[Day 35] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐

區塊鏈的分布式存儲技術

區塊鏈技術自2008年比特幣白皮書發表以來,已經成為一種革命性的技術,帶來了許多創新。區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式賬本,每個節點都持有賬本的副本,並參與記錄和驗證交易。分布式存儲是區塊鏈的重要組成部分,它確保了數據的安全性、可靠性和不可篡改性。

分布式存儲的基本概念

分布式存儲系統旨在將數據分散存儲在多個節點上,這些節點共同構成一個整體,以提供高可用性、高可靠性和高性能。這種系統的主要優勢在於:

  1. 容錯性:即使部分節點故障,數據仍然可用。
  2. 擴展性:可以通過增加節點來擴展存儲容量和計算能力。
  3. 數據冗餘:通過數據複製來保護數據免受損壞或丟失。

在區塊鏈中,分布式存儲的設計和實現有助於解決數據管理的各種挑戰,包括去中心化、數據冗餘、數據一致性等問題。

區塊鏈分布式存儲技術的核心特徵
  1. 去中心化:分布式存儲系統消除了對單點故障的依賴,所有節點共同管理和存儲數據,沒有中心控制。
  2. 數據一致性:在分布式系統中,保持數據的一致性是一個挑戰。區塊鏈使用共識算法來確保所有節點上的數據是一致的。
  3. 數據冗餘:為了確保數據的持久性和可用性,區塊鏈系統通常會將數據存儲在多個節點上。
IPFS:區塊鏈分布式存儲的典型例子

InterPlanetary File System(IPFS)是一種旨在實現去中心化的文件存儲和共享的協議和網絡。它使用分布式哈希表(DHT)來尋找節點並存儲數據,並通過內容尋址(Content Addressing)確保數據的唯一性和不可篡改性。

代碼示例:IPFS中的文件存儲

以下是如何使用IPFS將文件存儲到網絡中的示例代碼:

from ipfshttpclient import connect# 連接到本地IPFS節點
client = connect('/ip4/127.0.0.1/tcp/5001/http')# 上傳文件到IPFS網絡
res = client.add('example.txt')# 獲取文件的哈希值
hash = res['Hash']
print(f"File added to IPFS with hash: {hash}")

解釋:

  1. ipfshttpclient:這是一個Python庫,用於與IPFS網絡進行交互。首先,我們需要連接到本地IPFS節點。
  2. client.add('example.txt'):此方法將文件上傳到IPFS網絡,並返回包含文件哈希值的字典。
  3. hash = res['Hash']:哈希值是文件在IPFS中的唯一標識符,可用於檢索文件。

IPFS通過將文件分塊並使用DHT來定位這些塊來實現去中心化存儲。這些塊可以分佈在多個節點上,以提供冗餘和數據可用性。

分布式存儲技術的挑戰

雖然分布式存儲提供了許多優點,但它也面臨一些挑戰:

  1. 數據一致性:在分布式系統中,確保所有副本的數據一致是困難的。區塊鏈通常使用共識算法來解決這個問題。
  2. 網絡帶寬:由於數據需要在多個節點之間傳輸,因此網絡帶寬可能成為瓶頸。
  3. 數據冗餘:雖然數據冗餘提高了數據的可靠性,但它也增加了存儲成本。
零知識證明技術在區塊鏈中的應用

在區塊鏈分布式存儲中,隱私問題也是一個重要的考量。零知識證明(ZKP)是一種加密技術,允許一方在不透露數據內容的情況下證明其擁有該數據。這對於在保持隱私的同時驗證數據真實性非常有用。

代碼示例:使用零知識證明驗證數據

以下是一個簡單的零知識證明示例,展示如何在不透露實際數據的情況下證明數據擁有權:

from py_ecc import optimized_bn128 as bn128
from hashlib import sha256# 假設擁有的數據
data = "Secret Data"
data_hash = sha256(data.encode()).hexdigest()# 私鑰 (隨機數)
private_key = 123456789# 生成公鑰
public_key = bn128.multiply(bn128.G1, private_key)# 生成證明
proof = bn128.multiply(bn128.G1, int(data_hash, 16) * private_key)# 檢查證明
is_valid = bn128.pairing(proof, bn128.G2) == bn128.pairing(bn128.multiply(public_key, int(data_hash, 16)), bn128.G2)print(f"Proof is valid: {is_valid}")

解釋:

