跟着区块链技艺在金融、医疗、供应链、物联网等领域的粗鄙应用，多量的信息被纪录到区块链上。尽管区块链的散播式账本结构和哈希贯穿保证了数据的不能转变和透明性，但也使得原始数据对通盘收集参与者公开，这与个东谈主闪避保护、企业数据遮蔽等条件产生了打破。

因此，如安在保留区块链中枢上风的同期，有用保护数据闪避，成为区块链技艺发展面对的蹙迫挑战。

另外，区块链技艺的应用场景也越来越丰富，生态领域也在握住扩大，对数据闪避保护的需求不仅局限于基础的来覆信息，还膨大到了复杂的智能合约逻辑、跨链数据交互、链上数据分析等多个层面。这就条件数据加密技艺不仅要具备基础的加密才调，还要简略撑合手高档计较、高效考证和纯真拜谒限度，以恰当万般化的区块链应用场景。

据悉，纳斯达克上市企业微好意思全息(WIMI.US)，筹备出基于机器学习和全同态加密算法的区块链数据加密技艺是一种将前沿的密码学技艺和东谈主工智能技艺应用于区块链数据保护的概述治理决议。这种技艺会通了机器学习的智能化密钥护士和全同态加密的密文径直计较才调，旨在确保区块链上的数据在保合手高度透明性和不能转变性的同期，终了对敏锐信息的有用保护。

全同态加密动作一种先进的密码学技艺，允许对加密数据现实运算操作而无需先解密，计较效力仍然保合手加密景况，且解密后的效力与在明文上径直计较的效力交流。这项技艺的出身和发展，不错为治理区块链闪避问题提供了新的想路。而况通过算法膨大，还不错撑合手更复杂的运算，如指数、除法、相比等，使得在加密数据上现实机器学习模子成为可能。

另外，机器学习技艺在信息安全领域的应用也在握住拓展，极端是在密钥护士、阻挠检测、风险评估等方面展现出了精深才调。跟着使用机器学习生成的动态密钥对区块链上的敏锐数据进行加密处理，可确保数据在链上播送、存储时的安全性。同期，机器学习还能对区块链系统进行风险评估和预警，应付握住变化的抨击技巧和安全阻挠，确保数据安全。

总之，微好意思全息筹备的基于机器学习和全同态加密算法的数据加密技艺在区块链中的阁下场景包括闪避保护来回、特有智能合约、跨链数据交换与相助、链上数据分析与机器学习等。在多链或跨链环境中，全同态加密技艺可确保在不同区块链间传递的数据长久保合手加密景况J9官网，着重中间步履的数据深切，撑合手安全的跨链数据分享和相助，股东区块链技艺向更安全、更实用的处所发展。

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