区块链技术如何革新学术证书验证

近年来,教育领域越来越多地寻求创新技术以提升学术证书的完整性和安全性,区块链成为一个特别有前景的解决方案。据EdTech Review报道,许多教育机构,包括学校和大学,正在探索利用区块链技术来保障学术记录,如毕业证书和成绩单的安全。这一做法旨在打击假冒文凭,增强学生资格的可信度。 传统的颁发和验证证书的方法长期以来都容易被伪造和篡改,破坏了合法资格的信誉,也给雇主和机构的验证工作带来了困难。区块链提供了一种革命性的替代方案,将毕业证书和成绩单记录在一个去中心化、加密且防篡改的账本上。其核心特性——透明性、不可更改性和安全性——确保一旦记录,证书就无法被篡改或伪造,大大降低了欺诈行为,并提升了雇主和利益相关者的信任。这也有助于保护颁发机构的声誉。 此外,区块链还能简化验证流程。传统的验证方式通常涉及繁琐且耗时的行政工作,需要与教育机构直接沟通,常常导致延误和成本增加。有了区块链,验证者可以即时且安全地以数字方式验证证书,无需联系颁发机构,从而减轻大学的行政负担,加快招聘流程。区块链还支持全球验证,无论地理位置如何,都能实现无缝访问和记录验证。 多个先锋机构已启动试点项目,并与区块链技术公司合作,取得了令人鼓舞的成果,如安全性提高和验证流程简化。然而,仍然存在一些挑战,包括数据隐私保护、不同区块链平台之间的互操作性,以及初期实施成本。教育机构必须在遵守数据保护法律的同时,保护学生的敏感信息,同时保持区块链的透明性和可访问性。 广泛采用还依赖于机构与司法管辖区之间的共识与标准化。制定统一的发行、存储和验证区块链证书的协议,将有助于实现整合与接受,教育主管部门和认证机构在推动标准和合规方面发挥着关键作用。 总之,采用区块链技术进行学术认证,是打击造假和提升验证效率的重要进步。它为学生提供可验证、不可篡改的记录,增强全球范围内的信任和信誉。随着区块链技术的成熟及其对现有挑战的应对,未来它有望改变学术证书的颁发、存储和验证方式,成为未来教育的重要基础部分。
Brief news summary
区块链技术在教育机构中越来越多地被用于确保和验证学术资格。传统的文凭和成绩单验证方法容易被造假,给雇主和学校带来验证上的困难。区块链通过采用去中心化、不可篡改的账本,永久记录学术成就,确保其真实性,防止未经授权的篡改。这使得验证过程可以实现即时且安全,无需联系颁发机构,减少行政工作量,加快招聘和录取流程。虽然全球的试点项目展示了区块链在提升安全性和简化资格验证方面的潜力,但仍存在一些挑战,包括数据隐私问题、互操作性障碍、高昂的实施成本以及缺乏标准化协议。尽管如此,区块链有望通过提供可靠、不可更改的记录,提升教育成果的信任度和可信度,从而在全球范围内彻底革新学术资格认证。
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人工智能专家讨论先进AI系统可能带来的存在性风险
人工智能(AI)的快速发展引发了专家们广泛的讨论和担忧,尤其是关于其对人类长远影响的潜在风险。像特斯拉和SpaceX的CEO埃隆·马斯克,以及AI研究公司Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪,他们都警告AI可能带来的严重生存威胁,估计由AI引发的人类灭绝的可能性高达10%到25%。这一令人警醒的评估凸显了制定强有力监管框架和安全措施以监督AI发展和应用的紧迫性。 以远见著称的马斯克长期警示未受监管的AI危险。他虽然认可AI的益处,但强调如果缺乏适当监管,AI可能会超越人类控制,导致灾难性后果。马斯克推崇积极的监管措施,以确保AI的进步以人类安全为优先。同样地,达里奥·阿莫迪也表达了类似的担忧,他带领的Anthropic主要致力于开发可解释、符合人类价值观的AI系统,以降低自主AI行为带来的风险。他的风险估算充分反映了许多AI界人士对未受控AI发展的严重关注。 