemas kini model dengan itu memastikan akauntabiliti dan pengurangan berat sebelah dalam model AI yang digunakan untuk tujuan membuat keputusan.

5.4 Keselamatan Sistem Autonomi
AI dan rantaian blok akan memainkan peranan penting dalam mengamankan kenderaan dan dron autonomi, di mana komunikasi dan keputusan mereka akan menjadi kalis gangguan.

6. Kesimpulan

AI digabungkan dengan blockchain akan membentuk salah satu penyelesaian paling berkuasa yang boleh meningkatkan keselamatan, ketelusan dan kecekapan operasi dalam data. Ini sebahagian besarnya cuba memenuhi permintaan yang semakin meningkat untuk kepercayaan dalam transaksi digital, pengurusan data yang selamat dan pencegahan penipuan.

Walaupun kebolehskalaan, privasi data dan pematuhan peraturan kekal sebagai cabaran penting, inovasi terus membuka kemungkinan baharu. Hampir semua sektor, termasuk kewangan, penjagaan kesihatan, pengurusan rantaian bekalan dan IoT, sudah merealisasikan hibrid ini.

Pada tahun-tahun akan datang, AI dan blockchain harus digunakan bersama untuk membangunkan keselamatan, ketelusan dan daya tahan dalam beberapa sistem data.

Atas ialah kandungan terperinci AI dan Blockchain: Inovasi untuk Data Selamat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1673
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles