S rostoucí pozorností a potenciálními aplikacemi technologií blockchainu a umělé inteligence se techniky ochrany soukromí, které vznikají jako přímý výsledek integrace těchto dvou technologií, získávají značný význam. Tyto techniky ochrany soukromí nejen chrání soukromí jednotlivců, ale také zajišťují spolehlivost a bezpečnost dat.

V tomto článku budeme hovořit o tom, jak spolupráce mezi umělou inteligencí a blockchainem dává vzniknout mnoha technikám ochrany soukromí a jejich aplikaci v různých oblastech, včetně de-identifikace, šifrování dat, k-anonymity a vícebodového distribuovaného ledgeru. Dále se budeme snažit analyzovat nedostatky a jejich skutečné příčiny a nabídnout řešení.

Blockchain, umělá inteligence a jejich integrace

Síť blockchainu byla poprvé představena světu v roce 2008, kdy Nakamoto představil Bitcoin, kryptoměnu postavenou na síti blockchainu. Od svého představení získala blockchainová technologie velkou popularitu, zejména v posledních letech. Hodnota, za kterou se Bitcoin obchoduje dnes, a překročení hranice tržní kapitalizace 1 bilionu dolarů ukazuje, že blockchainová technologie má potenciál generovat významné příjmy a zisky pro průmysl.

Technologie blockchainu lze rozdělit primárně na základě úrovně přístupu a kontroly, kterou nabízí, s veřejným, privátním a federovaným blockchainem jako třemi hlavními typy blockchainových technologií. Populární kryptoměny a blockchainové architektury, jako je Bitcoin a Ethereum, jsou veřejné blockchainové nabídky, protože jsou decentralizované povahy a umožňují uzlům vstupovat nebo opouštět síť volně, a tím podporují maximální decentralizaci.

Následující obrázek znázorňuje strukturu Ethereum, jak využívá propojený seznam k navázání spojení mezi různými bloky. Hlavička bloku uchovává hash adresu předchozího bloku za účelem navázání spojení mezi dvěma po sobě jdoucími bloky.

Vývoj a implementace blockchainové technologie je doprovázen legitimními bezpečnostními a soukromými obavami v různých oblastech, které nelze zanedbat. Například porušení dat v finančním průmyslu může vést k značným ztrátám, zatímco porušení v militárních nebo zdravotnických systémech může být katastrofální. Aby se tyto scénáře předešlo, ochrana dat, uživatelských aktiv a identifikačních informací byla hlavním zaměřením výzkumné komunity blockchainové bezpečnosti, aby se zajistilo rozvoj blockchainové technologie, je nezbytné zachovat její bezpečnost.

Ethereum je decentralizovaná blockchainová platforma, která udržuje sdílenou knihu informací spolupracujícími uzly. Každý uzel v síti Ethereum využívá EVM (Ethereum Vector Machine) ke kompilaci inteligentních smluv a usnadňuje komunikaci mezi uzly, která probíhá prostřednictvím P2P (peer-to-peer) sítě. Každý uzel v síti Ethereum má jedinečné funkce a oprávnění, ačkoli všechny uzly lze použít pro shromažďování transakcí a těžbu bloků. Kromě toho je třeba poznamenat, že ve srovnání s Bitcoinem Ethereum vykazuje rychlejší časy generování bloků s náskokem téměř 15 sekund. To znamená, že krypto těžaři mají lepší šanci získat odměny rychleji, zatímco interval pro ověření transakcí se významně snižuje.

