人工智能与区块链：原理、技术与创新_刘志毅_9787115682116

在数字技术飞速发展的当下，人工智能与区块链作为驱动社会变革的核心力量备受瞩目。本书聚焦这两大前沿技术的融合，为读者呈现其理论、应用与发展趋势。本书以“融合创新”为主线，搭建全面的知识体系。本书共分 5 部分 11 章，其中理论基础部分从历史演进出发，借助数学工具，深入讲解相关核心概念等，奠定学习根基；核心技术部分从共识与验证算法出发，阐述关键技术，剖析技术融合路径；高级主题部分关注前沿领域，探讨安全与隐私及性能优化技术；研究前沿部分前瞻新兴技术影响，指明研究方向；应用设计部分结合真实项目案例，促进理论到实践的转化。本书各章均设有丰富的问题与练习，帮助读者巩固所学知识、提升动手实践能力。同时，本书兼顾学术性与易读性，以通俗的比喻来解读复杂、深奥的理论知识，适合高等学校计算机科学与技术、软件工程、信息安全等相关专业的师生，以及从事人工智能、区块链领域研究的科研人员和技术人员使用。

第 1 部分理论基础第　1 章人工智能与区块链融合导论..................................................　2 1.1　历史演进与核心概念 ................................3 1.1.1　人工智能的发展历程.........................3 1.1.2　区块链技术的演进.............................5 1.1.3　AI-区块链融合系统的核心概念........6 1.2　数学预备知识............................................7 1.2.1　概率论与数理统计.............................8 1.2.2　线性代数.............................................9 1.2.3　最优化理论.......................................10 1.3　分布式计算模型与 AI-区块链融合系统架构..................................................11 1.3.1　分布式计算模型...............................11 1.3.2　AI-区块链融合系统架构 .................12 1.3.3　交互模式...........................................13 1.4　AI-区块链融合系统设计原则与工程约束..........................................................14 1.4.1　AI-区块链融合系统设计原则..........14 1.4.2　工程约束...........................................15 问题与练习.......................................................16 第　2 章算法基础......................................17 2.1　计算复杂性理论 ......................................18 2.1.1　基本概念与定义...............................18 2.1.2　计算复杂性分析方法.......................19 2.2　分布式系统：基础模型、算法与一致性模型 ..............................................21 2.2.1　分布式系统基础模型.......................21 2.2.2　分布式算法.......................................24 2.2.3　一致性模型.......................................27 2.3　密码学原语 ..............................................29 2.3.1　基础密码学.......................................29 2.3.2　高级密码学原语...............................32 2.3.3　区块链中的密码学应用...................36 2.4　博弈论与机制设计 ..................................39 2.4.1　博弈论基础.......................................39 2.4.2　机制设计...........................................41 2.4.3　区块链中的博弈...............................45 问题与练习.......................................................48 第　3 章机器学习基础...........................　49 3.1　统计学习理论 ..........................................50 3.1.1　学习理论基础...................................50 3.1.2　泛化理论...........................................52 3.2　优化方法 ..................................................54 3.2.1　梯度优化...........................................55 3.2.2　高阶优化方法...................................57 3.3　神经网络架构 ..........................................60 3.3.1　基础神经网络架构...........................60 3.3.2　高级神经网络架构...........................62 3.3.3　训练技巧...........................................65 3.4　概率模型与推理......................................68 3.4.1　概率图模型.......................................68 3.4.2　推理方法...........................................71 问题与练习.......................................................73 第　2 部分核心技术第　4 章共识与验证算法.......................75 4.1　拜占庭容错机制......................................76 4.1.1　理论基础...........................................76 4.1.2　PBFT 算法详解................................78 4.1.3　现代 BFT 算法 .................................80 4.2　证明机制..................................................82 4.2.1　工作量证明.......................................82 4.2.2　权益证明...........................................84 4.2.3　混合与新兴证明机制.......................87 4.3　AI 增强的共识协议.................................89 4.3.1　智能预测模型...................................89 4.3.2　自适应优化机制...............................91 4.3.3　学习型共识系统...............................94 4.4　网络安全与攻击模型..............................98 4.4.1　攻击类型分析...................................98 4.4.2　安全防护机制.................................101 4.4.3　AI 辅助安全防护 ...........................106 问题与练习.....................................................108 第　5 章智能合约系统.........................　110 5.1　合约理论与设计模式............................　111 5.1.1　合约理论基础.................................111 5.1.2　智能合约设计模式.........................112 5.1.3　合约优化策略.................................114 5.2　形式化验证方法....................................　116 5.2.1　形式化规范说明.............................117 5.2.2　验证技术与工具.............................118 5.2.3　验证实践应用.................................121 5.3　基于 AI 的合约分析..............................123 5.3.1　智能静态分析.................................123 5.3.2　动态行为分析.................................125 5.3.3　AI 驱动的合约优化........................127 5.4　安全性与隐私性考量 ............................129 5.4.1　安全威胁分析.................................129 5.4.2　安全防护机制.................................131 5.4.3　隐私保护技术.................................133 问题与练习.....................................................135 第　6 章系统架构与实现....................　