隨著區(qū)塊鏈技術(shù)在金融、醫(yī)療、供應(yīng)鏈、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)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(jié)構(gòu)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(luò)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(shù)發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn)。
另外，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)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(chǔ)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(shù)不僅要具備基礎(chǔ)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(yīng)多樣化的區(qū)塊鏈應(yīng)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(shù)是一種將前沿的密碼學技術(shù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)保護的綜合解決方案。這種技術(shù)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(shù)，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(jié)果仍然保持加密狀態(tài)，且解密后的結(jié)果與在明文上直接計算的結(jié)果相同。這項技術(shù)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(shù)在信息安全領(lǐng)域的應(yīng)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(yù)警，應(yīng)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(shù)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(shù)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(shù)向更安全、更實用的方向發(fā)展。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
