基于区块链的物联网安全案例柔软

基于区块链的智能物联经济

1.设置阶段

在过去的个月里，物联和消费硬件行业经历了多次失败，尽管B2B方面总体上做得较好，但是最近也受到了一些批评。

尽管目前的努力有所倒退，但该行业仍在增长，不断吸引着资金和人才。显然, 为什么会出现这种情况有多种原因,但我坚信,其中一个原因是基于人工智能区块链的物联会成为基础设施骨干。

这个行业实际上已经从单纯的创造产品，到产品的创造（即物联），最终创造出智能的产品络。第一个和第二个类之间的转换非常简单：它足以创建更多不同的产品并将它们连接在一起。这产生了许多新的可能性，但从第一天开始就很清楚，它带来了一系列难以解决的问题，比如安全/隐私、验证/认证和连接瓶颈。

这就是人工智能和区块链的用武之地。第二次转型实际上是通过计算能力、设备小型化、无处不在的无线连接和高效的算法（Porter和Heppelmann，2014）的结合而实现的。新一类的智能产品将（在某种程度上已经是）能够监控、控制、优化和自动处理过程和产品，这些都是以前无法想象的。

当然，就像经常发生的那样，集成这些基本技术的好处是，它们最终改变了物联。

然而，这种融合并非偶然，而是一种不可避免的必然需求：人工智能需要数据，物联需要洞察力，两者都需要安全和透明的市场。

这种融合的程度如此之高，将会影响到从能源和制造业到家庭环境、机器人和无人机、供应链、物流和医疗保健等多个行业。每一个历史上数据丰富但信息贫乏的领域都将被这些技术所触动。

2.区块链如何改变物联

区块链作为一项技术，基本上是提供物联堆栈和数据基础设施来获取和验证数据。就这么简单。至少它是一个简单的陈述，包含三个不同的细微差别：

更好地保护数据：第一个是安全存储数据的概念。我们知道区块链协议不是为大量存储数据而设计的（它们确实是账簿，而不是数据库），但是它们可以提供“控制点”来监视数据访问。

创造正确的激励结构：区块链可以创造出正确的激励结构来分享物联数据，这是我们目前所缺失的。在不同的行业中，横断面数据被证明具有最具破坏性的影响，但如何以及为什么共享数据的问题仍然存在。区块链（可以用来解决这个经济困境，一旦数据被共享，就可以更容易地验证、验证和保护。

创建一个计算机络：分配工作负载和实现并行计算任务通常被认为是新的人工智能或高性能计算（HPC）应用程序，但是在这种开发中，区块链对于验证这些络的单个节点是至关重要的。一些正在解决这个问题的公司是Golem，iExec，Onai，，Hypernet，DeepBrain，等等。

3．区块链如何改变人工智能

正如我之前提到的，区块链可以通过多种方式影响人工智能：

帮助AI解释自己（并让我们相信它）：AI黑盒有一个可解释的问题。有一个清晰的审计跟踪可以提高数据和模型的可信度，并提供一个清晰的路线来跟踪机器决策过程。数据来自哪里,谁写的原始算法中,哪些数据用于训练,等。它可以建立的基础“算法标准,”例如主要算法包和框架已经开发使用特定的训练集,这也是基本inmachine-to-machine交互和交易提供一个安全的方法决策。这与swarm机器人和多种代理场景非常相关，正如Rob May所提到的，他是一名技术投资者和Talla的首席执行官

。

提高人工智能的有效性：安全的数据共享意味着得到更多的数据（和更多的培训数据），然后是更好的模型、更好的行动、更好的结果……以及更好的新数据。络效应在一天结束的时候才是最重要的。AIBlockchain提供了一个使用不同数据集的多应用程序智能的例子。

降低进入市场的门槛：区块链技术可以保护你的数据。那么，为什么你不应该把所有的数据都存储在私下里，然后卖掉呢？好吧，你可能会。因此，首先，区块链将促进创建更干净、更有组织的个人数据。其次，它将允许出现像数据集市这样的新市场，这是一种唾手可得的成果，目前它已经被诸如Ocean Protocol, OpenMined, Neuromation, BurstIQ, AtMatrix, , Datum, Streamr, Deuro, Datawallet等等公司所追求。因此，简单的数据共享和新的市场，加上区块链数据验证将提供更流畅的整合，降低小公司进入门槛，缩小科技巨头的竞争优势。在降低进入门槛的过程中，我们实际上解决了两个问题，例如提供更广泛的数据访问和更有效的数据货币化机制。也有可能启用了区块链的人工智能将最终为智能代理创建新的组织结构，以进行合作或竞争。

