详解「区块链」溯源

本文探讨了区块链在物品溯源中的应用,强调了虽然区块链数据不可篡改,但实际操作中物品与数据关联的环节仍存在造假可能性。通过案例分析,如阳澄湖大闸蟹的区块链造假,揭示了区块链溯源的局限性,指出真正保障食品安全依赖于法律和道德。区块链数据虽然可修改但不能非法篡改,其安全性取决于如何管理和控制数据变更。

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详解「区块链」溯源

首先,要理解什么是物品,什么是数据。

其次,要明白物品跟数据的关系,物品怎么跟数据建立关系。

食品是物品,物品与数据并无关联,所谓溯源是指一连串的数据。数据是可以伪造的,我们可以伪造一连串溯源数据,然后上链。这些数据都是安全正常供应链数据伪造到。所以数据只是数据,与物品没有任何关系。

怎样把物品和数据建立关系呢?我们通常会借助中间载体。例如:

  1. 贴二维码,RFID标签,NFC标签 。或者通过激光打码到物品上
  2. 装箱,装瓶,装盒子
  3. 生物特征信息

贴二维码,RFID和NFC标签是常规做法,将物品上贴上标签,标签带有唯一标示,标签与区块链上的数据建立关联。这样当读取标签的时候,就能调出区块链上的数据。

物品装进盒子,盒子上有唯一标示,盒子与区块链数据建立关联。

生物特征是指,例如人与数据建立连接,可以采集面部数据,眼部虹膜数据,指纹,牙齿,甚至DNA....... 然后用这些特征与数据建立关系。食品溯源通常使用贴标签和装盒子的方法,不会使用生物识别技术。

首先说说贴标签,这种方式并不能保证100%真实,揭开标签,转帖到其

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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