區塊鏈數據挖掘演算法

1. 關於大數據的的相關技術

在大數據中，涉及到了很多技術，這些技術都是比較新穎的，比如說人工智慧、區塊鏈、圖靈測試等等，這些技術都是能夠幫助大數據解決很多問題。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識。
1.貪心演算法
貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，它所做出的是在某種意義上的局部最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前狀態有關。貪心演算法的基本思路是從問題的某一個初始解出發一步一步地進行，根據某個優化測度，每一步都要確保能獲得局部最優解。由此可見，貪心演算法是十分實用的。
2.數據挖掘
數據挖掘是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘工作是一個十分重要的內容，在大數據和數據分析中廣泛實用。
3.回歸分析
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。
4.MapRece
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集的並行運算。概念"映射"和"歸約"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個映射函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的歸約函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。這些內容就是大數據分析工作中經常使用的演算法。
在這篇文章中我們介紹了關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識，相信大家通過閱讀這篇文章以後對這些技術有了一定的理解。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。

2. 《區塊鏈技術指南》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《區塊鏈技術指南》（鄒均）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：https://pan..com/s/1iz9YgnSCI1QkKSOGuhvupA 提取碼：nzdw

書名：區塊鏈技術指南

作者：鄒均

豆瓣評分：6.4

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-11-1

頁數：254

內容簡介：

第1-2章為基礎和入門內容，著重是區塊鏈入門介紹，並講解區塊鏈的一些基礎概念。本書詳細、全面地介紹了區塊鏈的基礎知識與概念，剖析了區塊鏈的架構、底層實現細節以及加密技術，並配合行業應用案例，常見問題等，全面解讀大熱的區塊鏈技術實現與應用。第3-10章，著重是區塊鏈架構剖析，並講解區塊鏈的關鍵技術，包括密碼學和共識演算法；提供比特幣開發指南以及以太坊智能合同開發指南；同時介紹HyperLedger，討論區塊鏈的常見問題和典型的解決方案。第11章，從架構變革的角度探討IT發展的原動力，並提供對區塊鏈對未來IT發展的一些展望。

作者簡介：

鄒均，中關村區塊鏈產業聯盟專家、服務合約（ServiceContract）方向博士，關注與實踐區塊鏈技術與應用，現為海納雲CTO。曾任IBM澳洲金融行業首席軟體架構師。擅長雲計算、大數據、軟體定義存儲。融智北京高端外國專家，在國際會議期刊發表論文20餘篇。

張海寧，VMware中國雲原生應用首席架構師，Harbor企業級開源容器Registry項目負責人，CloudFoundry中國社區最早的技術佈道師之一，多年軟體開發經驗。曾任IBM資深軟體工程師、Sun公司資深架構師等。目前著重關注容器、雲計算和區塊鏈領域的研究和開發。

唐屹，廣州大學教授、理學博士，專注於網路信息安全、分布式計算、區塊鏈安全及應用等，為國外知名安全公司開發過橢圓曲線密碼軟體，獲密碼科技進步二等獎（省部級）。多次主持或參與完成國家*科技與人才項目基金工作。

李磊，合肥工業大學副教授，Macquarie大學博士。擅長數據挖掘、社會計算、智能計算。多次擔任IEEE國際會議程序委員會委員與組織者，在社會計算和區塊鏈等領域發表論文40餘篇，被引用350餘次。

3. 什麼是信息、數據、知識和智能並理解四者之間的關系

信息化

將企業的已形成的相關信息，通過記錄的各種信息資源。涉及到各個環節業務的結果與管控，本質上是對業務結果數據的信息化再存儲與管控，用來提供給各層次的人了解 " 業務現在是什麼情況 "，" 流程進展到哪裡 " 等一切動態業務信息。信息化，側重於業務信息的搭建與管理。

數字化

把模擬數據轉換成用 0 和 1 標識的二進制碼，這樣電腦就可以讀出來這些數據了。其實是基於實際可視化對象進行的轉化過程。信息化僅僅對於業務的信息化的搭建與管理，並未是對產品對象資源等其他信息進行數字化。數字化更側重產品領域的對象資源形成與調用。

