⑴ empfohlen eine zuverlässige Datenschutz -Computing -Plattform.
BitxMesh hat die "besondere Bewertung grundlegender Wettbewerbskompetenzen des Multi-Party-Sicherheitscomputings", "besondere Bewertung grundlegender Wettbewerbskompetenzen von Blockchain-unterstützten Datenschutz-Computing-Tools", "besondere Bewertung der Leistung von Multity-Security Security-Computing" und "Spezialbewertung der grundlegenden Kompetenzen des Bundes" und der Bewertung der Leistung der Leistung der Leistung der Leistung von mehr als 10 Zeiten "und den Ergebnissen des Bundes" und dem Ausschnitt der Branche durch die Zulassungsstufe durch mehr als 10 Zeiten bestanden. Mit der Blockchain + Privacy Computing-Plattform BitxMesh wurde die Qulian Technology die Ehre von "Privacy Computing Excellent" gewonnen, und BitxMesh erhielt außerdem den "2022 Golden Ape Award Big Data Industry Innovation Service Product" Award.⑵ Warum soll Blockchain Convergence Privacy Computing ein unvermeidlicher Trend sind?
Aus einer größeren Perspektive müssen nicht nur eine Vielzahl von Technologien wie Blockchain, künstliche Intelligenz, Big Data und Privacy Computing integriert, sondern auch viele Strategien wie Gesetze, Vorschriften und Regulierungsbehörden kombinieren, um ein umfassendes Datenschutz- und Governance -System aufzubauen.
In einer digitalen Gesellschaft hat jeder eine stärkere Nachfrage nach Datenproduktionsfaktoren. Egal, ob es sich um Benutzerdienste oder Geschäftsmarketing handelt, verteilte Geschäftsmodelle für die Zusammenarbeit, insbesondere diejenigen, die große Datenmengen benötigen. Alle Parteien möchten, dass die Daten den Wert der Daten reibungslos und vernünftigerweise widerspiegeln können. Im Gegensatz dazu existieren jedoch noch Datensilos und die weit verbreitete Verwendung von Daten wurde noch nicht behoben.
Gleichzeitig sind Legalität und Compliance zu einem gemeinsamen Trend geworden. Unabhängig davon, ob inländisches oder internationales, ein Gesetz und Vorschriften in Bezug auf den Schutz der persönlichen Informationen und die Datensicherheit von einzeln ausgestellt werden und strengere Anforderungen für den Schutz der persönlichen Informationen und die Datensicherheit einreichen. Dies bedeutet, dass individuelle Datenschutzrechte und -interessen respektiert werden müssen, um die Sicherheit ihrer Daten zu gewährleisten. Im gesamten Datenlebenzyklus und in einem konformen Zyklus müssen umfassende Normen erreicht werden.
Es ist ein Trend, eine digitale Gesellschaft aufzubauen, um benutzerorientiert zu sein, Daten unter den Annahmen von Sicherheit und Privatsphäre auszutauschen und qualitativ hochwertige, konforme Dienste bereitzustellen und mehr Innovationen in Technologie, Geschäftsmodellen und Governance-Systemen zu erfordern. Die Einführung des Datenschutzgebiets und die Entwicklung des Datenaustauschs gemäß den verteilten Systemen spiegeln diesen innovativen Geist wider.
Im Bereich des Datenschutzgebiets werden Blockchain, Föderierte und sichere Multi-Party-Computing zu drei wichtigen Kerntechnologien werden, wobei sich diese drei Technologien aufeinander und viele Überschneidungen und Verbindungen konzentrieren.
ursprünglich aus einer Blockchain -Perspektive sehen wir, dass Blockchain -Daten einerseits durch Datenschutzalgorithmen geschützt werden müssen. Blockchain kann dagegen auch die Basis und die Hub für die Zusammenarbeit mit Privacy Computing sein. Die Blockchain -Technologie wird für Datensätze, algorithmische Modelle und Multiparty -Kollaborationsaufzeichnungen und -verfolgungsprozesse verwendet, um die Endergebnisse zu bewerten, die die Effizienz der Zusammenarbeit kontinuierlich optimieren.
