人工智能和机器学习算法的近期发展为网络自动化获取了动力。最近，移动网络运营商(MNO)正在用于以人工智能为基础的模块，通过在其租给/自有区域内许可的数据展开网络发给来构建网络自动化。5G网络的经常出现渐渐被打乱传统网络范式，必须超级异构网络来协商和的组织各类网络基站，例如宏基车站、微基站、家庭基站（Femto）、皮基站（pico）以及管理大规模多输出多输入（MIMO）、毫米波或设备到设备（D2D）通信。

但是，问题在于几个MNO的数据采访有限。基于区块链的数据共享可以转变这种情况，强化人工智能驱动的网络系统性能。

1. 什么是AI驱动的网络？人工智能对于我们来说并不新鲜，但人工智能算法的早期版本仅限于某些特定的应用于，而这些应用于仅限于系统的限制性计算能力。然后，随着人工智能更加限于，网络运营商开始探寻由AI驱动的网络系统以更佳的展开网络的组织和分配。其基本思想如下：首先用于聚类方法来取得网络的拟合分区，然后用于神经网络计算出来算法来取得拟合的流量路由。

并且，随着数据驱动智能的发展，算法现在可以通过采访大量数据来展开自学。图源：AI-powered networks随着人工智能和计算能力的更进一步发展，MNO现在可以用于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)从大量原始数据创立的组织模型。2. 什么是基于区块链的数据共享？随着智能合约的经常出现，基于区块链的技术对许多企业显得十分有吸引力。

早期区块链的基本问题是检验，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着数据安全。智能合约避免了参与者对检验问题和数据所有权的猜测。

智能合约首先被编译成机器代码并作为交易上载至区块链，某位矿工包交易，然后其他矿工通过对第一区块展开投票来展开检验，周而复始，再行通过另一个客户端加到数据后，在第二区块展开交易检验。此外，第三个客户端可以通过区块链块加载经过检验的数据。因此，网卓新闻网，智能合约更为民主化，并且可以通过检验系统来检验数据。

企业一般来说更喜欢不受许可的智能合约，而不是公共的智能合约，因为后者不如不受许可的智能合约安全性。3. AI 驱动的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AI驱动网络的智能合约。该系统分成三层。

· 用户层——系统中的参与者(MNO)· 系统管理层——包括以下组件：MSP （成员服务）共识节点（Consensus Nodes）检验器（Verifier）网守（Gatekeeper）数据链（DataChain）不道德链（BehaviorChain）· 数据存储层——基于云的数据存储4. 系统层的最重要部分1、MSP（成员服务）成员服务的功能是负责管理授予成员资格证书、展开系统参与者许可和登记。它持有人像主密钥一样的六根证书，并向登记成员授予第二个密钥（Cu）证书。每当有新成员重新加入系统时，都会获取一个“Cu”密钥作为新的证书。

私钥用作每个成员的身份登记和检验。在我们的案例中，成员是有所不同的移动网络运营商（MNO）。每个MNO的标识都必须MSP层获取的特定证书。

2、检验器（Verifier）:检验器对任何调用API的用户都用于通过MSP发售的“Cu”证书。应用于程序接口当作系统与用户之间展开交互的媒介。特定的GUI将他们的应用于创新变为现实。

3、共识节点（Consensus Nodes）:共识节点负责管理构建AI算法，这里我们基于区块链的数据共享系统集成了AI算法。通过共识算法来确保分类帐本的一致性。共识算法牵涉到到对交易背书，其中交易牵涉到到将原始数据编译器为区块链的字节码。此外，还须要确认交易上传遍区块链的顺序。

在交易背书过程中，如果两个区块链结点都想要把事务上传遍区块链中，则必须用于智能合约来确认由谁来对交易展开证实。“超级账本（Hyperledger Fabric）”用于的方法是对系统中的交易展开排序。

在此，交易代表模式和数据用于不道德。4、网守（Gatekeeper）:网守是数据层与系统之间相连的桥梁，通过智能合约来掌控对数据层的采访，有助保持准确的数据流以及系统对原始数据的准确采访。区块链（BlockChains）: 分享其网络基础架构和数据采访权限，以增加开支和运营的复杂性。

但是，现实环境中还不存在多个MNO的竞争和信任问题，可以通过证书授予机构增加这些问题。为了在分享数据之上对更高的证书展开许可，我们可以将数据链（DataChain）和不道德链（BehaviorChain）用作类似于超级账本结构的联盟链。“超级账本”实质上是具备模块化体系结构的开源分类帐本，可以在系统中很快用于共识节点和MSP这样的组件。数据链获取了对数据采访的控制权，而不道德链用作记录每个数据。

因此，融合一起，这两个区块链获取了对数据的许可、对数据的掌控以及对大量数据的审核。5. 数据权限在任何容许采访原始数据的系统中，数据权限都是要首要考虑到的问题。

按照其风险因素和其他安全性参数，数据权限可以被分成四个有所不同的层次。· 数据仅有对用户可见（L0）· 在不曝露原始数据的情况下以集体方式用于数据（L1）· 原始数据可可供定义和许可方采访（L2）· 数据是公开发表的（L3）留意：用户可以设置自己的数据权限级别从而取得原始的权限掌控6. 系统的数据结构为了通过较慢的用户查找和数据采访来加快数据共享的过程，系统专门设计了一种数据结构。让我们再行想到交易在数据链中是如何再次发生的。

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