人工智慧和區塊鏈：安全數據的創新

介紹

在當前的數位世界中，由於網路安全攻擊、隱私洩露和欺詐，資料安全被認為比以往任何時候都更加重要。人工智慧和區塊鏈等新興技術有望重塑其中的挑戰。人工智慧允許透過預測分析之外的學習機制來增強系統，而區塊鏈使數據不可變、透明和去中心化。所有這些技術相結合，可幫助各行業增強資料保護、營運更加順暢、責任更加明確。

從金融到醫療保健和物流，人工智慧和區塊鏈已經開始改變產業。當然，如果您想了解人工智慧在金融領域的快速成長，請閱讀這份關於人工智慧在金融領域的綜合指南。請閱讀此處，了解人工智慧如何與區塊鏈配合使用，真正將其付諸實踐，或這種組合中出現的具體挑戰，以及安全資料管理的前景。

1. 人工智慧和區塊鏈：概述

人工智慧

人工智慧是機器像人類一樣思考的能力，包括從數據中學習、尋找模式和自主決策。人工智慧的一些應用包括用於預測分析的機器學習、用於聊天機器人和助手等產品的自然語言處理、用於影像和視訊分析的電腦視覺、用於自動駕駛等複雜任務的深度學習。
人工智慧進一步簡化了決策流程並實現了工作自動化，從而幫助組織以最少的摩擦來執行任務。然而，人工智慧模型往往是不透明的；它讓葉子保持透明度和信任。

區塊鏈技術

區塊鏈是一種分散式帳本技術，它將資訊儲存在去中心化網路中的一系列區塊中。主要功能包括：

去中心化 - 沒有中央機構控制資料。
透明度 - 所有交易都可以在網路上查看和審核
不變性 - 資料一旦記錄在區塊中，就無法追溯修改。
共識機制 - 網路包含驗證交易的工作量證明或權益證明等演算法。

區塊鏈消除第三方乾擾，並對記錄進行加密，呈現數位資料交易的可靠性和透明度。

2. 人工智慧和區塊鏈在保護資料方面的相互作用

人工智慧和區塊鏈的共同努力可以為資料管理安全提供非常強大的框架。以下是這些技術在資料完整性和安全性方面如何相互作用的：

提高資料完整性與安全性
區塊鏈將透過將數據記錄在去中心化帳本上來幫助維護防篡改數據，而人工智慧則透過異常檢測和安全威脅識別來即時監控交易。

用例：

銀行業：在這裡，人工智慧偵測交易中的詐欺行為，區塊鏈透過創建所有活動的可審計追蹤來保護財務記錄。

人工智慧驅動的區塊鏈自動化
基於區塊鏈的智慧合約可以實現流程自動化，而人工智慧則透過預測結果和做出自主決策來優化工作流程。

信任與透明度
區塊鏈為基於分散式帳本中儲存的資料集、演算法和決策的人工智慧模型提供可追溯性。這使得人工智慧系統更加透明和負責任，特別是在信任問題至關重要的領域，例如金融或醫療保健。

去中心化網路中的人工智慧
中央伺服器是大多數人工智慧模型的主要漏洞，因為它容易受到攻擊。區塊鏈允許人工智慧模型的去中心化部署，其中計算不是單點過程，並且單點故障的風險降至最低。

3. 人工智慧和區塊鏈在現實生活中的應用以確保資料安全

3.1 金融機構：
保護交易免於詐欺
人工智慧和區塊鏈是金融服務領域的號角，人們意識到人工智慧可以確保更好的安全性，保護錢包、減少詐欺以及提高交易效率。

詐欺偵測：人工智慧即時讀取異常模式，而區塊鏈則是即時記錄交易。
區塊鏈智能合約：實現透明且無中間人的自動貨幣交易。
人工智慧驅動的風險分析：人工智慧掃描必須進行信用風險的財務數據，而區塊鏈則確保無故障的信用歷史
要獲得有關人工智慧如何改變金融領域的更多見解，請按此處。