In den letzten Jahren, als wir uns mit der Implementierung von Anwendungen im Blockchain -Feld befassten, haben wir Blockchain verwendet, um ein "verteiltes Ledger" für Geschäftsszenarien zu erstellen. Konforme Anwendungen sind KYC (Knowyourclient) für Benutzer und Händler, und es gibt auch viele Fragen, die durch innovative Lösungen wie das Privacy Computing beantwortet werden müssen.
Kann ich beispielsweise ID -Informationen in der gesamten Allianzkette öffentlich verfügbar machen? Werden während einer Transaktion die Menge der Transaktion und verwandten Parteien ausdrücklich offenbart? Kann jemand nach Vermögenswerten von jemandem überprüfen? Sind das Geschäftsverhalten der Menschen ohne Erlaubnis missbraucht?
Zum Beispiel wollen im Point Card -Geschäft in einem Verbrauchsszenario Händler und Händler normalerweise nicht sehr viel offenbaren. Einzelne Benutzer möchten ihr Verbrauchsverhalten nicht aufdecken.
Daher besteht die Art und Weise, wie wir normalerweise die Einführung von Kernberechtigungsinstitutionen einführen, um am Konsens teilzunehmen und das gesamte Hauptbuch beizubehalten. Dies erhöht jedoch die Systemkomplexität in gewissem Maße, die die Benutzererfahrung beeinflusst und gleichzeitig die Herausforderungen für die Skala und die weit verbreitete Verwendung von Blockchain -Anwendungen darstellt.
Derzeit wird Blockchain auch in Bereichen staatliche Probleme wie Smart City Management und Lebensunterhalt für verschiedene Personen häufig eingesetzt, die jedem die gute Erfahrung des "One-Stop-Dienstes" bieten, der gemeinsame Anstrengungen aus mehreren Sektoren, mehreren Regionen und mehreren Sektoren erfordert. Die Bewerbung für staatliche Probleme hat eine breite Palette an Abdeckung und viele Rollen, und wir können feststellen, dass Daten mehrere Empfindlichkeit und Bedeutung haben.
Blockchain wirkt als Grundlage für die verteilte Zusammenarbeit, führt zur Definition von Datengrenzen für Datenschutzcomputer und umfassende Governance -Regeln ein und erstellt ein Hub für Datenflüsse über Datenverzeichnisse, Datenseen und mehr.
Aus einer größeren Perspektive erfordert der Aufbau eines umfassenden Datenschutz- und Governance -Systems nicht nur eine Vielzahl von Technologien wie Blockchain, künstliche Intelligenz, Big Data, Privacy Computing, sondern auch Gesetze und Vorschriften. Viele Strategien wie Regulierung und regulatorische Governance.
Blockchain-Datenschutzschutz umfasst eine Fülle von Szenarien, viele Rollen, verschiedene Prozesse und dreidimensionale Daten. Für weitere Analyse kann ein "Doppelzirkulation" -Mechanismus verwendet werden.
Beginnen Sie aus der Sicht des Benutzers, respektieren Sie die Rechte der Benutzer, die Daten zu kennen und zu kontrollieren und wichtige Daten an Benutzer für die Verwaltung zu übergeben.
Beispielsweise stammt die Identitätsqualifikation und die Kontaktinformationen eines Benutzers in den "vier Elementen" der Identitätsüberprüfung in der Regel von maßgeblichen Institutionen wie der Regierung oder dem Betreiber. Wenn ein Benutzer ein bestimmtes Geschäftsszenario kontaktiert, muss er nicht alle Klartextinformationen bereitstellen, aber er offenbart einfach selektiv überprüfbare Anmeldeinformationen, um den Planteltext zu ersetzen.
Basierend auf verteilten Validierungsmechanismen können multi-cenario-Tests implementiert und rechtliche Identität nachgewiesen werden. Zu diesem Zeitpunkt können Unternehmensanbieter den Service nicht verweigern, selbst wenn sie einfachere Textdaten abrufen. Dies reduziert und beseitigt sogar das Risiko, die Privatsphäre der Benutzerschlüsselung von der Route auszuknirschen.
