在數字安全領域，AI與區塊鏈的深度融合正成為破局“人力依賴”與“被動響應”困境的關鍵變量。深圳市信息服務業區塊鏈協會會長鄭定向在接受《證券日報》采訪時指出，這兩大技術的協同進化將重構安全防護邏輯，推動行業從“人工值守”的傳統模式邁向“智能免疫”模式，其核心價值體現在雙向賦能、場景落地與體系革新三個維度。AI與區塊鏈深度融合，有望推動安全防護智能化。

一、雙向賦能：打造安全防護的“智能閉環”

鄭定向闡釋，AI與區塊鏈的融合并非簡單疊加，而是形成“可信存證+智能決策” 的正向循環：

區塊鏈為AI筑牢數據根基：區塊鏈的分布式賬本技術可作為AI模型訓練數據的“可信時間戳”載體。例如，在醫療AI研發中，患者脫敏數據經區塊鏈存證后，可確保數據來源可追溯、修改記錄可查證，從源頭防范“數據投毒”或“樣本偏差”導致的模型失效。“就像給AI的‘糧食’裝上‘質檢追溯系統’，確保喂給算法的每一份數據都是‘干凈可信’的。”鄭定向比喻道。

AI為區塊鏈注入感知神經：AI的機器學習能力可賦予區塊鏈系統“威脅預判”能力。通過分析鏈上數千萬級交易數據，AI算法可識別異常模式（如跨地域高頻小額轉賬、陌生地址短時間內密集交互），并觸發智能合約自動執行阻斷操作。這種響應速度從“人工小時級” 壓縮至“算法秒級”，例如某金融區塊鏈平臺引入AI監測后，可疑交易攔截效率提升92%，人工核查工作量減少70%。

二、場景落地：從“概念驗證”到“產業剛需”

在具體應用層面，鄭定向列舉了三大典型場景：

金融安全防護：某銀行將AI異常交易監測模型與區塊鏈存證系統結合，實現對供應鏈金融中虛假倉單、重復質押等風險的實時預警。當AI識別到同一批貨物在不同區塊鏈節點重復上鏈時，智能合約自動凍結相關賬戶并觸發人工復核，將欺詐風險遏制在交易發生前。

政務可信體系：在政務區塊鏈平臺中，AI人臉識別算法與區塊鏈身份存證結合，可毫秒級核驗“人證合一”。例如，某政務大廳引入該技術后，身份冒用事件同比下降85%，同時AI自動分析辦事流程數據，優化區塊鏈節點部署，使業務處理效率提升40%。

物聯網安全防御：在智慧城市物聯網場景中，部署于邊緣節點的AI模型實時分析傳感器數據，當檢測到某區域智能電表數據異常波動（可能預示黑客攻擊），立即通過區塊鏈廣播安全警報，周邊設備自動切換至抗攻擊模式，形成“檢測 - 響應 - 聯動”的立體防護網絡。

三、體系革新：從“碎片化工具”到“自動化生態”

鄭定向強調，技術融合的終極目標是構建“自進化”的安全生態：

打破數據孤島：傳統安全產品（如防火墻、入侵檢測系統）數據互不連通，而AI與區塊鏈的結合可通過智能合約實現跨系統數據協同。例如，當AI發現某IP地址存在攻擊特征時，區塊鏈可自動同步該威脅特征至所有接入節點，形成 “一處發現、全網防御”的聯動效應。

降低人力門檻：傳統安全防護高度依賴專業人員運維，而智能化系統可通過AI自動生成安全策略。某企業部署該類系統后，安全運維人員從15人縮減至5人，且威脅響應準確率從78%提升至95%。

驅動安全進化：AI通過持續學習新攻擊模式優化防護策略，區塊鏈則記錄每一次策略迭代過程，形成“攻擊-學習-升級-固化”的進化鏈條。這種機制使安全體系具備“自我成長”能力，如同為數字資產配備了“智能免疫系統”。

鄭定向的前瞻判斷：技術協同定義未來安全競爭力

“當AI的‘智能’遇見區塊鏈的‘可信’，數字安全將擺脫‘亡羊補牢’的被動局面，真正具備‘未病先防’的主動能力。” 鄭定向在總結中指出，這種融合不僅是技術層面的創新，更是安全理念的顛覆——從“依賴人力經驗”轉向“依靠技術智能”，從“單點防御”轉向“系統免疫”。對于企業而言，提前布局AI與區塊鏈融合的安全體系，將成為數字時代的核心競爭力；對于行業而言，這一技術組合正在定義下一代網絡安全的底層架構，推動“智能防護、可信流通、自主進化”的數字安全新生態加速成型。

隨著技術落地的深化，我們正見證一個從“數據可用不可見”到“安全可感可進化”的時代躍遷——AI與區塊鏈的協同，不僅是兩把鑰匙的碰撞，更是開啟數字安全新紀元的“萬能密鑰”。