随着AI系统的快速提升,越来越多的任务变得由AI独立完成,从复杂语义理解到自主决策,表现出曾被认为只能由人类完成的能力。这些进步虽然有望带来行业变革和生活质量的改善,但同时也带来了前所未有的挑战,即如何保证AI的安全和伦理运作。专家们指出,如果没有相应的保障措施,AI可能会被恶意利用或发展出与人类利益背道而行的行为。现代AI的复杂性增加了预测所有潜在故障或意外后果的困难,进一步加剧了对事故或恶意利用的担忧,也让AI治理的难度变得更加突出。 因此,科学界和政策制定者呼吁制定全面的AI法规,建立安全保护机制,确保AI设计过程的透明度,以及制定符合社会伦理的指导方针,使AI的操作与社会价值观保持一致。鉴于AI的全球性发展与部署,国际合作尤为重要。除监管外,持续的AI安全与伦理研究也至关重要。学术界和相关机构正努力开发既强大又可控、符合人类目标的AI系统,包括验证AI行为、提升可解释性、评估伦理影响等方面。 关于AI风险与监管的讨论反映了利用变革性技术的同时保护人类未来的更大挑战。随着AI以空前速度推进,平衡创新与谨慎变得尤为关键。马斯克和阿莫迪等领导者的警告突出了亟需解决这些问题的紧迫性。 总而言之,顶尖专家估计的AI可能引发的人类灭绝风险在10%到25%之间,是一个亟待解决的全球性问题。建立稳健的监管框架和安全措施,确保AI发展符合人类安全与价值观,是当务之急。若未能有效应对这些风险,将可能导致无法逆转的后果,因此,跨学科、深思熟虑的AI治理对人类未来至关重要。

SEC举行圆桌会议讨论加密货币政策与监管
美国证券交易委员会(SEC)加密货币工作组于周五举行了一场重要的圆桌会议,聚焦于加密货币产业与证券法律交汇处的复杂挑战和不断演变的细节。这次会议汇聚了关键利益相关者——监管机构、行业专家、法律专业人士和市场参与者,旨在应对当前快速发展的加密生态系统中的紧迫问题和监管不确定性。圆桌会为公开对话提供了平台,交流了SEC在监管数字资产、维护市场诚信以及促进创新方面的角色和观点。 与会者密切审查了现行监管框架,特别是关于某些加密货币及相关产品是否符合联邦证券法定义的证券资格。工作组强调,传统证券法规在适用于新颖且技术复杂的加密工具时存在困难,这些工具往往难以用传统方式分类。讨论的核心议题是迫切需要更加明确的指导和更精确的监管定义,以减轻发行人和投资者的困惑。缺乏统一标准导致市场环境碎片化,合规难度加大,执法行动也显示出不一致性。 与会者普遍认为,有必要在保护投资者与鼓励负责任的创新之间取得平衡,确保美国在全球数字资产市场保持竞争力。会议还讨论了有关潜在欺诈行为和市场操纵的担忧,突显了SEC对打击非法活动和促进透明度的决心。Crypto工作组回顾了其用以监控市场行为和执行合规的工具和策略,强调持续的调查和执法行动以打击不法分子。 此外,会议还涵盖了去中心化金融(DeFi)协议、不可替代代币(NFT)及其他新兴加密技术的发展趋势,这些都因其独特的结构和去中心化特性而对传统监管方式提出挑战。监管机构正在积极探索如何在不阻碍技术创新的前提下,将证券法律适用于这些创新。此次圆桌会议是SEC推动与加密社区交流、制定由利益相关者意见和市场实际情况共同塑造的全面监管策略的一个组成部分。 随着数字资产行业的迅速扩展,此类交流对于制定应对加密市场特殊性质的规则和政策、同时保护投资者和维护市场诚信至关重要。总之,SEC周五举行的加密货币工作组圆桌会议深入探讨了新兴加密产业与成熟证券法律体系之间的关系。此次思想和担忧的交流展现了监管机构不断努力调整适应这一新金融前沿的措施。观察人士预期SEC将继续推出更多监管澄清和发展措施,以应对这一充满挑战但充满前景的领域。

推动机构采用的前五大区块链基础设施公司
