人工智能和区块链：安全数据的创新

介绍

在当前的数字世界中，由于网络安全攻击、隐私泄露和欺诈，数据安全被认为比以往任何时候都更加重要。人工智能和区块链等新兴技术有望重塑其中的挑战。人工智能允许通过预测分析之外的学习机制来增强系统，而区块链使数据不可变、透明和去中心化。所有这些技术相结合，可帮助各行业增强数据保护、运营更加顺畅、责任更加明确。

从金融到医疗保健和物流，人工智能和区块链已经开始改变行业。当然，如果您想了解人工智能在金融领域的快速增长，请阅读这份关于人工智能在金融领域的综合指南。请阅读此处，了解人工智能如何与区块链配合使用，真正将其付诸实践，或者这种组合中出现的具体挑战，以及安全数据管理的前景。

1. 人工智能和区块链：概述

人工智能

人工智能是机器像人类一样思考的能力，包括从数据中学习、寻找模式和自主决策。人工智能的一些应用包括用于预测分析的机器学习、用于聊天机器人和助手等产品的自然语言处理、用于图像和视频分析的计算机视觉、用于自动驾驶等复杂任务的深度学习。
人工智能进一步简化了决策流程并实现了工作自动化，从而帮助组织以最少的摩擦来执行任务。然而，人工智能模型往往是不透明的；它让叶子保持透明度和信任。

区块链技术

区块链是一种分布式账本技术，它将信息存储在去中心化网络中的一系列区块中。主要功能包括：

去中心化 - 没有中央机构控制数据。
透明度 - 所有交易都可以在网络上查看和审核
不变性 - 数据一旦记录在区块中，就无法追溯修改。
共识机制 - 网络包含验证交易的工作量证明或权益证明等算法。

区块链消除第三方干扰，并对记录进行加密，呈现数字数据交易的可靠性和透明度。

2. 人工智能和区块链在保护数据方面的相互作用

人工智能和区块链的共同努力可以为数据管理安全提供非常强大的框架。以下是这些技术在数据完整性和安全性方面如何相互作用的：

提高数据完整性和安全性
区块链将通过将数据记录在去中心化账本上来帮助维护防篡改数据，而人工智能则通过异常检测和安全威胁识别来实时监控交易。

用例：

银行业：在这里，人工智能检测交易中的欺诈行为，区块链通过创建所有活动的可审计跟踪来保护财务记录。

人工智能驱动的区块链自动化
基于区块链的智能合约可以实现流程自动化，而人工智能则通过预测结果和做出自主决策来优化工作流程。

信任和透明度
区块链为基于分布式账本中存储的数据集、算法和决策的人工智能模型提供可追溯性。这使得人工智能系统更加透明和负责任，特别是在信任问题至关重要的领域，例如金融或医疗保健。

去中心化网络中的人工智能
中央服务器是大多数人工智能模型的主要漏洞，因为它容易受到攻击。区块链允许人工智能模型的去中心化部署，其中计算不是单点过程，并且单点故障的风险降至最低。

3. 人工智能和区块链在现实生活中的应用以确保数据安全

3.1 金融机构：
保护交易免遭欺诈
人工智能和区块链是金融服务领域的号角，人们认识到人工智能可以确保更好的安全性，保护钱包、减少欺诈以及提高交易效率。

欺诈检测：人工智能实时读取异常模式，而区块链则实时记录交易。
区块链智能合约：实现透明且无中间人的自动货币交易。
人工智能驱动的风险分析：人工智能扫描必须进行信用风险的财务数据，而区块链则确保无故障的信用历史
要获得有关人工智能如何改变金融领域的更多见解，请单击此处。

3.2 医疗保健： 安全的医疗文件和临床试验
医疗机构处理患者的医疗信息，因此安全性成为其首要任务。

患者数据法力：区块链提供加密的医疗记录，安全存储，人工智能分析它们以推荐定制的治疗方案。
药物开发和临床试验：BloDrugain 存储了对数据的恶意更改，AI 通过评估检索到的试验数据来加速药物发现。

基于人工智能的诊断：基于人工智能的应用程序通过诊断图像识别癌症或心脏病等疾病，同时确保患者数据的完整性。

3.3 供应链管理：
增强透明度以建立信任人工智能集成和区块链增强了供应链在追踪货物和合规方面的透明度。

产品可追溯性：区块链追踪供应链中涉及的所有步骤，人工智能确定中断如何发生并预测需求以防止库存短缺。
防伪：人工智能可以通过产品信息识别假冒产品，而区块链则监控此类产品，只有在确认后才能进入市场。

3.4 IoT 网络数据通信
因此，区块链和人工智能可以通过加密确保来自物联网设备的数据，以便只有授权的设备才能连接到网络。物联网网络中部署的人工智能模型可以识别异常情况，以便在攻击时更好地帮助系统。

4. 人工智能与区块链互联对数据安全的挑战

4.1 可扩展性问题
区块链网络可能会被限制以抓取大量资源数据，因为它们的数据库被设计为未来会拥有越来越多的数据。由于处理能力不足，在这些网络上运行的人工智能算法也会出现性能低下的情况。

4.2 数据隐私与透明度
尽管区块链承诺开放性，但写在公共分类账上的私人数据可能会使其遭受非法访问。到目前为止，在数据隐私和开放之间找到良好的平衡一直是一大挑战。

4.3 法规合规性
各国政府正在制定规则，人工智能和区块链的采用还处于初级阶段，特别是在金融服务和健康领域。实现符合此类紧急法规的互操作性需要谨慎的规划和时间。
4.4 互操作性
将这些人工智能和区块链系统简单地跨不同领域分层并不容易，因此组织需要标准化协议，这样不会出现任何互操作性问题。

5. 未来趋势：下一代安全的人工智能和区块链

5.1 AI增强身份认证
人工智能模型部署基于区块链的数字身份，用于用户的实时身份验证。它确实可以实时访问各种数字服务。

5.2 去中心化金融
AI 对 DeFi 平台上的金融数据库进行分析，提供根据个人喜好定制的投资建议以及自动化风险控制措施。

5.3 人工智能治理的区块链
在这种情况下，区块链可以记录人工智能训练数据集和模型更新，从而确保用于决策目的的人工智能模型的问责制和偏见减少。

5.4 自治系统安全
人工智能和区块链将在保护自动驾驶汽车和无人机方面发挥关键作用，从而确保它们的通信和决策防篡改。

六、结论

人工智能与区块链的结合将形成最强大的解决方案之一，可以增强数据的安全性、透明度和运营效率。这在很大程度上试图满足人们对数字交易信任、数据安全管理和欺诈预防日益增长的需求。

虽然可扩展性、数据隐私和法规遵从性仍然是重大挑战，但创新不断释放新的可能性。几乎所有行业，包括金融、医疗保健、供应链管理和物联网，都已经实现了这种混合。

未来几年，人工智能和区块链应该结合使用，以提高多个数据系统的安全性、透明度和弹性。

以上是人工智能和区块链：安全数据的创新的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！