數據化

" 數據 "（data）這個詞在拉丁文里是 " 已知 " 的意思，也可以理解為 " 事實 "。如今，數據代表著對某件事物的描述，數據可以記錄、分析和重組它，這些轉變稱其為 " 數據化 " ——這是指一種把現象轉變為可製表分析的量化形式的過程。數據化側重結果，將數字化的信息有條理、有結構的組織，便於查詢回溯、智能分析，並解決相關決策問題。

智能化

智能化把繁瑣的工作通過數字化處理，或基於數據化直接調用或指導到工作，將人需要付諸的精力和所需的理解減至最低。具有 " 擬人智能 " 的特性或功能，例如自適應、自校正、自協調等。智能化側重點在於工作過程的應用。

四者間的相互關系

1. 信息化 = 業務數據化

比較明顯的例子，如企業 ERP 的實施，大家發現無非都是讓系統記錄了你所做的，就像一些人所抱怨的，ERP 無非將手工的過程搬進了系統。這個過程叫做 " 業務數據化 "，用數據將整個業務過程記錄下來，最典型的就是各種訂單數據，財務憑證。

2. 數字化 = 數據業務化

實施 ERP 的時候，大部分時間是 ERP 顧問問企業你要做什麼，或者怎麼做。或者告訴你系統功能，然後你自己決定如何使用，錄入何種參數。管理咨詢顧問會說，我們就是告訴你怎麼做，其實管理咨詢顧問大部分時間是告訴你方法論，不是具體方法。一旦落實到具體執行，又要碰到數據了。在傳統的以框架、流程、KPI 和最佳實踐為導向管理思想下，" 怎麼做 " 也落實到體系為止。

但是 " 數字化 " 則將 " 怎麼做 " 落實到了 " 數字 " 層面。" 數字化 " 是基於大量的運營數據分析，對企業的運作邏輯進行數學建模，優化之後，反過來再指導企業日常運行。用現在時髦的語言就是 " 機器學習 "，系統反復學習你的數據和行為模式，最後比你更加專業，並反過來指導你。所以說數字化是一切信息化、數據化、智能化的夯實基礎。

3. 數字化、信息化帶來了數據化

數據化是指問題轉化為可製表分析的量化形式的過程，最直觀的就是企業形形色色的報表和報告。

4. 智能化是最終目標

智能化是信息化、數字化、數據化最終的目標，也是發展的必然趨勢。從感覺到記憶到思維這一過程，稱為 " 智慧 "，智慧的結果就產生了行為和語言，將行為和語言的表達過程稱為 " 能力 "，兩者合稱 " 智能 "，將感覺、記憶、回憶、思維、語言、行為的整個過程稱為智能過程，它是智力和能力的表現。

數字化產品數據基礎重要性

隨著企業的數據化建設需求不斷深化的過程中，要想發揮大數據對實現企業數字化、智能化的能力，首先需要在充分了解業務需求的基礎上，做好建設規劃，以合理的成本確保投資效益最大化；而且，不要忽略數字化在工業軟體基礎性的重要作用。以產品數字化為基礎驅動業務的信息化建設。數字化產品市面上一般是 CAD、CAPP、PDM、PLM、IPD；此類基於產品為核心的應用工具。

特別是 PDM、PLM 的產品類型，一種是基於數字化技術為主導的產品輔助軟體，另一種基於信息化技術為主導的業務管理軟體；本人一般定義為 ERP 的產品業務管理軟體，因為此類軟體不具備工業軟體和數字化的特性，只具有業務軟體和信息的特性。

4. 區塊鏈密碼演算法是怎樣的

區塊鏈作為新興技術受到越來越廣泛的關注，是一種傳統技術在互聯網時代下的新的應用，這其中包括分布式數據存儲技術、共識機制和密碼學等。隨著各種區塊鏈研究聯盟的創建，相關研究得到了越來越多的資金和人員支持。區塊鏈使用的Hash演算法、零知識證明、環簽名等密碼演算法:

Hash演算法

哈希演算法作為區塊鏈基礎技術，Hash函數的本質是將任意長度（有限）的一組數據映射到一組已定義長度的數據流中。若此函數同時滿足：

（1）對任意輸入的一組數據Hash值的計算都特別簡單；

（2）想要找到2個不同的擁有相同Hash值的數據是計算困難的。

滿足上述兩條性質的Hash函數也被稱為加密Hash函數，不引起矛盾的情況下，Hash函數通常指的是加密Hash函數。對於Hash函數，找到使得被稱為一次碰撞。當前流行的Hash函數有MD5,SHA1,SHA2,SHA3。

比特幣使用的是SHA256，大多區塊鏈系統使用的都是SHA256演算法。所以這里先介紹一下SHA256。

1、 SHA256演算法步驟

STEP1：附加填充比特。對報文進行填充使報文長度與448模512同餘（長度=448mod512），填充的比特數范圍是1到512，填充比特串的最高位為1，其餘位為0。

STEP2：附加長度值。將用64-bit表示的初始報文（填充前）的位長度附加在步驟1的結果後（低位位元組優先）。

STEP3：初始化緩存。使用一個256-bit的緩存來存放該散列函數的中間及最終結果。

STEP4：處理512-bit（16個字）報文分組序列。該演算法使用了六種基本邏輯函數，由64 步迭代運算組成。每步都以256-bit緩存值為輸入，然後更新緩存內容。每步使用一個32-bit 常數值Kt和一個32-bit Wt。其中Wt是分組之後的報文，t=1,2,...,16 。

STEP5：所有的512-bit分組處理完畢後，對於SHA256演算法最後一個分組產生的輸出便是256-bit的報文。

2、環簽名

2001年，Rivest, shamir和Tauman三位密碼學家首次提出了環簽名。是一種簡化的群簽名，只有環成員沒有管理者，不需要環成員間的合作。環簽名方案中簽名者首先選定一個臨時的簽名者集合,集合中包括簽名者。然後簽名者利用自己的私鑰和簽名集合中其他人的公鑰就可以獨立的產生簽名,而無需他人的幫助。簽名者集合中的成員可能並不知道自己被包含在其中。

環簽名方案由以下幾部分構成：

（1）密鑰生成。為環中每個成員產生一個密鑰對(公鑰PKi,私鑰SKi)。

（2）簽名。簽名者用自己的私鑰和任意n個環成員(包括自己)的公鑰為消息m生成簽名a。

（3）簽名驗證。驗證者根據環簽名和消息m,驗證簽名是否為環中成員所簽,如果有效就接收,否則丟棄。

環簽名滿足的性質：

（1）無條件匿名性:攻擊者無法確定簽名是由環中哪個成員生成,即使在獲得環成員私鑰的情況下,概率也不超過1/n。

（2）正確性:簽名必需能被所有其他人驗證。

（3）不可偽造性:環中其他成員不能偽造真實簽名者簽名,外部攻擊者即使在獲得某個有效環簽名的基礎上,也不能為消息m偽造一個簽名。

3、環簽名和群簽名的比較

（1）匿名性。都是一種個體代表群體簽名的體制，驗證者能驗證簽名為群體中某個成員所簽，但並不能知道為哪個成員，以達到簽名者匿名的作用。

（2）可追蹤性。群簽名中，群管理員的存在保證了簽名的可追蹤性。群管理員可以撤銷簽名，揭露真正的簽名者。環簽名本身無法揭示簽名者,除非簽名者本身想暴露或者在簽名中添加額外的信息。提出了一個可驗證的環簽名方案,方案中真實簽名者希望驗證者知道自己的身份,此時真實簽名者可以通過透露自己掌握的秘密信息來證實自己的身份。

（3）管理系統。群簽名由群管理員管理，環簽名不需要管理，簽名者只有選擇一個可能的簽名者集合，獲得其公鑰，然後公布這個集合即可，所有成員平等。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