Zweitens können auf der Geschäftsseite Technologien wie das Lernen des Bundes und das sichere Multi-Party-Computing verwendet werden, um Geschäftsdaten zu verarbeiten, die Benutzer genehmigt und in Compliance erfasst haben.
Angenommen, die Einverständniserklärung der Benutzer, die gemeinsamen Berechnungen mit Partnern werden auf der B -Seite implementiert, die Daten fallen nicht außerhalb der Datenbank und die Datenschutz werden nicht durchgesickert, aber Probleme wie Risikokontrolle, Marketing und Werbung sind für Geschäftsbetriebe von großem Wert. Die Verbesserung der Geschäftsergebnisse kommt der Geschäftspartei letztendlich zugute und bietet den Benutzern einen besseren Service- oder Rechte -Renditen. Dieses ganze Wert -System ist geschlossen, konform und nachhaltig.
Auf der Sammlungsseite müssen beispielsweise das Internet der Dinge und die Blockchain den Geräten Identität und Identifizierung zuweisen, während gleichzeitig den Algorithmus entgleisen, um ihn vor Lecks zu schützen. Auf der Benutzerseite müssen sie nicht nur personalisierte Dienste anbieten, sondern auch unnötige Porträts verhindern. Sie können Ihre Identität und Qualifikationen überprüfen, Ihr Verhalten jedoch nicht ohne Grund verfolgen. Wenn Sie letztendlich qualitativ hochwertige Dienste bereitstellen und Benutzerdaten sicher speichern, sollten Sie die Wünsche des Benutzers, einschließlich Stornierungs- und Ausstiegsanforderungen, respektieren.
Dieses "Dual Circulation System" ist nicht nur eine technische Umstrukturierung, die wiederholte Geräte, Apps und Back-End-Dienste erfordert, sondern hat auch das Potenzial, viele Innovationen auf der Ebene des Geschäftsmodells, des operativen Governance-Konzepts, zu generieren. Die gesamte Kette wird sehr lang, mit viel Arbeit, die eine riesige Industriekette abdeckt, einschließlich Chips, Hardware, Netzwerken, Software, Cloud -Plattformen und vielem mehr.
Derzeit gibt es keine einzige Technologie, die die Anforderungen von "Vollverbindung" und "Doppelzyklus" erfüllen kann. Sie können die Szene dann ein wenig gründlicher teilen, sie auf umfassendere Weise auflisten und einige Technologien und Lösungen kombinieren, um die Probleme eines bestimmten Szenarios zuerst zu lösen.
In der Tat konzentrieren sie sich bei der Kommunikation mit vielen industriellen Anwendungsentwicklern auf bestimmte dringende Themen, sodass sie die Menge während der Transfers verbergen, ihre Identität während der Abstimmung aufzeigen und anstatt Videos während des KYC -Prozesses zu veröffentlichen, können sie in einem bestimmten Szenario und zielgerichtetem und basierendem Ziel angegriffen werden. Privacy Computing -Algorithmen. Es kann nacheinander szenenbasierte Probleme lösen, vergangene Fehler ausgleichen, neue Technologien und neue Ideen zu vorhersehbaren, strengen Anforderungen einführen und innovativ umsetzen. Auf diese Weise verknüpfen Sie die Datensicherheitszäune nach und nach miteinander und erstellen schließlich ein großes Hindernis für die Datensicherheit.
In der verteilten Zusammenarbeit sind viele Szenarien Nicht-Networks zwischen Institutionen. Unabhängig davon, ob es sich um Blockchain oder Privacy Computing handelt, werden Sie Anforderungen für die Interoperabilität mit anderen Partnern und anderen Plattformen begegnen. Wir sehen, dass relevante Arbeitsgruppen am Institut für Informations- und Kommunikationstechnologie viele Verbindungsspezifikationen diskutieren. Das Kerngerüst besteht darin, "Knoteninteroperabilität", "Interoperabilität" und "Algorithmus Interoperabilität" zu erreichen.