Na druhé straně je umělá inteligence (AI) odvětvím moderní vědy, které se zaměřuje na vývoj strojů, které jsou schopny rozhodování a simulace autonomního myšlení srovnatelného s lidskou schopností. Umělá inteligence je velmi rozsáhlým odvětvím samo o sobě s mnoha subodvětvími, včetně hlubokého učení, počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a dalších. Zpracování přirozeného jazyka (NLP) bylo subodvětvím, které bylo v posledních letech silně zaměřeno, což vedlo k vývoji některých špičkových LLM (Large Language Models) jako GPT a BERT. NLP směřuje k téměř dokonalosti a poslední krok NLP je zpracování textových transformací, které mohou učinit počítače srozumitelnými, a nedávné modely jako ChatGPT postavené na GPT-4 ukazují, že výzkum směřuje správným směrem.

Dalším subodvětvím, které je mezi vývojáři AI velmi populární, je hluboké učení, technika AI, která funguje napodobováním struktury neuronů. V konvenčním rámci hlubokého učení je vnější vstupní informace zpracována vrstvou po vrstvě pomocí školení hierarchických sítí a poté předána do skryté vrstvy pro konečnou reprezentaci. Rámcové hlubokého učení lze rozdělit do dvou kategorií: supervizované učení a nesupervizované učení.

Výše uvedený obrázek znázorňuje architekturu hlubokého učení perceptronu a je zřejmé, že rámec hlubokého učení využívá vícebodovou neuronovou síťovou architekturu k naučení funkcí v datech. Neuronová síť se skládá ze tří typů vrstev, včetně skryté vrstvy, vstupní vrstvy a výstupní vrstvy. Každá perceptronová vrstva v rámci je spojena s následující vrstvou za účelem vytvoření rámce hlubokého učení.

Nakonec máme integraci blockchainové a umělé inteligence, protože tyto dvě technologie jsou aplikovány v různých průmyslových odvětvích a oblastech se zvýšenou pozorností na kybernetickou bezpečnost, bezpečnost dat a ochranu soukromí. Aplikace, které mají za cíl integrovat blockchain a umělou inteligenci, manifestují integraci v následujících aspektech.

• Využití blockchainové technologie k zaznamenání a uložení trénovacích dat, vstupních a výstupních modelů a parametrů, zajišťující transparentnost a odpovědnost při auditu modelů.
• Použití blockchainových rámců k nasazení modelů AI za účelem decentralizace služeb mezi modely a zlepšení škálovatelnosti a stability systému.
• Zajištění bezpečného přístupu k externím datům a modelům AI pomocí decentralizovaných systémů a umožnění blockchainovým sítím získání externích informací, které jsou spolehlivé.
• Použití blockchainových tokenů a mechanismů stimulace k navázání spojení a důvěryhodných interakcí mezi uživateli a vývojáři modelů AI.

Ochrana soukromí prostřednictvím integrace blockchainu a technologií AI

V současné situaci mají systémy důvěryhodných dat určitá omezení, která ohrožují spolehlivost přenosu dat. Aby se těmto omezením čelilo, lze nasadit blockchainové technologie k vytvoření spolehlivého a bezpečného řešení pro sdílení a uložení dat, které nabízí ochranu soukromí a zlepšuje bezpečnost dat. Některé aplikace blockchainu v ochraně soukromí AI jsou uvedeny v následující tabulce.

Zlepšením implementace a integrace těchto technologií lze významně posílit ochrannou kapacitu a bezpečnost stávajících systémů důvěryhodných dat.

Šifrování dat

Tradiční metody sdílení a ukládání dat jsou zranitelné vůči bezpečnostním hrozbám, protože závisí na centralizovaných serverech, které je činí snadno identifikovatelným cílem pro útočníky. Zranitelnost těchto metod vede k vážným komplikacím, jako je porušení dat a úniky dat, a vzhledem k současným bezpečnostním požadavkům jsou šifrovací metody samotné nedostatečné k zajištění bezpečnosti a ochrany dat, což je hlavní důvod vzniku technologií ochrany soukromí založených na integraci umělé inteligence a blockchainu.

