本文摘要:人工智能和机器学习算法的最新发展为网络自动化提供了动力。

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人工智能和机器学习算法的最新发展为网络自动化提供了动力。最近,移动网络运营商(MNO)正在使用基于人工智能的模块,通过在其租赁/自有区域分发许可数据来构建网络自动化。

5G网络的频繁出现逐渐打乱了传统的网络范式,需要协商和组织各种网络基站,如宏基站、微基站、毫微微基站、微微基站,管理大规模的MIMO、毫米波或设备对设备(D2D)通信。然而,问题在于对几个MNO的有限数据采访。基于区块链的数据共享可以改变这种状况,增强人工智能驱动的网络系统的性能。1.什么是AI驱动的网络?人工智能对我们来说并不陌生,但是早期版本的人工智能算法局限于一些特定的应用,而这些应用又局限于系统有限的计算能力。

然后,随着人工智能变得越来越有限,网络运营商开始探索AI驱动的网络系统,以更好地组织和分布网络。其基本思想是:首先在聚类方法中使用得到网络的拟合分区,然后在神经网络算法中使用得到拟合的交通路线。此外,随着数据驱动智能的发展,算法现在可以通过访问大量数据来自学。

来源:人工智能驱动的网络随着人工智能和计算能力的进一步发展,MNO现在可以用于由卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)从大量原始数据创建的组织模型中。2.什么是基于区块链的数据共享?随着智能合同的频繁出现,基于区块链的技术对许多企业非常有吸引力。

早期区块链的基本问题是视察。许多专家指出,基于区块链的数据共享中的数据民主化正在威胁数据安全。智能契约避免了参与者对检查问题和数据所有权的猜测。

首先,智能合同被编译成机器代码,并作为交易上传到区块链。一个矿工打包事务,然后其他矿工通过对第一个块进行投票来测试它。一次又一次,在通过另一个客户端将其添加到数据之后,在第二个块中执行事务测试。

此外,第三个客户端可以通过区块链块加载经过验证的数据。因此,智能契约更加民主,可以通过测试系统进行测试。一般来说,企业更喜欢无执照的智能合同,而不是公共智能合同,因为后者不如无执照的智能合同安全。

3.人工智能驱动网络中基于区块链的数据共享。基于区块链的数据共享利用了人工智能驱动网络的智能契约。

系统分为三层。用户层——系统的参与者(MNO)系统管理层——包括以下组件:MSP(成员服务)共识节点、验证者、看门人、数据链、行为链、数据存储层3354基于云的数据存储4。系统第一层最重要的部分。MSP(会员服务)会员服务的功能它持有主密钥等6个证书,并向注册会员授予第二个密钥(Cu)证书。

每当新成员重新加入系统时,他都会获得一个“Cu”密钥作为新证书。私钥用作每个成员的身份注册和验证。

在我们的案例中,成员是不同的移动网络运营商(MNO)。每个MNO的标识必须是由MSP层获得的特定证书。

2.验证器):验证器用于MSP为任何调用API的用户颁发的“Cu”证书。应用程序接口被用作系统和用户之间的交互媒介。特定的图形用户界面将它们在创新中的应用变为现实。

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3.共识节点):共识节点负责管理和构建AI算法。在这里,我们基于区块链的数据共享系统集成了人工智能算法。一致性算法用于确保账簿的一致性。

共识算法涉及交易背书,交易背书涉及将原始数据编译成区块链字节码。此外,有必要确认交易在区块链传播的顺序。在交易背书的过程中,如果两个区块链节点都希望将交易分散到整个区块链,则必须在智能合同中使用它们来确认谁将验证交易。“超级分类帐结构”使用的方法是对系统中的交易进行排序。

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在这里,交易代表了不道德的模式和数据。4.网守):是数据层和系统之间的桥梁。通过智能契约控制数据层的访问,有助于保持准确的数据流和系统对原始数据的准确访问。

区块链):共享其网络基础设施和数据访问权限,以增加支出和操作复杂性。然而,多重MNO的竞争和信任问题在现实环境中并不存在,这些问题可以由认证机构来补充。为了在共享数据的基础上许可更高的证书,我们可以使用数据链和行为链作为类似超级分类账结构的联盟链。

“超级总账”本质上是一个模块化架构的开源总账,可以快速用于系统中的共识节点和MSP组件。数据链获得数据访问的控制权,而不道德链用来记录每一个数据。因此,这两个区块链一起获得数据许可、控制数据和审计大量数据。5.数据访问在任何允许访问原始数据的系统中,数据访问是首要考虑因素。

根据其风险因素和其他安全参数,数据权限可分为四个不同的级别。数据仅对用户可见(L0)。它以集体方式用于数据,而不暴露原始数据(L1)。

许可方(L2)可以定义和访问原始数据。数据公开发布(L3)。注意:用户可以设置自己的数据权限级别,以获得原始权限控制。

6.系统的数据结构为了通过缓慢的用户搜索和数据访问来加快数据共享的过程,系统专门设计了一种数据结构。让我们再思考一下事务是如何在数据链中再次发生的。

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