同态加密区块链

Ⅰ 区块链技术现在发展前景怎么样

研究实力增加 研究成果显著

截止2019年底，我国区块链研究机构数量已达97家。此外国内高校纷纷布局区块链技术研究，加强区块链技术理论知识创新，提升高校区块链技术研发能力，截止2019年底，我国在加强区块链技术研发方面参与的高校已有24所。核心技术主要分布在共识算法、跨链、底层架构以及多链这几方面。

2020年区块链产业将进一步得到规范

2020年，我国区块链政策将持续利好、标准规范更加完善、产业规模持续增长、技术持续创新发展、重点领域应用示范效应加速显现。同时根据2019年我国区块链发展存在的问题，赛迪区块链研究院提出加快顶层设计制定、建立健全监管体系、加快核心技术创新研发、推动第三方评测认证、加强专业人才培养、加速推动各领域应用落地六大建议。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国区块链行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

Ⅱ 请大神解答一下什么是同态加密，百度的都看不懂。

同态加密是一种特殊的加密方法，将明文加密之后通过特殊的运算处理得出的结果与把明文经过特殊处理再进行加密的结果是一样的。这项技术可以在加密的数据中进行诸如检索、比较等操作而无需对数据先进行解密，从根本上解决将数据委托给第三方时的保密问题。这种专业术语在网络上都是解释地比较深奥的，没有基础很难看懂，推荐你们去看煊凌科技的官网，上面的区块链专业术语都是解释得比较通俗。如果看不懂的话还可以在网站联系客服，请他们解答。

Ⅲ 对于区块链的未来前景怎么看 知道提问

随着区块链的日益成熟，越来越多的企业开始期盼能够利用该技术进行革新。那么，区块链对企业有什么影响呢?它能给企业带来什么?

人人链区块链技术服务

区块链有能力革新贸易、交易和业务流程

支撑区块链的两个基本概念是“商业网络”和“账本”——正是得益于这两个概念，区块链才能成为智慧的、无法篡改的贸易、交易和业务流程执行方式。

网络成员通过一个可供所有成员访问的账本交换各种资产，网络同步账本时，所有成员均需对此笔有形或无形资产的交易进行确认。这种共享的视图有助于建立合法性和透明性，甚至在各方相互并不熟悉时也是如此。

区块链能改善业务中的可见性和信任度

通过向所有参与者提供可见性，区块链能将交易结算时间从数天或数周缩短到几秒。该技术还能消除过去验证交易时通常需要的中间第三方，从而削减过高的成本。

由于区块链构建于信任概念之上，因此它能帮助企业减少在支付网络上执行非法行为的风险，从而帮助减少欺诈和网络犯罪。

在企业内部以及进行贸易活动的公司生态系统中，速度、成本、效率和透明性是区块链最重要的优势。正是因为看到了这样的优势，富有远见的企业更加期望能够运用区块链技术革新基础设施，以更好开展业务。

区块链发展的价值在于生态体系的壮大

作为一种业务网络，区块链可容纳多种不同类型的参与者。根据区块链网络中的参与者数量、所交换资产的价值，以及向具有不同凭证的成员进行授权的需求，区块链技术的采用者应注意“许可式”和“无许可”区块链网络之间的区别。

当这些业务网络不断扩展时，就会实现区块链的真正价值。有了强大的生态系统，业务网络就能更轻松地达到临界规模，使用户能构建新的业务模式并革新交易流程。

Ⅳ AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

Ⅳ 请问除了同态加密算法适合用于电子投票还有什么算法适合电子投票跪求大神提议

曾经看到过一种基于区块链技术的电子投票算法，不知道是否满足要求。

Ⅵ 区块链发展趋势如何

现在区块链进入到了3.0时代，关于区块链的发展趋势，个人总结三点，希望对你有用。
趋势一：区块链技术不断迭代更新，正在向大融合方向发展。
区块链是块链结构，通过加密完成权属的明晰，通过大量冗余的存储低成本地建立起信任，因此存储效率非常低下。于是很多系统都把现有区块链的数据导出到外部进行存储。
趋势二：区块链隐私保护机制多样，成为激活商业应用的关键润滑剂。
现在的隐私保护包括很多种，像环签名、多重签名、混合器、零知识证明、同态加密等等。麻省理工大学科技评论把完美的隐私保护评为十大突破性技术之一，因为隐私保护对区块链来说是很好的润滑剂。
趋势三：区块链产业发展进程加快，进入“脱虚向实”主旋律。
可以说，现在区块链已经完成了很多落地，随着区块链产业发展进程加快，未来将开启区块链技术在医疗、司法、工业、能源等各个领域的大规模商业应用。
题外，区块链目前在游戏上发展趋势较好，腾讯的《一起来捉妖》、网络的《度宇宙》、中安寰宇区块链的《DR寻龙记》、网易的《网易星球》等，陆续大企业都开始布局区块链游戏。