减少灾难性的风险场景：在一个有特定智能合合约的DAO中编码的人工智能将只能执行这些操作，仅此而已，因为它将有一个有限的操作空间。

4.人工智能如何改变物联

人工智能正在用来自物理世界的新数据流和数十亿的传感器和来获取信息，这些传感器正在捕捉和监控我们所做的一切。

但与此同时，一旦人工智能开始理解物联数据流，它就会：

提高数据效率：人工智能将告知这些传感器应该捕获和存储哪些数据，最重要的是，这些传感器应该被放置在更高效、更有效的位置上。

节约成本:公平地认为一种算法性能应该不断测试,一旦达到最优水平接近零数据边际报酬的。一个AI不会存储或获取更多的数据,导致能源、服务器、计算、云,和基础设施的储蓄。除此之外，计划外停机预测是人工智能将为物联生态系统打开的第二种成本节约可能性。

增加安全性：人工智能不仅可以对抗物联络的潜在外部威胁，甚至可以预测它们。AnChain在这个领域做了一些有趣的工作。

实时计算：FOG计算正迅速成为一个热门话题，因为它允许在设备上的计算，这反过来减少了操作的响应时间，限制了对隐私和遵从性问题的暴露，并解决了巨大的连接瓶颈问题。一些创业公司已经在朝着这个方向努力，比如Foghorn, Mythic, Neureal, SONM, Nebula AI,，以及谷歌等大公司。该公司最近发布了一款由anEdge TPU和云物联平台组成的完整堆栈。然而，由于专业培训和推理芯片的快速发展，以及即将推出的5 g技术，情况可能会发生变化。云技术仍然是计算密集型操作的必要条件，并集中存储数据以保证额外的安全层，但是自定义芯片和边缘计算算法可以在设备上直接完成大部分的操作。

如何改变区块链

尽管功能非常强大，但区块链也有其自身的局限性。其中一些是与技术相关的，而另一些则来自于从金融服务行业继承而来的古老文化，但所有这些都可能受到人工智能的影响：

共识机制：工作量证明或利害关系证明是建立的第一个共识机制，但绝对不是唯一的机制，也不是最有效的机制。AION最近建立了一种新的共识机制，叫做“智能证明”，在这个机制中，验证器被要求训练一个神经络，并使用该神经络的参数作为计算的证明。

能源消耗：采矿是一项极其艰巨的任务，需要大量的能源和资金才能完成。人工智能已经被证明在优化能源消耗方面是非常有效的，所以我相信区块链也可以实现类似的结果。这可能也会导致对采矿硬件的投资减少。

可伸缩性：区块链以每10分钟1 MB的稳定速度增长，而且已经加起来达到了85 GB。中本聪第一次提到为了不将整个区块链存储在一台笔记本上，删除关于完全使用的事务的不必要数据，这是一种可能的解决方案，但是人工智能可以引入新的分散学习系统，例如联邦学习，或者新的数据分片技术，以提高系统的效率。Matrix AI是一家利用人工智能来修复区块链固有限制的公司。

安全性:区块链几乎是不可能收到攻击,但其应用程序不一定就非常的安全。令人难以置信的进步使，机器学习在过去的两年里让AI区块链盟友保证了其安全的应用程序部署,特别是考虑到系统的固定结构。看一下，例如，看看NuCypher在这个领域里做了什么，你就明白了。

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关注。同态加密（直接对加密数据执行操作）、Enigma项目（Zyskind等人，2015年）或theZerocash项目（Sasson等人，2014年）无疑是潜在的解决方案，但我认为这个问题与前两个问题密切相关，即可伸缩性和安全性，我认为它们应该并行。

效率：Deloitte估计，与验证和共享区块链上交易有关的总运行成本每年高达6亿美元。智能系统可能最终能够实时计算出特定节点首先执行某项任务的可能性，从而使其他矿工有可能关闭其在该特定事务上的努力，并降低总成本。此外，即使存在一些结构性限制，一个较好的效率和较低的能源消耗可以减少络延迟，从而加快事务的处理速度。

硬件：采矿者，不一定是公司，但也包括个人，在专门的硬件组件上投入了大量的资金。由于能源消耗一直是一个关键问题，已经提出了许多解决办法，今后还将提出更多的办法。一旦系统变得更有效率，一些硬件可以转换为神经络使用。Bitmain已经在这么做了。

人才缺乏：这是个信念上的飞跃，但就像我们试图自动化数据科学本身一样（据我目前所知，这并不成功），我不明白为什么我们不能创建虚拟代理来自己创建新的分类账，甚至不能在上面进行交互并维护它。

数据覆盖:在未来,我们所有的数据都可以在一个区块链和企业将进行直接购买,我们需要帮助授权访问,跟踪数据使用。这是一个智能机器的工作。

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