Knoteninteroperabilität erfordert die Interoperabilität von Basiselementen wie Netzwerken und Protokollen. Ressourceninteroperabilität hebt Releases, Speicher, Adressierung und Ressourcennutzung, Governance -Audits (Datenlöschung, Offline -Dienste usw.) hervor. Auf dieser Ebene implementiert jeder eine relativ konsistente Ansicht und bietet eine gemeinsame Schnittstelle. Die Interoperabilität des Algorithmus ist sehr detailliert und szenariobasiert. Jeder Algorithmus hat seine eigenen Eigenschaften sowie die Grundlagen und Operationen seiner Verschlüsselung. Regeln und Kollaborationsprozesse unterscheiden sich, wobei weitere Anforderungen aufgrund von Qualifikationen des Ressourcenmanagements und der Knoten -Netzwerk -Topologie vorgeschlagen werden.
Es gibt auch Anforderungen wie "Selbstintegrität", "Sicherheit" und "Korrektheit", und während sich das Feld entwickelt, ist es auch sehr wichtig, "Skalierbarkeit" mehr Funktionen hinzuzufügen. Bisher haben möglicherweise jeder hart daran gearbeitet, Technologie und Erfahrung zu sammeln. In Zukunft sollten sie bei der Implementierung mehr Aufmerksamkeit auf Schnittstellen und Spezifikationen, offene Köpfe, kommunizieren und zusammenstellen, Konsens und günstige Ergebnisse für beide Parteien durch Open Source- und Open -Methoden suchen.
Zusammenfassung, einige Gedanken zur Entwicklung des Datenschutzgebiets:
Drittens, Standardisierung und Ausbreitung, was die groß angelegte Implementierung neuer Technologien und neuer Konzepte erleichtert. Beispielsweise haben relevante Branchenstandards und Ratingsysteme große Vorteile, um den Praktikern die Entwicklungspfade und die Erfüllung der Branchenanforderungen zu helfen.
Nach sehr vielen Jahren der Entwicklung ist das Schwierigste, "wie man klar erklärt, was Blockchain ist". In Bezug auf die populären wissenschaftlichen Werbeaktionen hoffen wir, dass Fangxings Privacy Computing neuere Ideen erzielen und bessere Ergebnisse erzielen wird.
erinnert die Blockchain- und Privacy Computing -Epidemie, Branche und Gesellschaft nach Datensicherheit und Datenschutzschutz, und es gibt auch viele verfügbare Forschungsergebnisse, die von der Branche etwas wahrgenommen werden. Wir freuen uns auf eine sichtbare Zukunft und untersuchen einen großen, standardisierten, nachhaltigen Anwendungsweg, der offener, praktischer und auf Benutzer und Szenarien ausgerichtet ist.
Sicherheit vs. Entwicklung
"Sicherheit" und "Entwicklung" waren schon immer zwei wichtige Themen im Bereich des Datenmanagements. Die beiden sind beide widersprüchlich und sich gegenseitig begrenzt; Sie verfolgen auch das Gleichgewicht unter technologischen Innovationen, um den Datenwert weiterhin zu maximieren.
Widerspruchsbeschränkungen
als spezielle Marktressource und Produktionsfaktor "Datum" stellt fest, dass sein wahrer Wert von Ressourcen nur in einer breiteren sozialen Freigabe ausgeübt werden kann. Zu dem Zeitpunkt, an dem Technologien wie künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud Computing schnell angewendet und gefördert werden, wird die Verbesserung der Verarbeitungsleistung in konstanter Verbesserung + kontinuierlich optimierte Algorithmen entdecken, dass die Gesetze, die zwischen den Dingen durch die großen Namen in verschiedenen Größen und Feldern versteckt sind, um die Vergangenheit zu erklären und für die Zukunft zu ermöglichen.
