京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链技术如何成为网络安全的关键因素
许多领先的网络安全公司使用区块链技术来防止数据篡改。此外,美国医疗保健公司正在开始探索这项技术。储存电子健康记录有一些缺点,但从现在起,分散的数据库有希望通过建立一个创新的保健结构来彻底将这些文件变革。区块链也许是通过扩展使用网络来解决我们所面临的问题的一种方法,并且最终会有更安全的网络通信。
区块链的内部
加密货币是一种数字货币,它使用加密技术进行安全的交易,任何类型的加密货币都可以使用区块链。
区块链技术现在是一种分散的、公共的分类账技术,之所以被称为区块链技术,是因为它允许数字货币在不依赖中央机构的情况下维护可信的交易网络过程。
这种结构确保系统不受政府干预和操纵,市场参与者可以跟踪虚拟货币交易,而不需要中央记录。每笔交易都按时间顺序记录并添加到区块链中。每个参与这个过程的主机都会得到一个副本。
每笔交易都按时间顺序记录并添加到块链中。参与这个过程的每个主机都会得到一个块链的副本。这一概念包括一种独特的方法来验证交易,在数字货币范围内,它还具有数字化、编码和存储任何类型的文件的能力,这对网络安全非常重要。
医疗保健公司及其创新策略
区块链是一种安全的架构,可以用它构建一个健康保健系统,以及正确的结构和参数。在这个系统中,病人将有准确和最新的记录,这些记录可以防止被篡改或监视。这些数据可以方便快捷地与任何需要它的提供者共享。
电子健康记录(EHR)是存储病人病史的一组数据。这些记录包括与每个人的治疗相关的所有关键的行政临床数据。这些可能是各种各样的参数,如进度图、潜在问题、药物、免疫、过去的病史和实验室数据。
EHR提供了信息的自动访问,从而简化了临床医生的工作流程。它也有能力通过各种接口,包括基于证据的决策支助、质量管理和成果报告,直接或间接地支持与护理有关的其他活动。
EHR的主要缺点是,这些记录没有与当前信息保持同步,而且数据不容易在提供者之间共享。另一个限制是在潜在的网络危险的情况下,数据存储不安全。对于这些缺点,区块链似乎是一个更智能的结构。
以波士顿市为例。那有26个不同的电子病历系统,每个系统都有自己的语言来表示和共享数据。这种情况下的信息在需要的时候是无法获得的,这就造成了金钱上的损失,有时甚至是人命的损失。而且,黑客有机会窃取、删除或修改记录,在紧急情况下,医生可能无法获得关键的医疗信息。这种混乱会对患者造成直接伤害。
区块链结构可以保证多年的病人数据安全,并且可以使数据录入中的任何人为错误更容易追踪和更正。在这里,患者自己可以检查和更新信息,甚至在他们收集和观察的时候进行新的记录。黑客和欺诈都将极不容易发生。
区块链能力综述
区块链还可以在安全方面帮助其他网络通信领域。
Acronis基金会的主席John Zanni说,“我们相信区块链技术在未来几年将在科技和IT领域产生变革,就像互联网在九十年代和本世纪初为世界所做的那样。几年前,我们开始与以太坊区块链合作,研究如何更好地保护数据。今天,我们的存储和备份软件的一部分允许用户对任何数字数据进行公证,并将指纹保存在区块链上,以确保它不会被篡改。”
随着现实世界与数字世界的相互碰撞,数据已成为许多企业的关键角色。但是,确保这些数据保持安全、可靠、保密和可信已成为一项持续的挑战。
此外,就网络安全而言,当今行业面临的最大问题之一是数据篡改,即数据可能以授权的方式被意外或故意地篡改。
专家需要关注区块链,并计划如何将这一技术应用到众多潜在的应用中,为我们的未来铺平道路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06