人工智能和機器學習算法的最新發展為網絡自動化提供了動力。最近,移動網絡運營商(MNO)正在使用以人工智能為基礎的模塊,通過在其租用/自有區域內授權的數據進行網絡分發來實現網絡自動化。
5G網絡的出現逐漸打亂傳統網絡范式,需要超級異構網絡來協調和組織各類網絡基站,例如宏基站、微基站、家庭基站(Femto)、皮基站(pico)以及管理大規模多輸入多輸出(MIMO)、毫米波或設備到設備(D2D)通信。
但是,問題在于幾個MNO的數據訪問受限。基于區塊鏈的數據共享可以改變這種情況,增強人工智能驅動的網絡系統性能。
什么是AI驅動的網絡?
人工智能對于我們來說并不新鮮,但人工智能算法的早期版本僅限于某些特定的應用,而這些應用僅限于系統的限制性計算能力。
然后,隨著人工智能越來越適用,網絡運營商開始探索由AI驅動的網絡系統以更好的進行網絡組織和分配。
其基本思想如下:首先使用聚類方法來獲得網絡的最優分區,然后使用神經網絡計算算法來獲得最優的流量路由。并且,隨著數據驅動智能的發展,算法現在可以通過訪問大量數據來進行學習。
紅十字國際委員會與Partisia合作測試基于區塊鏈的代幣化援助:12月3日消息,紅十字國際委員會(ICRC)正在通過與L1區塊鏈Partisia合作開發一種替代現金和代金券援助的加密貨幣。如果成功,它可能會導致紅十字國際委員會通過“穩定的實用代幣”提供援助,其價值將以類似于穩定幣的方式與資產價格掛鉤。目前,這是通過紙質代金券或現金分發的,新的解決方案將幫助向沖突地區的人們分發代幣化援助。(The Block)[2022/12/3 21:18:56]
圖源:AI-powered networks
隨著人工智能和計算能力的進一步發展,MNO現在可以使用卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)從大量原始數據創建組織模型。
什么是基于區塊鏈的數據共享?
隨著智能合約的出現,基于區塊鏈的技術對許多企業變得十分有吸引力。早期區塊鏈的基本問題是驗證,許多專家認為基于區塊鏈的數據共享中的數據民主化正在威脅著數據安全。
智能合約消除了參與者對驗證問題和數據所有權的懷疑。智能合約首先被編譯成機器代碼并作為交易上傳至區塊鏈,某位礦工打包交易,然后其他礦工通過對第一區塊進行投票來進行驗證,周而復始,再通過另一個客戶端添加數據后,在第二區塊進行交易驗證。
動態 | 貿易公司Gem Correspondent推出基于區塊鏈的鉆石交易平臺:據Business Wire 7月25日消息,Gem Correspondent Company, LLC宣布推出結合加密貨幣和區塊鏈技術的Gem Correspondent Platform(GCP),提供鉆石交易和中繼平臺。據悉,Gem Correspondent是總部設在亞美尼亞的貿易公司,專門從事鉆石和彩色寶石的購買、加工、分銷和貿易。GCP提供了使用GCP代幣買賣鉆石和寶石的平臺。[2019/7/25]
此外,第三個客戶端可以通過區塊鏈塊讀取經過驗證的數據。因此,智能合約更加民主化,并且可以通過驗證系統來驗證數據。
企業通常更喜歡受許可的智能合約,而不是公共的智能合約,因為后者不如受許可的智能合約安全。
AI 驅動的網絡中基于區塊鏈的數據共享
基于區塊鏈的數據共享利用了AI驅動網絡的智能合約。該系統分為三層。
用戶層——系統中的參與者(MNO)
系統管理層——包含以下組件:
MSP (成員服務)
共識節點(Consensus Nodes)
動態 | 野村證券和野村綜合研究所將發展基于區塊鏈的債券交易:據金十報道,野村證券和野村綜合研究所將發展基于區塊鏈的債券交易。[2019/7/25]
驗證器(Verifier)
網守(Gatekeeper)
數據鏈(DataChain)
行為鏈(BehaviorChain)
數據存儲層——基于云的數據存儲
系統層的重要部分
圖源:System Design
1、MSP(成員服務)
成員服務的功能是負責頒發成員資格證書、進行系統參與者授權和注冊。
它持有像主密鑰一樣的根證書,并向注冊成員頒發第二個密鑰(Cu)證書。每當有新成員加入系統時,都會提供一個“Cu”密鑰作為新證書。私鑰用于每個成員的身份注冊和驗證。
在我們的案例中,成員是不同的移動網絡運營商(MNO)。每個MNO的標識都需要MSP層提供的特定證書。
2、驗證器(Verifier):
驗證器對任何調用API的用戶都使用通過MSP發行的“Cu”證書。應用程序接口充當系統與用戶之間進行交互的媒介。特定的GUI將他們的應用創意變成現實。
動態 | 美國注冊會計師協會提出適用于基于區塊鏈的審計數據的新標準:據cointelegraph消息,美國注冊會計師協會(AICPA) 6月24日發布的一份報告稱,該協會提出了一套新的審計證據標準,包括適應區塊鏈數據。
這項新提議,被稱為審計標準建議聲明(SAS),即審計證據,據稱將制定準則,指導編制人員和審計人員如何評估基于區塊鏈和數據分析等新技術的審計證據。[2019/6/25]
