來源：飛象網(wǎng)
隨著區(qū)塊鏈技術在金融、醫(yī)療、供應鏈,、物聯(lián)網(wǎng)等領域的廣泛應用，大量的信息被記錄到區(qū)塊鏈上,。盡管區(qū)塊鏈的分布式賬本結構和哈希鏈接保證了數(shù)據(jù)的不可篡改和透明性，但也使得原始數(shù)據(jù)對所有網(wǎng)絡參與者公開,，這與個人隱私保護,、企業(yè)數(shù)據(jù)保密等要求產(chǎn)生了沖突。
因此,，如何在保留區(qū)塊鏈核心優(yōu)勢的同時,，有效保護數(shù)據(jù)隱私，成為區(qū)塊鏈技術發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn),。
另外,，區(qū)塊鏈技術的應用場景也越來越豐富，生態(tài)規(guī)模也在不斷擴大,，對數(shù)據(jù)隱私保護的需求不僅局限于基礎的交易信息,，還擴展到了復雜的智能合約邏輯,、跨鏈數(shù)據(jù)交互,、鏈上數(shù)據(jù)分析等多個層面。這就要求數(shù)據(jù)加密技術不僅要具備基礎的加密能力,，還要能夠支持高級計算,、高效驗證和靈活訪問控制，以適應多樣化的區(qū)塊鏈應用場景,。
據(jù)悉,，納斯達克上市企業(yè)微美全息(WIMI.US)，研究出基于機器學習和全同態(tài)加密算法的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)加密技術是一種將前沿的密碼學技術和人工智能技術應用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)保護的綜合解決方案,。這種技術融合了機器學習的智能化密鑰管理和全同態(tài)加密的密文直接計算能力，旨在確保區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)在保持高度透明性和不可篡改性的同時,，實現(xiàn)對敏感信息的有效保護,。
全同態(tài)加密作為一種先進的密碼學技術，允許對加密數(shù)據(jù)執(zhí)行運算操作而無需先解密,，計算結果仍然保持加密狀態(tài),，且解密后的結果與在明文上直接計算的結果相同。這項技術的誕生和發(fā)展,，可以為解決區(qū)塊鏈隱私問題提供了新的思路,。并且通過算法擴展，還可以支持更復雜的運算,，如指數(shù),、除法、比較等,，使得在加密數(shù)據(jù)上執(zhí)行機器學習模型成為可能,。
另外，機器學習技術在信息安全領域的應用也在不斷拓展,，特別是在密鑰管理,、威脅檢測、風險評估等方面展現(xiàn)出了強大能力,。隨著使用機器學習生成的動態(tài)密鑰對區(qū)塊鏈上的敏感數(shù)據(jù)進行加密處理,，可確保數(shù)據(jù)在鏈上廣播、存儲時的安全性,。同時,，機器學習還能對區(qū)塊鏈系統(tǒng)進行風險評估和預警,，應對不斷變化的攻擊手段和安全威脅，確保數(shù)據(jù)安全,。
總之,，微美全息研究的基于機器學習和全同態(tài)加密算法的數(shù)據(jù)加密技術在區(qū)塊鏈中的運用場景包括隱私保護交易、私有智能合約,、跨鏈數(shù)據(jù)交換與協(xié)作,、鏈上數(shù)據(jù)分析與機器學習等。在多鏈或跨鏈環(huán)境中,，全同態(tài)加密技術可確保在不同區(qū)塊鏈間傳遞的數(shù)據(jù)始終保持加密狀態(tài),，防止中間環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)泄露，支持安全的跨鏈數(shù)據(jù)共享和協(xié)作,，推動區(qū)塊鏈技術向更安全,、更實用的方向發(fā)展。
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