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World File Search System数据完整性
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
安全数据完整性和透明的区块链技术
区块链技术已成为网络安全领域中的一种变革解决方案，解决了数据完整性和透明度的关键挑战。网络威胁的不断增长需要强大的机制来确保敏感数据并确保数字系统中的问责制。传统方法虽然在某种程度上有效，但通常无法防止数据篡改数据，并且缺乏全面的可追溯性，从而使组织容易受到破坏。区块链的分散，不可变的分类帐提供了一种创新的方法，可以通过确保安全的数据完整性并创建透明的审计跟踪来克服这些限制。本文探讨了区块链技术在增强网络安全框架中的应用，并强调其在防止未经授权的数据修改和实现可追溯性方面的作用。通过使用加密哈希和共识机制，区块链可确保数据真实性，同时消除单个失败。其功能与具有严格监管要求的行业（例如财务，医疗保健和供应链管理）特别相关，其中数据准确性和问责制是最重要的。此外，我们研究了高级区块链模型，包括私人和财团区块链，以平衡可扩展性，效率和机密性。与智能合约和人工智能等互补技术的集成进一步扩展了其效用，从而实现了自动安全协议和异常检测。尽管有希望，但区块链采用仍面临挑战，包括高能量消耗，可伸缩性问题和对标准化的需求。本研究对区块链网络安全的潜力和局限性进行了全面分析，提出了未来的方向以优化其有效性。通过弥合技术和实施方面的空白，区块链具有重新定义安全数字交互的潜力，确保在越来越多的互连系统中的信任和韧性。
利用区块链以提高数据完整性和...
在数字时代，数据准确性和安全性对于确保信息系统运行良好非常重要。涉及在线风险和数据泄露时，旧的做事方式并不总是有效。本文介绍了如何使用区块链技术来通过转换数据安全性和完整性来使信息系统更安全，更可靠。区块链是一种自主记录系统，以透明和不变而闻名。这使其成为安全管理数据的绝佳选择。该研究探讨了如何将区块链添加到当前的计算机系统中，以减少脆弱性并更好地保护数据。首先，我们将讨论区块链技术背后的基本思想，例如其结构和使其安全性的加密方法。也讨论了不同类型的区块链，例如公共，私人和组区块链，以及如何在各种信息系统中使用它们。该研究表明，通过许多案例研究，如何在医疗保健，银行业和供应链管理等领域中使用区块链。在每个案例研究中，区块链的引入与更好的安全结果相关，例如未经许可访问或更改数据的尝试较少。本文还讨论了使用区块链的问题，例如如何使其可扩展，使用多少能量以及如何以遵循规则的方式使用。将来，研究人员应努力使区块链设置更好地工作，并找到可以与广泛信息系统一起使用的兼容解决方案。根据我们的研究，我们可以说区块链是提高数据安全性和完整性的好方法，但是需要考虑到系统特定的需求和可能的权衡来仔细整合。
区块链技术：在现代系统中推进数据完整性和安全性
了解区块链的安全体系结构的核心，区块链技术实现了分布式分类帐系统，该系统从根本上转换了数据安全范例。国家标准技术研究所的全面研究表明，区块链网络已经达到了前所未有的系统可用性水平。最近的分析表明，分散网络的平均正常运行时间为99.99％，分布式节点有效地减轻了全系统失败的风险。这项研究表明，区块链体系结构可以同时承受同时失败的节点的48％，同时保持操作完整性。这显着改善了传统的集中式系统，这些系统经历了单点脆弱性完全失败[3]。
Maariz，A.，Wiputra，M。A.，＆Armanto，M。R. D.（2024）。区块链技术：革新数字环境中的数据完整性和安全性。在中Maariz，A.，Wiputra，M。A.，＆Armanto，M。R. D.（2024）。区块链技术：革新数字环境中的数据完整性和安全性。在
摘要本研究探讨了区块链技术对数字环境中数据完整性和安全性的变革性影响。通过对包括比特币，以太坊和超级织物在内的突出区块链网络的数据完整性指标进行全面评估，我们公布了不变性和可靠性的细微差异。我们的安全分析探讨了加密强度和对未经授权访问的阻力，展示了Hyperledger Fabric和Bitcoin的出色安全功能，以太坊表现出值得称赞的但中等的安全水平。讨论强调了区块链技术的多方面性质，强调选择与特定用例保持一致的平台的重要性。HyperLeDger面料和比特币作为需要高完整性和稳健安全性的应用程序的强大竞争者，而以太坊提供了可靠但中等的替代方案。随着区块链技术的不断发展，这项研究为从业者和研究人员提供了宝贵的见解，指导区块链平台的战略选择，以利用其在多样化的数字环境中的变革潜力。关键字：区块链技术，数据完整性，安全性，加密货币，HyperLedger。1。简介
商业和学术机构的数据完整性