3、共識節點(Consensus Nodes):
共識節點負責實現AI算法,這里我們基于區塊鏈的數據共享系統集成了AI算法。
通過共識算法來保證分類帳本的一致性。共識算法涉及到對交易背書,其中交易涉及到將原始數據編譯為區塊鏈的字節碼。
此外,還需確定交易上傳到區塊鏈的順序。在交易背書過程中,如果兩個區塊鏈結點都想把事務上傳到區塊鏈中,則需要使用智能合約來確定由誰來對交易進行確認。
“超級賬本(Hyperledger Fabric)”使用的方法是對系統中的交易進行排序。在此,交易代表模式和數據使用行為。
4、網守(Gatekeeper):
網守是數據層與系統之間連接的橋梁,通過智能合約來控制對數據層的訪問,有助于維持正確的數據流以及系統對原始數據的正確訪問。
區塊鏈(BlockChains): 共享其網絡基礎架構和數據訪問權限,以減少支出和運營的復雜性。
動態 | 《基于區塊鏈的國際結算方案》榮獲中國通信學會創新結算最佳方案獎:據極客網消息,近日,由中國通信學會、全球信息通信連接互通結算組織(GSC)聯合舉辦的“全球互聯網與通信連接及結算最佳實踐案例及方案”大賽舉行終評。中國移動研究院申報的《基于區塊鏈的國際結算方案》從120余個項目中脫穎而出,獲得“創新結算最佳方案獎”。[2018/11/11]
但是,真實環境中還存在多個MNO的競爭和信任問題,可以通過證書頒發機構減少這些問題。為了在共享數據之上對更高的證書進行授權,我們可以將數據鏈(DataChain)和行為鏈(BehaviorChain)用于類似于超級賬本結構的聯盟鏈。
“超級賬本”實際上是具有模塊化體系結構的開源分類帳本,可以在系統中迅速使用共識節點和MSP這樣的組件。
數據鏈提供了對數據訪問的控制權,而行為鏈用于記錄每個數據。因此,結合起來,這兩個區塊鏈提供了對數據的授權、對數據的控制以及對大量數據的審計。
數據權限
在任何允許訪問原始數據的系統中,數據權限都是要首要考慮的問題。按照其風險因素和其他安全參數,數據權限可以被分為四個不同的層次。
數據僅對用戶可見(L0)
在不暴露原始數據的情況下以集體方式使用數據(L1)
原始數據可供定義和授權方訪問(L2)
數據是公開的(L3)
注意:用戶可以設置自己的數據權限級別從而獲得完整的權限控制
系統的數據結構
為了通過快速的用戶查詢和數據訪問來加速數據共享的過程,系統專門設計了一種數據結構。讓我們先看看交易在數據鏈中是如何發生的。
圖源: Data Structure
數據鏈中的交易主要包括以下組件:
· 數據擁有者
· 在區塊中發生交易的時間戳
· 數據權限級別
· 級別L2編碼為hash表
· 數據hash散列——保持數據完整性
· 數據到數據的鏈接指針
行為鏈中的交易主要包含以下組件:
· 請求訪問數據的用戶
· 記錄數據訪問時間的時間戳。
· 數據地址
· 訪問日志摘要
系統如何實施?
1. 成員管理
成員資格管理是通過相互標識和注冊來完成,從而避免惡意活動,保障安全的數據訪問。可以通過以下步驟完成:
1) 將帶有身份信息的密鑰對發送到網絡基礎結構中。
2) 用戶通過驗證后,會向新用戶頒發數字證書以進行身份識別。
2. 數據收集
數據有兩種基本類型,一種與用戶隱私有關,另一種與用戶隱私無關。
合約通過驗證器來驗證數據提供者的身份。
然后,合約標識與用戶隱私相關的原始數據,如用戶ID和其他數據。一旦被識別,它將利用非對稱密鑰加密。
合約將數據發送給網守,后者將數據存儲在云中,并返回數據地址,合約根據數據地址發起數據交易請求,如下圖所示:
這是用于數據生成合約的偽代碼。
數據生成合約:
https://link.springer.com/article/10.1007/s41650-018-0024-3
3. 數據權限級別
正如我們已經討論過的,用戶可以定義不同的數據權限級別,供其他人訪問用戶擁有的數據。用戶可以使用以下代碼分配數據權限:
4.數據共享
如果需要在不暴露原始數據的情況下進行數據計算,則需要組成一個機構,該機構由其他驗證器和作為潛在參與者的政府一起組成,并一起應用該算法,從而避免惡意訪問數據。
但是,如果需要訪問原始數據,則需要通過以下方式進行數據共享:
· 數據請求與數字證書和數字簽名一起出現。
· 合約通過驗證器驗證數據請求的合法性。
5.數據審核
每個數據提供者(MNO)都會接收常規數據報告。通過系統中的身份認證可以識別任何惡意活動或數據濫用情況。
用戶對數據有完全控制權,那么是否可以在任何惡意活動中撤回數據?
結論
隨著5G網絡的到來,一個有組織的、最優的AI驅動網絡可以幫助MNO甚至各企業完成所需的數據需求和數據強度。
更重要的是,通過區塊鏈數據共享實現MNO之間的數據民主化,必將推動AI驅動的網絡的發展!
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