Podívejme se na blockchainový model ochrany soukromí federovaného učení, který má za cíl zlepšit techniku Multi-Krum a kombinovat ji s homomorfickým šifrováním za účelem dosažení šifrovací úrovně modelu a agregace modelu, která může ověřit místní modely při zachování ochrany soukromí. Technika Paillierova homomorfického šifrování se používá v této metodě k šifrování aktualizací modelu, a tím poskytuje dodatečnou ochranu soukromí. Algoritmus Paillier funguje, jak je znázorněno.

De-identifikace

De-identifikace je metoda, která se běžně používá k anonymizaci osobních identifikačních informací uživatele v datech oddělením dat od identifikátorů dat, a tím snižuje riziko sledování dat. Existuje decentralizovaný framework AI postavený na technologii blockchainu s povolením, který využívá výše uvedený přístup. Framework AI odděluje osobní identifikační informace od neosobních informací účinně a poté ukládá hash hodnoty osobních identifikačních informací do blockchainové sítě. Navrhovaný framework AI lze využít v lékařském průmyslu ke sdílení zdravotních záznamů a informací pacienta bez odhalení jeho skutečné identity. Jak je znázorněno na následujícím obrázku, navrhovaný framework AI využívá dvě nezávislé blockchainy pro datové požadavky, přičemž jeden blockchainový řetězec ukládá informace pacienta spolu s oprávněními k přístupu k datům, zatímco druhý blockchainový řetězec zachycuje auditní stopy všech požadavků nebo dotazů provedených žadateli. V důsledku toho pacienti stále mají úplnou autoritu a kontrolu nad svými zdravotními záznamy a citlivými informacemi, zatímco umožňují bezpečné a bezpečné sdílení dat mezi několika subjekty v síti.

Vícebodový distribuovaný ledger

Vícebodový distribuovaný ledger je systém ukládání dat s decentralizační vlastností a několika hierarchickými vrstvami, které jsou navrženy k maximální efektivitě a zabezpečení procesu sdílení dat spolu s vylepšenou ochranou soukromí. DeepLinQ je blockchainový vícebodový decentralizovaný distribuovaný ledger, který řeší obavy uživatelů týkající se ochrany soukromí a sdílení dat tím, že umožňuje ochranu soukromí. DeepLinQ uchovává slíbenou ochranu soukromí tím, že využívá různé techniky, jako je dotazování na vyžádání, kontrola přístupu, rezervace proxy a inteligentní smlouvy, aby využil charakteristik blockchainové sítě, včetně mechanismu konsensu, úplné decentralizace a anonymity, k ochraně ochrany soukromí.

K-anonymita

Metoda K-anonymity je technikou ochrany soukromí, která má za cíl cílit a seskupit jedince v datové sadě tak, aby každá skupina měla alespoň K jedinců se stejnými atributovými hodnotami, a tím chrání identitu a soukromí jednotlivých uživatelů. Metoda K-anonymity byla základem navrhovaného spolehlivého transakčního modelu, který usnadňuje transakce mezi energetickými uzly a elektrickými vozidly. V tomto modelu metoda K-anonymity plní dvě funkce: první, skrývá umístění EV tím, že konstruuje sjednocený požadavek pomocí technik K-anonymity, které skrývají nebo maskují umístění vlastníka vozidla; druhá, metoda K-anonymity skrývá identifikátory uživatelů, aby útočníci neměli možnost spojit uživatele s jejich elektrickými vozidly.

Hodnocení a analýza situace

V této části budeme hovořit o komplexní analýze a hodnocení deseti systémů ochrany soukromí, které využívají fúzi blockchainu a technologií AI, které byly navrženy v posledních letech. Hodnocení se zaměřuje na pět hlavních charakteristik těchto navrhovaných metod, včetně: správy autorit, ochrany dat, kontroly přístupu, škálovatelnosti a síťové bezpečnosti, a diskutuje o silných a slabých stránkách a potenciálních oblastech zlepšení. Je to jedinečné vlastnosti, které vyplývají z integrace AI a blockchainu, které otevřely cestu novým nápadům a řešením pro vylepšenou ochranu soukromí. Pro referenci je na následujícím obrázku znázorněno různé hodnocení metrik, které se používají k odvození analytických výsledků pro kombinovanou aplikaci blockchainu a technologií AI.