Die wichtige Voraussetzung für die kontinuierliche Optimierung und die Verbesserung intelligenter Algorithmen besteht darin, Daten durch massive und diversifizierte Big -Data -Ressourcen zu bilden und eine starke Nachfrage nach Freigabe und Verwendung von Daten, die mit der Blockchain -Technologie miteinander übereinstimmen. Daher hat sich die Blockchain -Technologie in den letzten Jahren schnell entwickelt und angewendet. Es ist jedoch zu beachten, dass die Freigabe von Daten und der Austausch den Wert der Daten verbessert, zwangsläufig zu Sicherheitsproblemen führt, die gegen die "Datenschutz" von Datenbesitzern verstoßen. Das Teilen von Daten und Bergbau ist der Aufsicht von Konformität und Entwicklung und Anwendung der Datentechnologie in einen Engpass geraten.
Ausgewogene Entwicklung
"Findet ein ausgewogenes Gleichgewicht in Widersprüchen" ist ein wichtiges Thema bei der Anwendung technologischer Innovationen im Bereich Daten, der aktuell ist. Die schnellen Veränderungen im objektiven Marktumfeld haben auch eine starke treibende Kraft für die ausgewogene Entwicklung von "Datenzirkulation" und "Datensicherheit" gebildet.
Ende 2019 breitete sich eine plötzliche neue Coronavirus -Epidemie auf der ganzen Welt aus und eine große Anzahl von Menschen wurde leider getötet, und die wirtschaftliche Entwicklung verschiedener Länder hat einen schweren Schlag unterzogen. Basierend auf der objektiven Situation der Prävention und Kontrolle der Epidemie ist die "Transformation und digitale Entwicklung" zu einer wichtigen strategischen Maßnahme für Länder geworden, um die wirtschaftliche Ordnung wiederherzustellen und neue internationale Wettbewerbsvorteile zu etablieren. In diesem Zusammenhang sind die Daten als neuer Produktionsfaktor ein neuer Produktionsfaktor mit der kontinuierlichen Verbesserung des Funktionswertes und der kontinuierlichen Ausweitung technologischer Anwendungen sowie der "Zirkulation und Verwendung" und der "Sicherheitsgarantie" der Daten werden zunehmend durch die Entwicklung des Sektors und durch die Aufsicht der Regierung geschätzt.
Die innovative Anwendung der Datentechnologie stellte einerseits eine neue Herausforderung für die Garantie der Datensicherheit dar und gab andererseits auch die entspre chende Antwort in Form der technologischen Innovation - "Blockchain + Privacy Computing".
Blockchain + Privacy Computing
vertrauenswürdiger und SchutzmechanismusDie Privatsphäre in der Ära der Daten
Blockchain -Technologie ist eine technische Lösung, um eine zuverlässige Datenbank durch einen dezentralen und hohen Vertrauensansatz gemeinsam zu verwalten. Aufgrund seiner Vorteile wie "Dezentralisierung", "Speicherung verteilter Daten", "Rückverfolgbarkeit", "Zähmungsnachweis" und "offen und transparent" kann die Blockchain -Technologie die Authentizität von Daten, Sicherheit und Öffnung im Datenfeld effektiv beheben. Durch die Festlegung einer zuverlässigen Datenverwaltungsumgebung verhindern und vermeiden Sie verschiedene Datenmanagementprobleme wie Datenbetrug, Manipulationen und Verlust sowie Förderung der Freigabe und effiziente Datenanwendung.
Wie oben erwähnt, hat die Blockchain -Technologie die Merkmale "Datenaustausch und Transparenz von Informationen", aber niemand möchte, dass seine Daten aus Sicht des kommerziellen Wettbewerbs des Marktes oder der Sicherheit der persönlichen Informationssicherheit vollständig geöffnet und transparent sind. Daher sind der Schutz und die Einhaltung des Datenschutzes zu einer wichtigen "roten Linie" im Bereich des Datenmanagements geworden. Einerseits schützt es die Privatsphäre und Sicherheit von Datenbesitzern und beeinflusst andererseits auch die Effizienz und Entwicklung des Verbreitung und der Austausch von Daten.
Gibt es also eine Technologie, die die Zirkulation und effiziente Informationsdaten garantieren kann, ohne die rote Konformitätslinie für den Schutz der Privatsphäre zu überschreiten?
