本文全面调查了区块链在大数据领域中的应用，着重研究最新的方法、机会和未来方向，包括区块链服务以实现大数据采集、存储、分析和隐私保护，以及在智慧城市、智能医疗、智能交通和智能电网等不同垂直领域的应用。此外，文章还涵盖了一些代表性的区块链大数据项目，并分析了面临的挑战和未来方向。

Sep, 2020

该研究论文综述了区块链的安全性和隐私保护。文章首先介绍了区块链的概念和加密货币系统的基本安全属性，然后讨论了应用于区块链的更高级的安全和隐私属性。最后，研究人员回顾了一些代表性的共识算法、哈希链存储、混合协议、匿名签名和非交互式零知识证明等实现这些安全属性的技术。

Mar, 2019

该研究论文提出了一个综合框架，结合了区块链、智能合约和星际文件系统，通过在联邦学习中整合数据信任，以便安全地共享数据并提供激励、访问控制机制和惩罚任何不诚实的行为，实验证明该模型在提高联邦学习模型的准确性的同时确保数据共享过程的安全和公平性；论文还介绍了一种分散化的联邦学习平台，成功地使用区块链技术在 MNIST 数据集上训练了一个 CNN 模型，这个平台使多个工作器能够同时训练模型，同时保护数据的隐私和安全性，分散化的架构和区块链技术的应用允许工作器之间进行高效的通信和协作，该平台具备促进分散化机器学习并支持各个领域隐私保护合作的潜力。

Jul, 2023

区块链技术及其与大数据、机器学习和加密货币相关的数据分析的综合资源论文。

Apr, 2024

本研究结合边缘计算和区块链技术的特点，提出了一种基于区块链的数据传输机制，使用分布式架构保证数据不被篡改，最终模拟结果表明该方案可以在很大程度上保证物联网中数据传输的可靠性。

Feb, 2022

本文试图寻求用区块链作为信任引擎的设计原则，通过定性和定量研究的混合方法，讨论了区块链的过去、现在和未来发展方向，并得出了区块链设计原则的三个发现：第一，区块链作为分布式数据库的原始设计原则是否得以实现存在争议；第二，区块链社区的现有分类包括隐私和安全、可扩展性、去中心化、适用性、治理和监管、系统设计及跨链互操作性等方面。在这些分类中，隐私和安全的研究和应用更为突出，其他方面仍有较大的发展机会。最终，我们认为必须通过跨学科综合解决方案来弥合当前区块链设计与真正智能世界信任引擎设计原则之间的差距。

Jan, 2023

提出一种通过区块链和智能合约实现的数据中心联邦学习架构，其中包含一个虚拟的公共市场，提供高质量的数据以供训练，通过激励机制提高数据质量和完整性，该架构有助于提高训练数据集的增长速度和模型准确性。

Jun, 2022

本文探讨了基于区块链技术进行联邦学习的安全数据共享平台的性能和安全性，系统地回顾了现有的研究。结论是目前该领域仍有许多值得探究的问题和研究方向。

Jun, 2023

这篇研究提出了一种基于区块链和知识图技术的分散和自适应软件框架，以透明和可靠的方式支持物联网环境之间的知识交换和互操作性。

Apr, 2022

本文提出使用区块链技术来构建可信赖机器学习系统，并使用智能合约实现自动化的机器学习过程，从而解决现有数据库不可信、难以自动化的问题。本文的三个贡献是建立了机器学习技术和区块链技术之间的联系，提出了使用区块链技术的可信机器学习的统一分析框架，并使用关联规则挖掘为例来展示如何应用于社会问题的分析。

Mar, 2019