  1. py_ecc:這是一個Python庫,用於處理椭圆曲线密码学。我们使用BN128曲线来进行操作。
  2. data_hash:首先,我们计算数据的哈希值,这将用于生成和验证证明。
  3. private_keypublic_key:私钥是一个随机数,用于生成公钥。公钥是私钥与生成元点的乘积。
  4. proof:证明是生成元点、数据哈希值和私钥的乘积。
  5. is_valid:我们验证证明是否有效,即证明者确实知道数据的哈希值和私钥。
區塊鏈與IPFS的結合應用

區塊鏈和IPFS的結合可以實現真正去中心化的應用,如去中心化存儲、分布式社交網絡、去中心化的市場等。這種結合的典型應用包括:

  1. 去中心化存儲:將大文件存儲在IPFS中,而將其哈希值存儲在區塊鏈中,以確保數據的完整性和不可篡改性。
  2. 數字身份管理:使用區塊鏈來管理和驗證用戶的身份,而數據則存儲在IPFS中。
  3. 去中心化應用程序(DApps):利用區塊鏈的智能合約和IPFS的去中心化存儲來構建各種應用,如去中心化金融(DeFi)、去中心化社交網絡等。
總結

區塊鏈的分布式存儲技術為數據的管理和存儲提供了新的可能性。它通過去中心化、數據冗餘和數據一致性等特性,提高了數據的安全性和可靠性。同時,分布式存儲也面臨著一些挑戰,如數據一致性問題、網絡帶寬限制等。然而,隨著技術的發展,這些問題正在逐步得到解決,並且區塊鏈分布式存儲的應用前景非常廣闊。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/875610.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

在SAP中创建主数据的常用BAPI

科目主数据: BAPI_FINANCIAL_ACCOUNTING_DOCUMENT_CREATE :用于创建财务会计凭证。 成本中心: BAPI_COSTCENTER_CREATEMULTIPLE :用于创建多个成本中心。BAPI_COSTCENTER_CHANGEMULTIPLE :用于修改多个成本中心。 利润中心: BAPI_PROFITCEN…

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

目录 主要内容 电池管理技术概述 电池的工作原理与关键性能指标 电池管理系统的核心功能 SOC估计 SOH估计 寿命预测 故障诊断 人工智能机器学习 基础 人工智能的发展 机器学习的关键概念 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的…

小猪佩奇.js

闲着没事 使用js 画一个小猪佩奇把 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</tit…

力扣第三十三题——搜索旋转排序数组

内容介绍 整数数组 nums 按升序排列&#xff0c;数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前&#xff0c;nums 在预先未知的某个下标 k&#xff08;0 < k < nums.length&#xff09;上进行了 旋转&#xff0c;使数组变为 [nums[k], nums[k1], ..., nums[n-1], nums[0], num…

UDP进行端口转发时,数据丢失率太高怎么办

在网络通信中,UDP (用户数据报协议) 因其低延迟和高效率而被广泛使用。然而,当使用UDP进行端口转发时,我们可能会遇到数据丢失率高的问题。本文将探讨这个问题的原因及其解决方案,特别关注如何通过调整缓冲区大小来改善情况。 问题根源 UDP数据包丢失可能由多种因素导致,包括…

UDP/TCP协议解析

我最近开了几个专栏&#xff0c;诚信互三&#xff01; > |||《算法专栏》&#xff1a;&#xff1a;刷题教程来自网站《代码随想录》。||| > |||《C专栏》&#xff1a;&#xff1a;记录我学习C的经历&#xff0c;看完你一定会有收获。||| > |||《Linux专栏》&#xff1…

Elasticsearch:跨集群使用 ES|QL

警告&#xff1a;ES|QL 的跨集群搜索目前处于技术预览阶段&#xff0c;可能会在未来版本中更改或删除。Elastic 将努力解决任何问题&#xff0c;但技术预览中的功能不受官方 GA 功能的支持 SLA 约束。 使用 ES|QL&#xff0c;你可以跨多个集群执行单个查询。 前提&#xff1a; …

实战解读:Llama Guard 3 Prompt Guard

前序研究&#xff1a;实战解读&#xff1a;Llama 3 安全性对抗分析 近日&#xff0c;腾讯朱雀实验室又针对 Llama 3.1 安全性做了进一步解读。 2024年7月23日晚&#xff0c;随着Llama3.1的发布&#xff0c;Meta正式提出了“Llama系统”的概念&#xff0c;通过系统级的安全组件对…

谷粒商城实战笔记-62-商品服务-API-品牌管理-OSS整合测试

文章目录 一&#xff0c;Java中上传文件到阿里云OSS1&#xff0c;整合阿里云OSS2&#xff0c;测试上传文件 二&#xff0c;Java中整合阿里云OSS服务指南引言准备工作1. 注册阿里云账号2. 获取Access Key3. 添加依赖 实现OSS客户端1. 初始化OSSClient2. 创建Bucket3. 上传文件4.…