5. 區塊鏈技術是什麼未來可能用於哪些方面

區塊鏈是一種分布式共享記賬的技術，它要做的事情就是讓參與的各方能夠在技術層面建立信任關系。區塊鏈可以大致分成兩個層面，一是做區塊鏈底層技術;二是做區塊鏈上層應用，即基於區塊鏈的改造、優化或者創新應用。
區塊鏈在幾個領域已經開展應用了，第一個數字資產領域，除了我們看到的一些積分、入住卡，也包括各種其他的資產，有資產數據化的過程。
第二個領域是貿易金融領域，因為貿易金融領域本來是多環節參與、多方參與的方式，區塊鏈可以極大提高中間的效率，使得原來很多達到替代品的效果。
第三個領域用到的是股權，是公司股權像一些區域性的股權交易中心，目的是解決股權對交易之間的便捷，是相對流通做一個便捷。目前來看，區塊鏈多中心的體系確實能夠提高效率降低成本的。
信鏈是垂直於區塊鏈領域的新聞資訊與數據挖掘的信息資訊平台，希望對您有所幫助。

6. 什麼是物聯網，什麼是大數據，什麼是區塊鏈

1.什麼是物聯網

其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。

大數據的特徵

大數據是指以服務於決策為目的，需要新型數據處理模式才能對其內容進行採集、存儲、管理和分析的海量、高增長率和多樣化的信息資本。

大數據具有如下本質特徵：

1.根本目的是服務於決策，大數據能夠幫助各類組織和個人大幅度提升決策能力，做出更好的決策和判斷;

2.量度大，大數據通常是指100T以上的數據量，這難以依靠傳統的計算手段有效計算，而必須依靠新的計算手段和數據挖掘工具;

3.頻率高，大數據是用戶參與與互動而產生的數據，根據用戶的網路痕跡來及時地了解用戶的相關數據，這種數據是按照天甚至小時來計的高頻數據。而傳統的數據頻率都很低，很多數據是按照月甚至按照年份來計算的;

4.速度快，大數據是實時性的數據，能夠實時反應。例如，在網路搜索框輸入一個關鍵詞，能夠瞬間呈現，而傳統的數據收集方式則是嚴重滯後的;

5.永遠在線。在線是大數據的前提條件，從這個角度來說，大數據是永遠在線的，能夠隨時被調用的。大數據通過分析各種網路終端上的用戶痕跡，能夠更好地分析用戶的行為、情感、思想、愛好與需求，來更好地進行決策和分析。

大數據的三大關鍵點

首先，數據的可獲得度。目前在國內，大數據的發展嚴重受制於政府信息的公開性不夠，很多數據難以獲得，導致難以實現真正的大數據挖掘和分析，這就要求政府及時開放更多的數據，以提高數據的可獲得度。

其次，進行科學的模型建構。模型的科學性直接決定著數據分析的質量，這就要求有高超的建模水平，當然數據量越多也有助於模型的合理構建。

第三，利用專家對觀點進行提煉。為決策提供依據的基於數據挖掘的獨到、高質量的觀點，高度依賴於高質量的數據解釋，這就體現了行業專家的價值。

物聯傳媒提供

7. 區塊鏈技術是如何與大數據結合起來應用的

重慶金窩窩分析：區塊鏈以其可信任性、安全性和不可篡改性，讓更多數據被解放出來，推進數據的海量增長。
區塊鏈的可追溯特性使得數據從採集、交易、流通，以及計算分析的每一步記錄都可以留存在區塊鏈上，使得數據的質量獲得前所未有的強信任背書，也保證了數據分析結果的正確性和數據挖掘的效果。

8. 什麼是區塊鏈加密演算法

區塊鏈加密演算法（EncryptionAlgorithm）
非對稱加密演算法是一個函數，通過使用一個加密鑰匙，將原來的明文文件或數據轉化成一串不可讀的密文代碼。加密流程是不可逆的，只有持有對應的解密鑰匙才能將該加密信息解密成可閱讀的明文。加密使得私密數據可以在低風險的情況下，通過公共網路進行傳輸，並保護數據不被第三方竊取、閱讀。
區塊鏈技術的核心優勢是去中心化，能夠通過運用數據加密、時間戳、分布式共識和經濟激勵等手段，在節點無需互相信任的分布式系統中實現基於去中心化信用的點對點交易、協調與協作，從而為解決中心化機構普遍存在的高成本、低效率和數據存儲不安全等問題提供了解決方案。
區塊鏈的應用領域有數字貨幣、通證、金融、防偽溯源、隱私保護、供應鏈、娛樂等等，區塊鏈、比特幣的火爆，不少相關的top域名都被注冊，對域名行業產生了比較大的影響。

