微美全息(NASDAQ:WIMI)融合区块链+AI+IoT 三大技术,解锁物联网入侵检测新范式

作者:爱看科技日期:2025/10/14

在全面数字化转型的浪潮中,区块链、网络安全、人工智能与机器学习不再是孤立的技术概念,而是相互交织、共同推动行业进步的强大引擎。这些技术的紧密结合,特别是在物联网(IoT)领域的应用,正引领着一场前所未有的安全、效率与智能化变革。

实际,区块链技术以其去中心化、安全性和不可篡改性,为物联网数据存储和共享提供了全新的解决方案。而人工智能与机器学习技术的应用,使得物联网系统具备了自我学习和优化的能力。机器学习算法能够分析海量数据,识别出潜在的安全威胁或性能瓶颈,为系统提供精准的决策支持。

这种智能化分析不仅提高了物联网设备的有效性和网络安全系统的性能,还大幅降低了人工干预的需求,减少了运营成本。面对日益复杂的网络威胁,网络安全技术也在不断演进,能够为物联网系统构建多层次、全方位的安全防护体系。

据悉,微美全息(NASDAQ:WIMI)正在探索的基于机器学习和区块链的物联网入侵检测系统(IDS),是区块链、人工智能与机器学习技术融合应用的创新实践,结合区块链的加密特性,其能够更有效地抵御攻击、数据泄露等风险。

区块链不仅仅是作为一个数据存储的媒介,更是一个核心的安全加固层。结合机器学习算法,微美全息研究的基于机器学习和区块链的物联网入侵检测系统能够实现对物联网数据的实时、深度分析,通过不断学习和优化,能够识别出更加复杂和隐蔽的入侵模式。

与此同时,其预测能力允许系统提前预判潜在的安全威胁。这种智能化的分析方式不仅提高了IDS的准确性和效率,还显著降低了误报率和漏报率,为物联网设备提供了更加精准和全面的保护。

区块链、人工智能与机器学习的深度融合,正引领着物联网领域的安全与智能化变革,微美全息在基于机器学习和区块链的物联网IDS领域的创新实践,为物联网设备提供了强有力的安全保障;推动物联网生态系统内各组件之间的协同工作,实现安全策略的统一制定和执行,提升整个系统的安全性和运营效率。

未来,微美全息将继续深化区块链、人工智能、机器学习等技术的融合应用,探索与其他安全机制(如量子密码学、访问控制等)的集成,为物联网系统构建更加全面、智能的安全生态,形成更加智能、安全、高效的物联网生态,更为智慧城市、智能制造、智能家居等领域的发展提供强有力的支撑。


微美全息(NASDAQ:WIMI)融合区块链+AI+IoT 三大技术,解锁物联网入侵检测新范式》 是转载文章,点击查看原文


相关推荐


基于旗鱼算法优化卷积神经网络结合长短期记忆网络与注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的风电场发电功率预测
智能算法研学社(Jack旭)2025/10/12

基于旗鱼算法优化卷积神经网络结合长短期记忆网络与注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的风电场发电功率预测 文章目录 基于旗鱼算法优化卷积神经网络结合长短期记忆网络与注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的风电场发电功率预测1.CNN原理2.LSTM原理3.注意力机制4.CNN-LSTM-Attention5.风电功率预测5.1 数据集6.基于旗鱼算法优化的CNN-LSTM-Attention7.实验结果8.Matlab代码 1.CNN原理 卷积神经


C++ const 用法全面总结与深度解析
oioihoii2025/10/10

1. const 基础概念 const 关键字用于定义不可修改的常量,是C++中确保数据只读性和程序安全性的核心机制。它可以应用于变量、指针、函数参数、返回值、成员函数等多种场景,深刻影响代码的正确性和性能。 1.1 本质与编译期处理 const变量在编译时会被编译器严格检查,任何修改尝试都会导致编译错误。与C语言不同,C++中的const变量(尤其是全局const)通常不会分配内存,而是直接嵌入到指令中(类似#define),但在以下情况会分配内存: 取const变量地址时 const变量为


php artisan db:seed执行的时候遇到报错
快支棱起来2025/10/9

INFO Seeding database. Illuminate\Database\QueryException SQLSTATE[42S22]: Column not found: 1054 Unknown column 'email_verified_at' in 'field list' (Connection: mysql, SQL: insert into users (name, email, email_verified_at, password, remember_token,


apache POI 万字总结:满足你对报表一切幻想
大鱼七成饱2025/10/7

背景 国庆期间接了个兼职,处理机构的几张Excel报表。初次沟通,感觉挺简单,接入Easyexcel(FastExcel),然后拼lamda表达式就跑出来了。不过毕竟工作了这些年,感觉没这么简单。后面找业务方详细聊了一次,将需求落到纸面上。逐行研究了下BRD,有点挠头,跑数加各种样式,兼容新老版本,老方案是不行了。综合对比,最终选了老牌的 Apache POI 实现,下面说下为啥选POI,还有POI怎么用,包含样式、公式、动态表头、安全防范、百万级数据导入导出等功能。 一、技术选型 如果实现该