3.2 醫療保健： 安全的醫療文件和臨床試驗
醫療機構處理患者的醫療訊息，因此安全性成為其首要任務。

病患資料法力：區塊鏈提供加密的醫療記錄，安全存儲，人工智慧分析它們以推薦客製化的治療方案。
藥物開發和臨床試驗：BloDrugain 儲存了對數據的惡意更改，AI 透過評估檢索到的試驗數據來加速藥物發現。

基於人工智慧的診斷：基於人工智慧的應用程式透過診斷影像識別癌症或心臟病等疾病，同時確保患者資料的完整性。

3.3 供應鏈管理：
增強透明度以建立信任人工智慧整合和區塊鏈增強了供應鏈在追蹤貨物和合規方面的透明度。

產品可追溯性：區塊鏈追蹤供應鏈中涉及的所有步驟，人工智慧確定中斷如何發生並預測需求以防止庫存短缺。
防偽：人工智慧可以透過產品資訊識別假冒產品，而區塊鏈則監控此類產品，只有在確認後才能進入市場。

3.4 IoT 網路資料通訊
因此，區塊鏈和人工智慧可以透過加密確保來自物聯網設備的數據，以便只有授權的設備才能連接到網路。物聯網網路中部署的人工智慧模型可以識別異常情況，以便在攻擊時更好地幫助系統。

4. 人工智慧與區塊鏈互聯對資料安全的挑戰

4.1 可擴充性問題
區塊鏈網路可能會被限制以抓取大量資源數據，因為它們的資料庫被設計為未來將擁有越來越多的數據。由於處理能力不足，在這些網路上運行的人工智慧演算法也會出現效能低下的情況。

4.2 資料隱私與透明度
儘管區塊鏈承諾開放性，但寫在公共分類帳上的私人資料可能會使其遭受非法存取。到目前為止，在資料隱私和開放之間找到良好的平衡一直是一大挑戰。

4.3 法規遵循
各國政府正在製定規則，人工智慧和區塊鏈的採用仍處於初級階段，特別是在金融服務和健康領域。實現符合此類緊急法規的互通性需要謹慎的規劃和時間。
4.4 互通性
將這些人工智慧和區塊鏈系統簡單地跨不同領域分層並不容易，因此組織需要標準化協議，這樣不會出現任何互通性問題。

5. 未來趨勢：下一代安全的人工智慧和區塊鏈

5.1 AI增強認證
人工智慧模型部署基於區塊鏈的數位身份，用於用戶的即時身份驗證。它確實可以即時存取各種數位服務。

5.2 去中心化金融
AI 對 DeFi 平台上的金融資料庫進行分析，提供根據個人喜好量身定制的投資建議以及自動化風險控制措施。

5.3 人工智慧治理的區塊鏈
在這種情況下，區塊鏈可以記錄人工智慧訓練資料集和模型更新，從而確保用於決策目的的人工智慧模型的問責制和偏見減少。

5.4 自治系統安全
人工智慧和區塊鏈將在保護自動駕駛汽車和無人機方面發揮關鍵作用，從而確保它們的通訊和決策防篡改。

六、結論

人工智慧與區塊鏈的結合將形成最強大的解決方案之一，可增強資料的安全性、透明度和營運效率。這在很大程度上試圖滿足人們對數位交易信任、資料安全管理和詐欺預防日益增長的需求。

雖然可擴展性、資料隱私和法規遵循仍然是重大挑戰，但創新不斷釋放新的可能性。幾乎所有行業，包括金融、醫療保健、供應鏈管理和物聯網，都已經實現了這種混合。

未來幾年，人工智慧和區塊鏈應該結合使用，以提高多個資料系統的安全性、透明度和彈性。

以上是人工智慧和區塊鏈：安全數據的創新的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！