9. 數據挖掘大戰 機器怎麼做到「見信如面」

數據挖掘大戰 機器怎麼做到「見信如面」
大數據殺熟？隱私換便捷？一度被熱捧的大數據挖掘，近日站在了輿論的風口浪尖：一些商家利用大數據挖掘技術「殺熟」被網友親測證實；網路董事長兼CEO李彥宏一句「中國人對隱私問題沒有那麼敏感」，更是讓它的處境雪上加霜。大數據挖掘技術就像一位有了負面新聞的明星，霎時間光彩暗淡，似乎變成了偷人隱私的小賊。
《大數據時代》一書暢銷之後的幾年，大數據雖不再那麼當紅，但並未隱退，它的持續發展已成為人工智慧得以實現的基礎之一。
那麼，大數據挖掘究竟是怎樣的技術？從誕生發展至今，那些埋頭苦乾的技術人員又讓它長了哪些本領？面對大數據難以管理的問題，有沒有技術手段加以控制？
用戶畫像：機器給人類貼標簽
「通過打標簽的方式建立用戶畫像，是數據挖掘常用的一種技術。」北京大學計算機科學技術研究所多媒體信息處理研究室主任彭宇新教授解釋，建立用戶畫像就是利用社交網路的信息，根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息，抽象出一個標簽化的用戶模型，目標是使機器實現類似於人的「見信如面」的能力。社交網路數據是實現這一目標的基礎，機器對人的「初相見」多是源自於對社交網路數據的挖掘。
標簽，通常是通過對用戶信息進行分析得到的高度精煉的特徵標識，使得機器方便做信息提取、聚合分析等處理。標簽本身無需再做過多文本分析等處理工作，這為利用機器提取標准化信息提供了便利。
「有了標簽，計算機就能夠自動處理與人相關的信息，能夠通過演算法、模型逐步『理解』 人。」彭宇新介紹，多個標簽共同完成畫像，整個過程可分三步走：一是採集數據，即基於文本的信息抓取，口語稱為「爬數據」；二是用戶行為建模，通過機器學習技術，形成演算法模型，判斷用戶可能的一些行為；三是可視化展現，把機器運算出來的結果，通過能讓人類理解的方式展現出來。這三步是多輪調整的，在實際應用中，根據結果的反饋，以及業務需求，可能進行二次建模等調整。
整個過程的影響參數是相對多元的，不同的行為類型，對於標簽信息的權重影響也不同。以應用最廣的商品營銷為例，比如網售紅酒，如果「購買」權重計為5，僅「瀏覽」計為1，加上瀏覽間隔、駐留時長、生活習慣等，通過復雜的演算法最終呈現出一個標簽的權重，再形成畫像。
基於用戶畫像技術，大數據挖掘進行分類和關聯規則計算等分析：例如喜歡紅酒的用戶有多少，喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌等等。
跨媒體智能識別：為計算機裝上慧眼
「以前文本信息佔主流，現在圖像、視頻等多媒體數據鋪天蓋地而來。」彭宇新說，後者目前占據大數據的80%以上。
數據類型發生的巨大變化，使得智能識別的任務更加艱巨。「管不住」和「用不好」的問題日益凸顯。「機器只能讀懂自己的語言。」彭宇新說，人類世界的所有語言都要轉化為機器理解的語言才能被識別，以前只處理文本相對簡單，而現在要加上復雜的圖像、視頻等數據。
「例如，世界上有數千種鳥類，很多種的差異非常細微，即使是有專業知識的人類也很難准確辨認，計算機自動識別的難度就更大了。」彭宇新說，圖像、視頻內容理解的難點在於如何進行語義自動識別，這也是他們團隊多年攻關的課題之一，為此團隊發明了基於注意力模型和深度增量學習的識別方法。
注意力模型，顧名思義是讓計算機自動定點陣圖像的顯著性區域，以此提高檢測精度；深度增量學習，是指計算機能夠利用已經學到的知識加速對新知識的學習，同時通過動態擴容以支持新概念的檢測。
新模型新演算法的發力，幫助機器快速識別圖像、視頻的語義信息。彭宇新團隊近年來六次參加國際權威評測TRECVID的視頻樣例搜索比賽均獲第一名，並在與卡內基梅隆大學、牛津大學、IBMWatson研究中心等參賽隊伍的較量中勝出。其中一個題目就是在464個小時的視頻中快速准確地找出所有的倫敦地鐵標志，彭宇新團隊僅用了不到1秒就成功勝出，獲得第一名。
單媒體信息的分析與識別之上，如何進一步讓機器像人類一樣能看、能理解呢？
為達到跨媒體信息融合與一體化分析識別的目的，項目團隊首先把數據按照不同媒體類型自動分發到對應的分析與識別模塊。例如，對視頻鏡頭進行分割、對關鍵幀進行提取，然後分發到鏡頭檢索、片斷檢索、視頻字幕識別等模塊中，對單媒體分析結果進行跨媒體語義關聯分析，實現跨媒體信息的語義協同。「一種常用的方法是構建第三方空間進行跨媒體關聯。」彭宇新說，「計算機根據我們教它的模型分別為圖像、視頻、文本、音頻抽取表徵，再共同投射到一個第三方空間中，這樣不同媒體的信息就可以對話了。」
技術的「抽絲剝繭」，讓圖像、視頻中的信息可以如文本一般精確透明。「我們是瞄著應用去的，准確率、處理速度都經過多年的優化，已經可以進行實際應用了。」彭宇新介紹，這項技術不僅幫助新聞媒體等行業進行數據管理和檢索，還在助力互聯網管理部門對大數據進行分析與監測。
延伸閱讀
匿名處理：可預期的隱私保護對策
打破信息控制權幾乎不可能，但隱私保護卻有個很便捷的方法。北京郵電大學教授楊義先的《安全簡史》中有個形象的比喻，如果數據在網上「裸奔」，為了不被溯源，最便捷的安全手段是「把臉捂住」。這就是所謂的「匿名化處理機制」。
「用戶隱私保護的相關規定要求，數據公司在售賣數據時，需要對數據進行匿名化處理。」北京大學計算機科學技術研究所研究員趙東岩說。但為了精準定位、推送服務，匿名化處理可能被忽視。「精準意味著目標客戶群的ID指向，而不是向群體發送，因此，個性化推送和匿名化處理在目前的技術中是相互沖突的。」
針對上面的沖突，業界的先行者提出一種區塊鏈的解決思路。「我稱它為OF ID。」北京領主科技公司研究人員劉偉泰說，「大數據的本質是群體研究，但是群體粒度可以細一些，此外，區塊鏈技術可以授予用戶授權的方法。」
不難想像，隨著新技術的不斷創新，會有更多用於信息安全的技術突破，不是一門心思用於大數據挖掘，而是也能用於制衡「信息控制權」。

