Para proteger la confidencialidad de los participantes, las cadenas de bloques pueden estar equipadas con métodos de anonimización. Las observaciones del tráfico de red subyacente pueden identificar al autor de una solicitud de transacción, aunque estos mecanismos a menudo solo consideran la capa de abstracción de las cadenas de bloques. Los sistemas anteriores brindan confidencialidad topológica que puede ser comprometida por un atacante que controle un gran número de nodos, o proporcionan confidencialidad criptográfica sólida pero son tan ineficientes que prácticamente no se pueden utilizar. Además, no hay un mecanismo flexible para intercambiar confidencialidad por eficiencia para adaptarse a las demandas prácticas. Proponemos un enfoque novedoso, el protocolo de equidad neural, que es un libro mayor distribuido basado en blockchain asegurado mediante redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite la participación sin permisos en el proceso de validación de transición al mismo tiempo que proporciona una fuerte garantía sobre el correcto funcionamiento de toda la red. Utilizando criptografía y una implementación personalizada de curvas elípticas, el protocolo está diseñado para garantizar la confidencialidad de cada fase de transacción y el intercambio de datos entre pares.