金融机构越来越多地探索区块链技术,因为它能够简化清算流程,实现实时转账,并支持对证券、信贷、债券和房地产等实体资产(RWAs)的代币化。区块链的吸引力在于其提高效率、透明度,以及在金融交易中自动化的潜力。 然而,机构的采用过程远不止简单的API集成,还面临诸多挑战,包括监管和数据隐私问题、缺乏标准化、托管和身份相关的运营风险,以及与传统系统的集成。 随着传统金融(TradFi)对代币化实体资产和去中心化金融(DeFi)兴趣的加深,与第三方区块链基础设施提供商合作变得尤为关键,以应对区块链的技术和运营复杂性。五家领先的基础设施公司正推动机构采用,通过让区块链变得可访问且符合合规要求,支持传统金融的发展: **Fireblocks** Fireblocks是一家领先的数字资产基础设施提供商,提供安全、可扩展的平台,简化托管、代币化、支付、清算和交易的各类应用。其安全体系基于多层技术,结合多方计算(MPC)、硬件隔离和政策治理,有效保护私钥,减少内部和外部威胁带来的运营风险。Fireblocks支持资产管理公司、金融科技企业和银行实现安全、合规的数字资产托管、转移和发行。它还提供广泛的自动化和工作流程,连接超过1,800个流动性伙伴和交易对手,简化代币化、支付和交易的启动过程。被BNY Mellon、Galaxy、Revolut等超过2,000个机构信赖,Fireblocks已保障超过10万亿美元的数字资产交易,涉及100个区块链和3亿个钱包。 **Chainlink** Chainlink以其区块链抽象层闻名,能通过去中心化的中 Oracle 实现通用智能合约的互联互通。它解决了数据可用性、信任最小化自动化和互操作性等关键问题,促进区块链、DeFi和RWAs代币化的广泛应用。链链接作为区块链和传统金融系统之间的中介,提供经验证的价格、跨链互操作、流程自动化和实体世界集成,通过与SWIFT和银行的合作,推动机构安全试点和扩展区块链应用与资产。这一基础架构支撑着价值超过21万亿美元的交易,服务于一些最具影响力的机构。 **Applied Blockchain** 拥有十年行业经验的Applied Blockchain专注于企业级区块链和隐私技术,帮助能源、医疗、供应链等行业的组织利用注重隐私的区块链应用。其服务涵盖从构思、咨询到架构设计、开发和持续支持,重视合规且可扩展的隐私解决方案。Applied Blockchain已与巴克莱银行、美国银行、哥伦比亚银行集团和壳牌等大型金融机构合作,助力壳牌创建全球首个基于区块链的油品衍生品交易平台。与RiskBlocks合作,构建了一个利用区块链技术的市场,简化资本风险转移,实现全周期透明。 **Consensys** Consensys是一家著名的以太坊相关软件公司,为机构提供基础设施、工具和企业级服务,帮助其自主构建、部署和管理区块链应用。其旗舰产品包括MetaMask Institutional和Infura,提供安全的钱包访问、可扩展的基础设施及与以太坊及其他EVM兼容网络(如Polygon和BNB Smart Chain)交互的开发者工具。通过提供具有细粒度控制和合规功能的托管解决方案,以及咨询和定制服务,Consensys协助银行和资产管理机构推出代币化资产、稳定币和数字资本市场基础设施。这一整套支持降低了技术门槛,使机构能够在定制框架中充分利用区块链的优势。 **Maple Finance** Maple Finance是一个基于区块链的资本市场平台,能实现机构通过代币化、非超额抵押贷款的资金借贷——与DeFi中普遍采用的超额抵押不同。它为信贷专业人士提供建立和管理链上贷款池的途径,这些贷款池由严格的尽职调查和借款人背景审查支持。这种方式使机构能够以更高的透明度、高效性和速度部署资金,优于传统信贷市场。Maple结合了熟悉的风险回报特性和改进的数据可见性、可编程合规性及实时结算。通过智能合约自动化和去除中介机构,降低了成本和摩擦,同时保持了机构级的控制。 bridging传统信贷配置与DeFi,Maple为机构开启了与区块链原生借款人的新渠道。 这些公司共同成为推动金融机构采用区块链技术的关键力量,提供所需的安全性、合规性和运营工具,以释放区块链在传统金融框架下的变革潜力。

Meta投资者欢呼,扎克伯格加大对人工智能的投入