安迪·韦斯特 2024 年 4 月 在任何关于诚信的讨论中，无论是在商业、政府还是学术机构中，数据诚信都是一个关键组成部分。在任何组织中，数据诚信对于决策、提供支持主张的证据、质量保证和法规遵从性都至关重要。在学术机构中，数据诚信还提供教职员工和学生学业成就的证据。数据诚信通过记录真实评估结果来捕捉学生获得的毕业属性和学习成果，以确保学术机构颁发的资格的完整性。在数字时代，数据无处不在，组织可以从设备、传感器、视频、图像等形式捕获数据，从而实现大数据、人工智能、区块链和物联网。数据是新石油的说法首次由克莱夫·亨比于 2006 年提出（Charles，2013 年）。这个比喻有力地传达了数据作为数字时代基本资源的重要性。然而，就像石油需要精炼才能生产出塑料、天然气、石化产品和其他对我们现代至关重要的副产品一样，数据也需要精炼才能充分发挥其潜力，推动数字化转型、创新、技术进步、生产力提高和经济增长 Palmer (2021)。数据精炼或处理的基础是数据的质量和完整性。这将数据变成支撑知识经济的关键资产。 数据完整性定义 数据完整性是指数据在其生命周期内的准确性和一致性。它是一个综合术语，涵盖了完整、未更改和正确的状态，使数据可靠地用于其预期用途 (Cote, 2021)。确保数据完整性涉及遵守一套旨在安全准确地管理数据的标准和控制，保护数据免遭未经授权的访问、更改或破坏。因此，数据完整性的维护不仅仅是处理，还包括存储数据以保持其有用性、可靠性和有效性。数据完整性是数据价值的基石，可确保数据在整个生命周期内始终保持准确和安全。数据完整性合规性的重要性：对于澳大利亚所有注册的高等教育机构而言，数据完整性是遵守一系列监管要求和监管机构的基础。高等教育质量标准局负责授予、管理并确保遵守《2021 年高等教育标准框架（门槛标准）》、《2011 年高等教育质量和标准 (TEQSA) 法案》（联邦）、《2003 年高等教育支持法案》（HESA）《注册机构国家行为准则》（联邦）、《2018 年海外学生教育和培训提供者国家行为准则》（国家准则），《2000 年海外学生教育服务法案》（联邦法案）和《2001 年海外学生教育服务条例》，其中概述了联邦海外学生机构和课程登记册 (CRICOS)，用于国际学生教育。其他政府机构管理的一系列联邦立法也要求采取强有力的数据完整性措施。这些是《1988 年隐私法案》（联邦法案）和《1958 年移民法案》（联邦法案）和《公司法案》（2001 年）。欧洲的《GDPR》、美国的《健康保险隐私及责任法》等国际法规以及世界各地的其他法规都执行严格的数据完整性标准，对不遵守规定的行为处以严厉的处罚。
保护 AI 数据应用程序：防范 AI 驱动的攻击并保护源数据完整性
总之，将人工智能融入数据安全战略代表着在持续对抗网络威胁的战斗中向前迈出了一大步。利用人工智能驱动的安全解决方案的适应性、效率和可扩展性，可以使组织能够创建强大的防御机制。然而，同样重要的是应对与人工智能相关的挑战，并确保采取平衡的方法，优先考虑安全和道德考虑。确保信息得到妥善保护，以确保数据输出可信，这是安全利用人工智能发挥最大能力的关键。当我们驾驭数字时代的复杂性时，人类专业知识与人工智能之间的协同作用将成为维护安全和有弹性的网络空间的关键。
增强物联网数据安全性：使用区块链来提高数据完整性和隐私
摘要：物联网（IoT）是一项技术，可以通过现有基础架构将数十亿个设备或“事物”连接到其他设备（机器到机器），甚至与人们联系。实际情况下的物联网应用包括智能城市，智能房屋，互联设备，运输，监视，智能供应链管理和智能电网。随着世界各地的设备数量在增加（在日常生活的各个方面），因此正在生产大量数据。因此，新的问题是由于当前技术的使用和开发而引起的，这些技术在新的应用程序，法规，云计算，安全性和隐私方面引起了新问题。区块链以分散的方式在保护和保留用户和数据的隐私方面表现出了希望。尤其是Hyperledger Fabric v2.x是新一代的区块链，是开源的，并提供多功能性，模块化和性能。在本文中，提出了基于HyperLeDger面料的服务（BAAS）应用程序的区块链，以应对与IoT相关的安全性和隐私挑战。引入了一种新的体系结构来启用这种集成，并已开发和部署，并在现实世界中进行了分析。我们还提出了一种新的数据结构，并基于公共和私钥加密，以增强安全性和隐私。
人工智能、数据完整性和新兴网络威胁
研究中采用了两种数据中毒方法：分视图数据中毒和前端数据中毒。分视图数据中毒基于这样的理解：虽然训练数据集的索引无法更改，但数据集中 URL 的内容可以更改，这使得“能够对数据集索引的 Web 资源施加持续控制的对手能够毒害最终用户收集的结果数据集”。38 当对手能够在很短的时间内更改 Web 内容且无法检测到修改时，就会发生前端数据中毒。如果恶意行为者能够准确预测何时访问此类 Web 内容以获取数据集快照，则有可能实现这一点。以广泛用于 AI 数据集的 Wikipedia 为例，研究人员发现他们可以“精确到分钟”地预测捕获数据快照的时间。39 这使得他们能够在拍摄数据快照之前的几分钟内插入不准确的数据，在此期间维基百科没有足够的时间修改不准确的数据。结果，错误的数据被捕获并输入到 AI 训练数据集中。