自定义 RAG 工作流:在 IDE 中结合 RAG 编排,构建可信的编码智能体

构建编码智能体并非一件容易的事。结合我们在 AutoDev、ArchGuard Co-mate、ChocoBuilder 等智能体项目的经验&#xff0c;我们开始思考在 Shire 语言中提供一种新的 RAG 工作流。结合我们先前构建的 IDE 基础设施&#xff08;代码生成、代码校验、代码执行等接口&#xff09;&…

基于PaddleClas的人物年龄分类项目

目录 一、任务概述 二、算法研发 2.1 下载数据集 2.2 数据集预处理 2.3 安装PaddleClas套件 2.4 算法训练 2.5 静态图导出 2.6 静态图推理 三、小结 一、任务概述 最近遇到个需求&#xff0c;需要将图像中的人物区分为成人和小孩&#xff0c;这是一个典型的二分类问题…

AI学习指南机器学习篇-SOM在数据聚类和可视化中的应用

AI学习指南机器学习篇 - SOM在数据聚类和可视化中的应用 引言 在机器学习领域&#xff0c;数据聚类和可视化是非常重要的任务。传统的聚类算法如K-means、DBSCAN等在一些场景下表现良好&#xff0c;但对于高维数据的聚类和可视化而言&#xff0c;它们的效果会受到限制。Self-…

Leetcode3219. 切蛋糕的最小总开销 II

Every day a Leetcode 题目来源&#xff1a;3219. 切蛋糕的最小总开销 II 解法1&#xff1a;贪心 谁的开销更大&#xff0c;就先切谁&#xff0c;并且这个先后顺序与切的次数无关。 代码&#xff1a; /** lc appleetcode.cn id3219 langcpp** [3219] 切蛋糕的最小总开销 I…

ubuntu20.04服务器搭建mongodb7

安装参考自mongo官网&#xff1a;在 Ubuntu 上安装 MongoDB Community Edition - MongoDB 手册 v7.0 MongoDB 版本 本教程安装的是 MongoDB 7.0 Community Edition。想要安装不同版本的 MongoDB Community Edition&#xff0c;请移步本页面左上角的版本下拉菜单&#xff0c;选…

ubuntu递归下载deb安装包,解决离线依赖问题

ubuntu递归下载安装包 主要针对离线环境的电脑安装deb包。 将下面的build-essential换成自己需要安装的包&#xff0c;虽然下面代码会递归下载依赖安装包&#xff0c;但是在离线环境下仍然可能会出现依赖包为配置问题。 因此&#xff0c;根据报错&#xff0c;手动递归下载报错…

【SQL 新手教程 1/20】SQL语言MySQL数据库 简介

&#x1f497; 什么是SQL&#xff1f;⭐ (Structured Query Language) 结构化查询语言&#xff0c;是访问和处理关系数据库的计算机标准语言 无论用什么编程语言&#xff08;Java、Python、C……&#xff09;编写程序&#xff0c;只要涉及到操作关系数据库都必须通过SQL来完成 …

4招清洁法,清理电脑无死角,焕然一新效率高

随着时间的积累&#xff0c;电脑内部可能会堆积起大量的垃圾文件、缓存数据和无用程序。因此&#xff0c;定期清理电脑是很有必要的。为了让你的电脑重新焕发生机&#xff0c;提高工作效率&#xff0c;本文将为你介绍4招实用的清洁法&#xff0c;助你轻松清理电脑死角&#xff…

js 数组常用函数总结

目录 1、push 2、unshif 3、pop 4、shift 5、concat 6、slice 7、splice 8、join 9、indexOf 10、lastIndexOf 11、forEach 12、map 13、filter 14、reduce 15、sort 16、reverse 17、includes 18、some 19、every 20、toString 21.、find 22、findLast 23、…

JavaWeb学习——请求响应、分层解耦

目录 一、请求响应学习 1、请求 简单参数 实体参数 数组集合参数 日期参数 Json参数 路径参数 总结 2、响应 ResponseBody&统一响应结果 二、分层解耦 1、三层架构 三层架构含义 架构划分 2、分层解耦 引入概念 容器认识 3、IOC&DI入门 4、IOC详解 …

Cadence23学习笔记(十四)

ARC就是圆弧走线的意思&#xff1a; 仅打开网络的话可以只针对net进行修改走线的属性&#xff1a; 然后现在鼠标左键点那个走线&#xff0c;那个走线就会变为弧形&#xff1a; 添加差分对&#xff1a; 之后&#xff0c;分别点击两条线即可分配差分对&#xff1a; 选完差分对之后…