隨著區(qū)塊鏈技術在金融、醫(yī)療、供應鏈、物聯網等領域的廣泛應用，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據的不可篡改和透明性，但也使得原始數據對所有網絡參與者公開，這與個人隱私保護、企業(yè)數據保密等要求產生了沖突。
因此，如何在保留區(qū)塊鏈核心優(yōu)勢的同時，有效保護數據隱私，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，對數據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、跨鏈數據交互、鏈上數據分析等多個層面。這就要求數據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)塊鏈數據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)塊鏈數據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)塊鏈上的數據在保持高度透明性和不可篡改性的同時，實現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，允許對加密數據執(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、除法、比較等，使得在加密數據上執(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)塊鏈上的敏感數據進行加密處理，可確保數據在鏈上廣播、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，確保數據安全。
總之，微美全息研究的基于機器學習和全同態(tài)加密算法的數據加密技術在區(qū)塊鏈中的運用場景包括隱私保護交易、私有智能合約、跨鏈數據交換與協作、鏈上數據分析與機器學習等。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)塊鏈間傳遞的數據始終保持加密狀態(tài)，防止中間環(huán)節(jié)的數據泄露，支持安全的跨鏈數據共享和協作，推動區(qū)塊鏈技術向更安全、更實用的方向發(fā)展。
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網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。本網站對有關資料所引致的錯誤、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站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
