1.零知识证明（ZKP）
零知识证明，允许一方向另一方证明他们知道一个值，除了他们知道该值的事实外，无需传达任何信息。考虑一个新的贷款申请人，他需要让银行相信他们在一段时间内保持了足够的账户余额。传统上，这将涉及共享该时期的银行对账单，这会向银行透露比必要的更多的个人信息，例如确切的余额和交易细节使用零知识证明，仅共享与它们是否满足要求相关的信息。在
区块链，尤其是公有链的背景下，零知识证明保证了用户信息的隐私和安全。有几种不同类型的零知识证明，其中 zk-SNARKs（zeroknowledge 简洁的非交互式知识论证）是最受欢迎的。
区块链和人工智能的融合被认为是不可避免的，因为两者都以不同的方式处理数据。人工智能分析数据并从中产生洞察，而区块链可实现安全存储和数据共享。人工智能面临的主要挑战与其模型如何做出决策有关。近年来，出现了许多引人注目的案例，其中人工智能助长了偏见和歧视。使用区块链，可以跟踪用于人工智能模型的训练数据的来源，并查看从数据输入到结论的所有步骤的踪迹。如果通过增加信任将决策和相关数据点记录在区块链上，那么审核人工智能模型的决策过程将变得更加容易。区块链和人工智能还可以结合用于数据保护、创建不同的数据集和数据货币化。
区块链可以为物联网数据增加一层问责制和安全性，并成为物联网效率、可扩展性和标准化的未来推动者。它还可以作为物联网应用的促进者，例如
供应链跟踪和追溯。例如，在医疗保健领域，支持区块链的物联网设备将允许患者控制对这些设备收集的数据的访问。该技术将使设备更能抵御网络攻击，并提供有关另一方何时访问数据的详细记录。在供应链中，基于区块链的系统在智能合约的支持下，可以根据物联网传感器测量的特定条件自动支付。
4.一体化
区块链公司已在应用程序编程接口 (API) 级别启用集成，以减少开发人员的编码要求并邀请业务用户快速创建
区块链应用程序。区块链功能越来越多地集成到核心技术中，包括业务应用程序、数据库以及混合和多云产品，以进一步采用区块链。大型“区块链即服务”参与者，如IBM和微软，正在推动发展。使用区块链的复杂性往往会让企业望而却步。将该技术集成到核心技术中可以提高易用性，使其成为数字化转型工作的一个有吸引力的替代方案。
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