【转载】前验光师如何通过聪明模仿而非蛮干构建月收入3.5万美元的SaaS应用
是魔丸啊2025/10/6

转载 大多数人都认为你需要在科技领域拥有突破性的想法才能成功。 Samuel Rondot的想法与众不同。他的整个行动手册建立在一个简单的规则上:不要重新发明轮子——只要让它变得1%更好。 这种心态帮助他辞去了验光师的工作,从零开始自学编程,并推出了三个现在每月收入3.5万美元的SaaS应用。 以下是他如何做到的。 从验光师到自学程序员 Samuel从未计划成为一名程序员。几年前,他在眼镜行业工作,完全没有编程经验。 什么改变了?他想重建一个自己正在使用的Instagram工具——这一次,完全靠


免费领源码-Spring boot的物流管理系统 |可做计算机毕设Java、Python、PHP、小程序APP、C#、爬虫大数据、单片机、文案
vx_dmxq2112025/10/5

目   录 摘  要 Abstract 1  前言 1.1 设计目的 1.2 设计思路 1.3 国内外研究现状 2  相关技术 2.1  Java语言 2.2 MySQL数据库 2.3 Spring Boot框架 2.4 B/S模式 3  系统分析 3.1  可行性分析 3.2  系统需求分析 3.2.1  功能性分析 3.2.2  非功能性需求分析 3.3  系统用例分析 3.3.1  注


第一章 机器学习基础理论:机器学习概述(一)
FPGA+护理+人工智能2025/10/3

第一章 机器学习基础理论:机器学习概述 文章目录 第一章 机器学习基础理论:机器学习概述具体的专栏内容请参考: 人工智能专栏一、目标二、重点与难点三、内容1. 机器学习概述2. 机器学习在精神病护理领域的应用 前面python的基础内容算是完成了,接下来将要进入机器学习部分了。 具体的专栏内容请参考: 人工智能专栏 一、目标 通过本章学习,能够: 理解机器学习的基本概念和发展历程 了解机器学习在精神病护理领域的应用现状与前


在 Trae 国际版中添加 Chrome Dev MCP Server(Windows 实战指南)
wuhanwhite2025/10/2

前言 最近在折腾 Trae 国际版这类 AI 编程工具的时候,我发现它虽然支持接入 MCP(Model Context Protocol),但是只接受通过 npx 或 uvx 启动的 stdio 模式。 与此同时,Chrome 端的 mcp-chrome 扩展确实很好用,可以让 AI 直接获取浏览器标签页、截图、修改网页样式,甚至做一些自动化操作。但它默认暴露的是 Streamable HTTP 接口,并不符合 Trae 的要求。 这篇文章记录一下我在 Windows 环境下的实践


设计模式——单例模式
舒克起飞了2025/10/2

单例模式是一种创建型设计模式,它可以确保一个类在整个程序运行过程中只有一个实例,并提供一个全局访问点以获取该实例。         单例模式的核心思想就是:控制对象的实例化,防止创建多个实例,从而节省资源并保证行为一致性。 关键点: 单例类:包含单例实例的类,通常将构造函数声明为私有;静态成员变量:用于存储单例实例的静态成员变量;获取实例方法:静态方法,用于获取单例实例;私有构造函数:防止外部直接实例化单例类;线程安全处理:确保在多线程环境下单例实例的创建是安全的。构造函数和析构函数是私有


Python 的内置函数 breakpoint
IMPYLH2025/10/2

Python 内建函数列表 > Python 的内置函数 breakpoint def breakpoint(): ''' 调用位置进入调试器 ''' Python 的内置函数 breakpoint() 是一个用于调试的便捷工具,它会在调用时自动触发调试器,让开发者能够暂停程序执行并检查当前状态。这个函数在 Python 3.7 及更高版本中引入,旨在简化调试过程,特别是在复杂程序中设置断点的场景。 基本用法: def calculate_sum(a, b):

首页编辑器站点地图

Copyright © 2025 聚合阅读

License: CC BY-SA 4.0