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区块链上的机器学习:一种工程计算安全的新方法 | Newswise
《工程学》最新发表的一项研究提出了一种创新框架,该框架整合了机器学习(ML)与区块链技术(BT),旨在提升工程应用中的计算安全性。该框架名为“区块链上的机器学习”(MLOB),旨在克服目前ML-BT集成方法的不足,这些方法主要关注数据安全,而忽视了计算安全。 机器学习在工程领域广泛应用于解决复杂问题,具有高精度和高效率。然而,它也容易受到数据篡改和逻辑损坏等安全威胁。区块链以其去中心化、透明性和不可篡改性被研究用来保护工程数据。尽管如此,传统的ML工作流程仍然面临链外漏洞,因为ML模型通常在区块链环境之外执行。 MLOB框架通过将数据和计算嵌入区块链,实现作为智能合约运行,并对执行日志进行安全保护。该框架包括四个关键组成部分:ML获取,即针对特定任务训练的ML模型;ML转换,对训练好的模型进行修改以便在区块链上部署;ML安全加载,确保数据和模型传输的安全;以及基于共识的ML模型执行,确保计算过程的正确性和安全性。 为了验证MLOB的有效性,研究人员开发了原型,并将其应用于室内施工进度监测。他们将该框架与三种基础方法以及两个最新的ML-BT集成方案进行了比较。结果显示,MLOB显著增强了安全性,有效阻止了六种预定义的攻击场景。在保持高精度方面表现优异,平均交并比(MIoU)仅比表现最佳的基础方法低0

人工智能在网络安全中的应用:提升威胁检测与应对能力
人工智能正在成为网络安全中的核心元素,显著提升识别和应对潜在威胁的能力。在当今数字时代,网络攻击变得日益复杂和频繁,传统安全方法往往难以应对。人工智能通过采用先进的算法,分析大量数据,例如网络流量和用户行为,帮助发现可能预示安全漏洞的异常现象,从而提供一种变革性的解决方案。将人工智能融入网络安全系统,能够实现主动防御策略。不同于通常在受到损害后才采取反应的传统方式,AI驱动的系统支持实时监控和分析,从而提前检测可疑活动。这种快速识别对于降低风险和保护信息基础设施免受破坏至关重要。AI算法通过持续学习新输入的数据,不断提升自身的准确性。它们能够识别正常网络行为的模式,及时发现偏离常规的情况,潜在地反映出诸如恶意软件、勒索软件、钓鱼攻击或未授权访问等网络威胁。自动化的初步威胁检测流程,减轻了人类安全分析师的负担,使他们能够专注于调查和解决更复杂的问题。此外,人工智能还增强了应对能力,能够迅速对检测到的威胁采取行动。自动化机制可以立即隔离受感染的网络段、阻止有害流量,并启动封堵措施。这些快速响应对于限制网络攻击的影响至关重要,因为一旦放任不管,攻击可能迅速升级。随着网络犯罪分子采用越来越先进的策略,在网络安全战略中引入人工智能已成为必然。金融、医疗、政府等各行业的组织纷纷采用由人工智能驱动的安全措施,以保持在不断变化的威胁面前的竞争优势。AI的适应性使这些系统能够调整应对新型攻击技术,持续提供保护,应对不断演变的威胁环境。除了检测和响应之外,人工智能还通过在被利用之前识别软件和基础设施的弱点,帮助管理漏洞。它支持预测分析,协助组织利用历史数据和威胁情报对潜在入侵进行预报。尽管如此,在网络安全中部署人工智能仍面临挑战。确保算法的准确性,以减少误报和漏报,是非常关键的。同时,还需谨慎处理关于AI决策的伦理问题以及数据隐私的保护,以维护信任并符合相关法规。总之,人工智能处于当代网络安全解决方案的前沿。通过增强检测能力和实现快速反应,AI赋能组织更有效地应对日益复杂的网络威胁。随着技术的不断发展,在网络安全中持续整合和优化人工智能,将在保护数字资产和维护全球信息系统完整性方面发挥至关重要的作用。

ICE 想要更多的区块链分析技术;军方从 Meta、OpenAI 和 Palantir 招募军官组…
美国移民国土安全调查执法局(ICE)正增加在区块链情报技术方面的投入, alongside other investigative platforms.