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本文简要介绍了区块链技术、人工智能三大流派,并罗列了区块链发展中面临的挑战。之后介绍了区块链和人工智能结合的一些方案和能够解决的问题。针对区块链的系统安全和数据安全问题,机器学习能够提供态势感知、数据分类等一些帮助。对其他的安全问题暂时没有出现结合机器学习的解决方案。对于区块链的效率、资源和博弈问题,也暂时没有出现结合人工智能的解决方案。 另一种区块链和人工智能结合的想法是使用区块链将知识共享或是将数据共享,实现“联邦学习”,也就是将区块链作为一个分布式数据库存储人工智能所使用的数据来源。也可以使用区块链进行机器学习模型的交易等。
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摘要
近年来,凭借去中心化、公开性和防篡改等优势,区块链技术引起了学术
界和工业界的广泛关注。比特币是第一个以区块链为底层技术的应用。2016
年 5 月,比特币网络中每天的确认交易总数已经超过了 30 万。进入区块链
2.0 时代后,以以太坊为代表的智能合约系统已经在物联网、供应链和市场预
测 等 领 域 被 广 泛 使 用 。 目 前 , 被 称 为 区 块 链 3.0 的 EOS( Enterprise
Operation System,商用分布式设计区块链操作系统)每秒可以处理上千级别
的交易量,拥有更加广泛的应用场景。
比特币的概念最初是在 2008 年由 Satoshi Nakamoto 引入。比特币是点
对点的加密货币,它是去中心化没有任何中介的。比特币交易由网络中的验证
节点执行,然后在称为区块链的公共分布式账本中记录,该分布式账本由网络
实体维护运行。然而,随着比特币的普及,随着区块链技术的发展,区块链方
面的安全问题、可扩展性问题、性能问题等逐渐浮出水面。
此次大作业讨论了区块链发展中出现的问题并讨论了人工智能(机器学习

ML)能够在区块链中有哪些应用。首先,本文简要介绍了区块链和人工智能。
接下来,本文详细介绍了区块链系统现在面临的问题。然后,本文讨论了现有
的基于人工智能的区块链安全研究和解决方案,并总结了人工智能在区块链领
域的应用,它们结合的优缺点和未来的发展。
一、引言
由于新技术不够成熟、管理不够完善,区块链技术一直面临着很多挑战 。
Matzutt 等的研究表明比特币区块链中 1.4%的交易包含非金融类信息,甚至
包含一些非法和色情信息。一旦这类恶意信息被存储到区块链中,就无法被删
除。因此,恶意信息攻击会对区块链的使用者造成永久性的伤害。 2014 年 3
月,昔 日最 大的比 特币 交易 平台 Mtox 在 DDoS( Distributed Denial of
Service,分布式拒绝服务) 攻击下损失了价值超过 4 亿美元的比特币。此次
事件不仅造成了很多比特币持有者的经济损失,还导致了 MtGox 公司破产倒
闭。对于比特币而言,所有的交易和支付都是通过比特币的安全性、保密性和
可靠性在互联网上完成的。

除了安全问题之外,区块链吞吐量小、处理交易延时长、冗余备份过多、
可扩展性差、部分共识机制如 POW 会造成大量资源浪费等也是目前区块链系
统中存在的大问题。
智能合约系统也面临着巨大的安全挑战。2016 年 6 月,犯罪分子利用智
能合约中的可重入性漏洞成功攻击了以太坊的 DAO 项目。DAO 项目因此损失
了 6000 万美元。另外,由于区块链的公开性,隐私泄露问题也让多用户对区
块链应用望而生畏。
在过去的几年里有几项研究考虑了区块链系统的异常检测,这些研究考虑
了多种技术,包括但不限于机器学习(ML)和网络分析方法用于检测比特币和
区块链系统中的威胁和异常活动,例如欺诈检测和异常活动/交易。
与此同时,分布式人工智能的自底向上的分布式多智能体系统也是当前研
究的一个热点。

图 1 区块链+人工智能
此次大作业讨论了区块链发展中出现的问题并讨论了人工智能(机器学习
ML)能够在区块链中有哪些应用。本文的第 2 节简要介绍了区块链和人工智能
的原理。第 3 节详细分析了区块链技术面临的问题和挑战。第 4 节讨论了现有
的基于人工智能的区块链研究和解决方案。最后本文总结了人工智能在区块链
领域的应用,他们结合的优缺点和未来的发展。
二、背景技术
2.1 区块链
区块链起源于比特币, 2008 年 11 月 1 日,一位自称中本聪(Satoshi

Nakamoto)的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文,阐述了
基于 P2P 网络技术、加密技术、时间戳技术、区块链技术等的电子现金系统的
构架理念,这标志着比特币的诞生。
至今,区块链的概念仍没有一个统一的定义。狭义的角度来看,区块链是
一种链式的数据结构,按照时间顺序组合,再应用密码学形成分布式账本的一
种技术 ;广义的角度,区块链是利用各种技术(密码学、共识算法、智能合同
等)形成的一种全新的计算范式,是一种技术的整合而不是单一的技术。区块
链的基础结构如图 2 所示。
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