Wenn die "Blockchain" -Technologie in der Datenzeit einen vertrauenswürdigen Mechanismus festgelegt ist, dann legt "Privacy Computing" eine sichere Datenschutzschützzeile für Datenbesitzer im Datenaustausch -Torrent fest.
"Privacy Computing", dh für Informationen zur Berechnungstheorie der Privacyramentierung und zur Schutzmethode des Lebenszyklus sind ein kalkulierbares Modell und ein axiomatisches System zur Trennung von Eigentum, die Verwaltung und Verwendung von Privatsphäre, die Kosten des Verlusts des Privatsphäre, des Schutzes der Privatsphäre und der Komplexität der Datenschutzkomplexität der Datenschutzanalyse. Kurz gesagt, die Berechnung der Privatsphäre ist eine technische Methode zum Schutz der Privatsphäre vor Produktion, Sammlung, Speicherung, Analyse, Verwendung und Zerstörung von Daten.
Wie die Blockchain -Technologie bezieht sich die Berechnung der Privatsphäre nicht speziell auf eine bestimmte Technologie, sondern eine vollständige technische Anwendung, die mehrere Disziplinen wie Verschlüsselung, Datenwissenschaft, Wirtschaft, künstliche Intelligenz, IT -Hardware, Software -Engineering usw. integriert, umfasst eine Reihe von Verarbeitungstechnologien für nicht strukturierte Technologie (MPC). Isolierung und Schutz als Hauptmerkmale, FEFERATED Learning (FL) -Technologie, die das multipartische kollaborative automatische Lernen implementiert, das auf Verschlüsselung und verteilter Berechnung basiert, sowie Hilfstechnologien wie omomorphe Verschlüsselung, Null -Wissen -Test und differentielle Privatsphäre gehören zur Kategorie der Datenschutzberechnung.
Safe Multi -Tartive -Berechnung (MPC) ist eine Technologie und ein System, das die ohne einen dritten Teil des Vertrauens vereinbarten Funktionen sicher berechnet. Durch sichere Algorithmen und Protokolle verschlüsseln oder konvertieren die Teilnehmer die Daten im Klaren und stellen daher andere Teile bereit. Kein Teilnehmer kann auf die klaren Daten der anderen Teile zugreifen und so die Sicherheit der Daten aller Seiten garantieren.
Zuverlässige Ausführungsumgebung (TEE) bezieht sich auf einen sicheren Bereich der CPU. Es ist unabhängig vom Betriebssystem und wird nicht vom Betriebssystem beeinflusst. Die in diesem sicheren Bereich gespeicherten und berechneten Daten werden nicht vom Betriebssystem beeinflusst und reserviert und ohne Manipulationen.
Federal Learning (FL)Es bezieht sich auf eine automatische Lernmethode, die eine kollaborative Multi -Party -Schulung durchführt, ohne lokale Daten zu teilen. Die Federated Learning Technology unterstützt, dass die Daten die Domäne nicht hinterlassen, ermöglicht es jedoch, das Algorithmusmodell zu verschieben, und das Algorithmusmodell wird durch Datenbildung optimiert.
Der Zweck der Datenschutzverarbeitungstechnologie besteht darin, dass Daten während des Flusses "verfügbar und unsichtbar" sind, dh nur die Ergebnisse der Ausgangsdaten ohne die Erzeugung der Daten. Einerseits garantiert dies, dass das Eigentum des Datenbesitzers nicht verletzt wird, und erfüllt die Einhaltung der Datenverbreitung. Andererseits können mit Unterstützung der Datenschutzschutztechnologie Informationsdaten, die allen Seiten gehören, offenbart und effizient verwendet werden, wodurch der Wert von Daten kontinuierlich erweitert und Datenanwendungen in verschiedenen Sektoren verbessert werden.
Zum Beispiel haben verschiedene Arten von medizinischen Daten im Bereich medizinischer Daten hohe Datenschutzanforderungen und große Datenmengen. Sie werden normalerweise nur in den Informationssystemen lokaler Institutionen gespeichert. Es ist schwierig, eine effiziente Zirkulation, den Austausch und die Verwendung von medizinischen Daten zu erhalten und keine Unterstützung für Daten für verschiedene pathologische Forschung, medizinische Diagnose und technologische Innovation im medizinischen Bereich zu bilden, was nicht für die Forschung, Entwicklung und Anwendung innovativer Medizintechnik ist.