10. 區塊鏈哈希演算法是什麼

哈希演算法也被稱為「散列」，是區塊鏈的四大核心技術之一。是能計算出一個數字消息所對應的、長度固定的字元串（又稱消息摘要）的演算法。由於一段數據只有一個哈希值，所以哈希演算法可以用於檢驗數據的完整性。在快速查找和加密演算法的應用方面，哈希演算法的使用非常普遍。

在互聯網時代，盡管人與人之間的距離更近了，但是信任問題卻更嚴重了。 現存的第三方中介組織的技術架構都是私密而且中心化的，這種模式永遠都無法從根本上解決互信以及價值轉移的問題。因此，區塊鏈技術將會利用去中心化的資料庫架構完成數據交互信任背書，實現全球互信的一大跨步。在這一過 程中，哈希演算法發揮了重要作用。

散列演算法是區塊鏈中保證交易信息不被篡改的單向密碼機制。區塊鏈通過散列演算法對一個交易區塊中的交易進行加密，並把信息壓縮成由一串數字和字母組成的散列字元串。區塊鏈的散列值能夠唯一而准確地標識一個區塊。在驗證區塊的真實性時，只需要簡單計算出這個區塊的散列值，如果沒有變化就 意味著這個區塊上的信息是沒有被篡改過的。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。