Ⅶ 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

Ⅷ 区块链中的密码学是怎么应用的

在区块链技术中，密码学机制主要被用于确保交易信息的完整性、真实性和隐私性。
 
区块链中的密码学 包括布隆过滤器，哈希函数、加解密算法，数字证书与数字签名，同态加密，PKI体系等。

Ⅸ 区块链隐私关键技术研究

在数字化浪潮推动下，数据领域的技术创新、场景应用与管理服务日益成为各个行业领域数字化转型发展的重要驱动力。同时，“数据流通”与“数据安全”间的矛盾也日益升级，成为影响数字化发展的制约因素。
安全VS发展
“安全”与“发展”，一直是数据管理领域的两大重要主题。二者既矛盾对立，相互制约；又在不断的技术创新下追寻均衡，最大限度实现数据的价值。
矛盾制约
“数据”作为一种特殊的市场资源与生产要素，其自身特点决定只有在更大范围的社会共享中才能发挥其真正的资源价值。在人工智能、大数据、云计算等技术快速应用推广的当下，不断提高的算力+不断优化的算法，将通过不同维度、不同领域的大数据发现事物间蕴藏的规律，并运用规律解释过去、预测未来。
智能算法持续优化、提升的重要前提即是通过海量、多元的大数据资源进行数据训练，客观上有着较强的数据共享使用需求，这与具有“信息数据共享和透明”特点的区块链技术不谋而合，相辅相成，因此近年来区块链技术发展应用迅速。但需要注意的是，数据的共享交换虽然提升了数据自身价值，但也不可避免的出现侵犯数据所有者“数据隐私”的安全问题，数据共享挖掘面临合规监管，数据技术发展应用陷入瓶颈。
均衡发展
“在矛盾中寻找平衡”，是目前数据领域技术创新应用的重要课题。客观市场环境的快速变化也为“数据流通”与“数据安全”的均衡发展形成强大驱动力。
2019年末，一场突如其来的新型冠状病毒疫情在世界范围内蔓延肆虐，大量民众不幸罹难，各国经济发展更是遭受沉重打击。在客观疫情防控形势下，“数字化转型发展”成为各国恢复经济秩序和建立全新国际竞争优势的重要战略措施。在这样的背景下，数据作为全新的生产要素，随着功能价值不断提升，技术应用不断拓展，数据的“流通使用”和“安全保障”也日益受到行业发展与政府监管的重视。
数据技术创新应用，一方面对数据安全保障提出了全新挑战，另一方面也以技术创新形式给出了相应的答案——“区块链+隐私计算”。
区块链+隐私计算

数据时代的信任机制与隐私保护
区块链技术是一种通过去中心化、高信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。由于具有“去中心化”、“分布式数据存储”、“可追溯性”、“防篡改性”、“公开透明”等优势特点，区块链技术能够有效解决数据领域的数据真实性、安全性与开放性问题，通过建立可信任的数据管理环境，防范和避免各类数据造假、篡改、遗失等数据管理问题，促进数据的高效共享与应用。
一如上文所述，区块链技术具有“信息数据共享和透明”的特点，但无论从市场商业竞争角度还是个人信息安全角度来看，都没有人希望自己的数据完全公开、透明。因此，隐私保护合规成为数据管理领域的一条重要“红线”，一方面保护着数据所有者的隐私安全，另一方面也影响着数据流通共享的效率与发展。

那么有没有一种技术既可以保证信息数据的高效流通共享，却又不会越过隐私保护合规红线？
如果说“区块链”技术建立了数据时代的信任机制，那么“隐私计算”则在数据共享洪流中为数据所有者建立了安全的隐私保护防线。
“隐私计算”，即面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，是隐私信息的所有权、管理权和使用权分离时隐私度量、隐私泄漏代价、隐私保护与隐私分析复杂性的可计算模型与公理化系统。简单来说，隐私计算即是从数据的产生、收集、保存、分析、利用、销毁等环节中对隐私进行保护的技术方法。
同区块链技术一样，隐私计算并不特指某一门技术，而是一种融合了密码学、数据科学、经济学、人工智能、计算机硬件、软件工程等多学科的综合技术应用。隐私计算包括一系列信息技术，如业界较早提出的安全多方计算（MPC）技术、以硬件技术隔离保护为主要特点的可信执行环境（TEE）技术、基于密码学和分布式计算实现多方协作机器学习的联邦学习（FL）技术，以及如同态加密、零知识证明、差分隐私等辅助性技术，都属于隐私计算范畴。
安全多方计算（MPC），是一种在参与方不共享各自数据且没有可信第三方的情况下安全地计算约定函数的技术和系统。通过安全的算法和协议，参与方将明文形式的数据加密后或转化后再提供给其他方，任一参与方都无法接触到其他方的明文形式的数据，从而保证各方数据的安全。
可信执行环境（TEE），是指CPU的一个安全区域，它和操作系统独立开来，且不受操作系统的影响。在这个安全区域里保存和计算的数据不受操作系统的影响，是保密且不可篡改的。

联邦学习（FL），是指在多方在不共享本地数据的前提下，进行多方协同训练的机器学习方式。联邦学习技术支持数据不出域，而是让算法模型进行移动，通过数据训练进而优化算法模型。

隐私计算技术的目的在于让数据在流通过程中实现“可用不可见”，即只输出数据结果而不输出数据本身。这一方面保证了数据所有者的数据所有权不受侵犯，满足数据流通的合规性；另一方面在隐私保护技术加持下，各方主体拥有的信息数据能够高效流通使用，不断扩大数据价值，赋能各个行业领域数据应用。

举例如在医疗数据领域，各类医疗数据的隐私性要求较高、数据量较大，通常只保存在本地机构的信息系统中，很难实现高效的医疗数据流通、共享与使用，无法为医疗领域的各类病理研究、医疗诊断与技术创新形成数据支持，不利于创新医疗技术研发与应用。
但如果能通过隐私计算技术支持，在保证数据“可用不可见”的前提下，实现不同区域、不同医疗机构医疗数据的高效流通使用，持续优化医疗行业的各类算法模型，将为实现医疗行业的精准医疗、远程医疗、智能医疗等医疗技术服务创新形成强力数据支持。

数字化发展浪潮之下，“数据”作为一种全新的重要市场资源与生产要素，其快速发展与管理应用日益受到国家的重视，并不断赋能各个行业领域发展。同时，数据领域存在的隐私安全问题也令数据管理应用陷入发展困境。可以预见，区块链技术和隐私计算技术的结合，将是数据管理领域一次重要的尝试探索，对数据领域发展产生重要影响。