But If the Support Can Be Achieved Through Privacy Computing Technology, While Ensuring That The Data is "Available and Invisible", The Efficient Circulation and Use of Medical Data in Different Regions and Different Medical Institutions Will Be Achieved, and Various Algorthm Models in the Medical Industry Will Be Continuously Optimized, Which Will Form Strong Data Support For the Innovation of Medical Technology Services Such As Precision Medicine, Telemedicine, and Intelligent Medicine im medizinischen Sektor.
Unter der Welle der digitalen Entwicklung, "Daten" als neuer wichtiger Marktressource und Produktionsfaktor, wird die schnelle Anwendung von Entwicklung und Management vom Land zunehmend anerkannt und verbessert weiterhin die Entwicklung verschiedener Sektoren und Felder. Gleichzeitig setzen Datenschutz- und Sicherheitsprobleme im Datenbereich auch Datenverwaltungsanwendungen in Entwicklungsschwierigkeiten ein. Es ist zu erwarten, dass die Kombination aus Blockchain -Technologie und Datenschutzverarbeitungstechnologie ein wichtiger Versuch sein wird, das Datenverwaltungsfeld zu untersuchen, und einen wichtigen Einfluss auf die Entwicklung des Datenfeldes haben wird.
⑶、 Blockchain und Edge Computing
Blockchain und Edge Computing sind zwei verschiedene Technologien, können jedoch in gewisser Weise miteinander kombiniert werden und die Vorteile mit vollen Spielen bieten.
Blockchain: Definition: Blockchain ist eine Technologie, die Blockierungsdatenstrukturen verwendet, um Daten zu überprüfen und zu speichern. Es verwendet verteilte Knoten -Konsensusalgorithmen, um Daten zu generieren und zu aktualisieren. Funktionen: Stellen Sie sicher, dass die Sicherheit für die Datenübertragung und -zugriff über Kryptographie sichergestellt wird, und verwenden Sie intelligente Verträge, um Daten zu programmieren und zu betreiben. Es ist wirklich eine abgestimmte Datenbank. Anwendung: Blockchain -Technologie wird häufig in Finanzen, Lieferkettenmanagement, Schutz vor Urheberrechten und anderen Bereichen eingesetzt, um die Datentransparenz und die Sicherheit zu verbessern.
Edge Computing: Definition: Edge Computing ist eine Gelegenheit, eine Plattform zu verwenden, die Netzwerke, Geräteberechnung, Speicher usw. integriert, um ähnliche Dienste in der Nähe der Datenquelle anzubieten. Merkmale: Bereitstellung von Diensten gemäß dem regionalen Modell. Da die Nachfrageseite und der Dienstleister in der Region sehr nahe sind, ist es einfacher, schnelle und qualitativ hochwertige Dienstleistungen anzubieten. Anwendung: Edge Computing wird häufig im Internet der Dinge, intelligente Städte, autonomes Fahren usw. verwendet, um die Verzögerung der Datenübertragung zu verringern und die Servicequalität zu verbessern.
Die Kombination aus Blockchain und Edge Computing: Distributed Network: Edge Computing erfordert eine Verbindung zu vielen Geräten, die sich weltweit ausbreiten, sodass auch ein verteiltes Netzwerk benötigt wird. Diese Struktur ähnelt der Dezentralisierung von Blockchain, so dass die beiden technisch ineinander integriert werden können. Datensicherheit und Datenschutzschutz: Die Kryptographie -Technologie von Blockchain und dezentrale Funktionen können stärkere Datensicherheits- und Datenschutzfunktionen für die Berechnung der Kanten liefern. Smart Contracts und Automatisierung: Die intelligente Vertragsfunktion von Blockchain kann komplexere Geschäftslogik und automatisierte Vorgänge in einer Kantendatenumgebung realisieren und die Flexibilität und Effizienz des Systems verbessern.