136 6.1　分布式系统设计 ....................................137 6.1.1　系统架构模式.................................137 6.1.2　一致性模型.....................................138 6.1.3　容错机制设计.................................139 6.2　网络层协议............................................141 6.2.1　P2P 网络拓扑 .................................141 6.2.2　消息传播机制.................................143 6.2.3　网络优化策略.................................145 6.3　存储与计算模型 ....................................147 6.3.1　分布式存储架构.............................148 6.3.2　计算引擎设计.................................150 6.3.3　数据索引优化.................................151 6.4　跨链集成................................................154 6.4.1　跨链架构设计.................................154 6.4.2　跨链互操作性协议.........................156 6.4.3　跨链安全与治理.............................159 问题与练习.....................................................160 第　3 部分高级主题第　7 章 AI 驱动的区块链系统........　163 7.1　区块链上的联邦学习 ............................164 7.1.1　基础架构.........................................164 7.1.2　模型聚合.........................................165 7.1.3　分布式训练.....................................167 7.2　链上 AI 模型训练..................................168 7.2.1　计算框架.........................................169 7.2.2　优化策略.........................................170 7.2.3　性能评估.........................................172 7.3　去中心化 AI 市场..................................173 7.3.1　市场机制.........................................174 7.3.2　信用系统.........................................175 7.3.3　资源调度.........................................177 7.4　隐私保护的 AI 计算..............................179 7.4.1　安全计算框架.................................179 7.4.2　数据保护.........................................180 7.4.3　隐私增强技术.................................182 问题与练习.....................................................184 第　8 章安全与隐私..............................　185 8.1　密码协议分析........................................186 8.1.1　安全性模型.....................................186 8.1.2　协议分析.........................................188 8.2　隐私增强技术........................................189 8.2.1　混淆技术.........................................190 8.2.2　隐私计算.........................................191 8.3　攻击向量与防御 ....................................193 8.3.1　攻击分类.........................................194 8.3.2　防御策略.........................................196 8.4　零知识证明 ............................................198 8.4.1　基础理论.........................................198 8.4.2　实现技术.........................................200 问题与练习.....................................................203 第　9 章性能优化...................................204 9.1　可扩展性解决方案 ................................205 9.1.1　链下扩展技术.................................205 9.1.2　链上扩展优化.................................207 9.1.3　混合扩展模式.................................209 9.2　分片技术 ................................................211 9.2.1　分片架构设计.................................211 9.2.2　分片间通信.....................................213 9.2.3　分片安全机制.................................215 9.3　二层协议 ................................................217 9.3.1　Rollup 技术体系.............................218 9.3.2　状态通道网络.................................219 9.3.3　二层协议互操作.............................221 9.4　基于 AI 的性能调优 ..............................224 9.4.1　智能资源调度.................................224 9.4.2　参数智能优化.................................226 9.4.3　性能预测与监控.............................229 问题与练习.....................................................232 第　4 部分研究前沿第　10 章新兴技术 ................................234 10.1　量子计算的影响 ..................................235 10.1.1　量子计算基础...............................235 10.1.2　对密码系统的威胁.......................236 10.1.3　对区块链系统的冲击...................238 10.2　后量子密码学......................................239 10.2.1　后量子密码学基础.......................239 10.2.2　标准化与实现...............................242 10.2.3　在区块链中的应用.......................244 10.3　先进 AI 架构........................................246 10.3.1　神经架构搜索...............................247 10.3.2　量子机器学习...............................249 10.3.3　自主学习系统...............................251 10.4　未来研究方向......................................253 10.4.1　技术融合趋势...............................253 10.4.2　基础设施革新...............................255 10.4.3　理论突破方向...............................257 问题与练习.....................................................259 第　5 部分应用设计第　11 章实现项目................................　261 11.1　供应链平台 ..........................................262 11.1.1　溯源系统.......................................262 11.1.2　多方协作.......................................263 11.2　AI 治理框架.........................................264 11.2.1　模型管理.......................................264 11.2.2　决策机制.......................................265 11.2.3　激励机制.......................................267 11.3　去中心化数据市场 ..............................268 11.3.1　数据资产化...................................268 11.3.2　数据定价机制...............................270 问题与练习.....................................................272

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