隨著區塊鏈技術在金融、醫療、供應鏈、物聯網等領域的廣泛應用，大量的信息被記錄到區塊鏈上。盡管區塊鏈的分布式賬本結構和哈希鏈接保證了數據的不可篡改和透明性，但也使得原始數據對所有網絡參與者公開，這與個人隱私保護、企業數據保密等要求產生了沖突。
因此，如何在保留區塊鏈核心優勢的同時，有效保護數據隱私，成為區塊鏈技術發展面臨的重要挑戰。
另外，區塊鏈技術的應用場景也越來越豐富，生態規模也在不斷擴大，對數據隱私保護的需求不僅局限于基礎的交易信息，還擴展到了復雜的智能合約邏輯、跨鏈數據交互、鏈上數據分析等多個層面。這就要求數據加密技術不僅要具備基礎的加密能力，還要能夠支持高級計算、高效驗證和靈活訪問控制，以適應多樣化的區塊鏈應用場景。
據悉，納斯達克上市企業微美全息，研究出基于機器學習和全同態加密算法的區塊鏈數據加密技術是一種將前沿的密碼學技術和人工智能技術應用于區塊鏈數據保護的綜合解決方案。這種技術融合了機器學習的智能化密鑰管理和全同態加密的密文直接計算能力，旨在確保區塊鏈上的數據在保持高度透明性和不可篡改性的同時，實現對敏感信息的有效保護。
全同態加密作為一種先進的密碼學技術，允許對加密數據執行運算操作而無需先解密，計算結果仍然保持加密狀態，且解密后的結果與在明文上直接計算的結果相同。這項技術的誕生和發展，可以為解決區塊鏈隱私問題提供了新的思路。并且通過算法擴展，還可以支持更復雜的運算，如指數、除法、比較等，使得在加密數據上執行機器學習模型成為可能。
另外，機器學習技術在信息安全領域的應用也在不斷拓展，特別是在密鑰管理、威脅檢測、風險評估等方面展現出了強大能力。隨著使用機器學習生成的動態密鑰對區塊鏈上的敏感數據進行加密處理，可確保數據在鏈上廣播、存儲時的安全性。同時，機器學習還能對區塊鏈系統進行風險評估和預警，應對不斷變化的攻擊手段和安全威脅，確保數據安全。
總之，微美全息研究的基于機器學習和全同態加密算法的數據加密技術在區塊鏈中的運用場景包括隱私保護交易、私有智能合約、跨鏈數據交換與協作、鏈上數據分析與機器學習等。在多鏈或跨鏈環境中，全同態加密技術可確保在不同區塊鏈間傳遞的數據始終保持加密狀態，防止中間環節的數據泄露，支持安全的跨鏈數據共享和協作，推動區塊鏈技術向更安全、更實用的方向發展。