Správa autorit

Kontrola přístupu je bezpečnostní a soukromá technologie, která se používá k omezení přístupu uživatele k autorizovaným zdrojům na základě předem definovaných pravidel, souboru instrukcí, politik, zajišťujících integritu dat a bezpečnost systému. Existuje inteligentní systém ochrany soukromí parkování, který využívá model Role-Based Access Control (RBAC) k řízení oprávnění. V rámci je každému uživateli přiděleno jedno nebo více rolí a jsou poté klasifikovány podle rolí, což umožňuje systému kontrolovat atributové oprávnění přístupu. Uživatelé v síti mohou využít své blockchainové adresy k ověření své identity a získat autorizační oprávnění přístupu.

Kontrola přístupu

Kontrola přístupu je jedním z hlavních pilířů ochrany soukromí, omezuje přístup na základě členství ve skupině a identity uživatele, aby se zajistilo, že pouze autorizovaní uživatelé mohou přístup k určitým zdrojům, a tím chrání systém před nežádoucím nebo vynuceným přístupem. Aby se zajistila efektivní a efektivní kontrola přístupu, je nutné vzít v úvahu několik faktorů, včetně autorizace, ověření identity uživatelů a politik přístupu.

Technologie digitální identity je novým přístupem pro aplikace IoT, který může poskytnout bezpečný a bezpečný přístup, a zajistit ochranu dat a zařízení. Metoda navrhuje použít řadu politik přístupu, které jsou založeny na kryptografických primitivách a technologii digitální identity (DIT), aby chránila bezpečnost komunikace mezi entitami, jako jsou drony, cloudové servery a Ground Station Servers (GSS). Jakmile je registrace entity dokončena, jsou přihlašovací údaje uloženy v paměti. Následující tabulka shrnuje typy defektů v rámci.

Ochrana dat

Ochrana dat se používá k označení opatření, včetně šifrování dat, kontroly přístupu, bezpečnostních auditů a zálohování dat, aby se zajistilo, že data uživatele nejsou přístupná nelegálně, pozměněna nebo ztracena. Při zpracování dat lze použít technologie, jako je maskování dat, anonymizace, izolace dat a šifrování, aby se chránila data před neoprávněným přístupem a únikem. Kromě toho lze použít šifrovací technologie, jako je homomorfické šifrování, diferenciální ochrana soukromí, algoritmy digitálních podpisů, asymetrické šifrovací algoritmy a hashovací algoritmy, aby se zabránilo neoprávněnému a nelegálnímu přístupu a zajistilo se důvěrnost dat.

Síťová bezpečnost

Síťová bezpečnost je široká oblast, která zahrnuje různé aspekty, včetně zajištění důvěrnosti a integrity dat, prevence síťových útoků a ochrany systému před síťovými viry a škodlivým softwarem. Aby se zajistila bezpečnost, spolehlivost a bezpečnost systému, je nutné přijmout řadu bezpečných síťových architektur a protokolů a bezpečnostních opatření. Kromě toho je analýza a hodnocení různých síťových hrozeb a vytvoření odpovídajících obranných mechanismů a bezpečnostních strategií nezbytné pro zlepšení spolehlivosti a bezpečnosti systému.

Škálovatelnost

Škálovatelnost se týká schopnosti systému zpracovat větší množství dat nebo větší počet uživatelů. Při navrhování škálovatelného systému je nutné vzít v úvahu systémový výkon, ukládání dat, správu uzlů, přenos a několik dalších faktorů. Kromě toho je při zajišťování škálovatelnosti rámce nebo systému nutné vzít v úvahu bezpečnost systému, aby se předešlo únikům dat, únikům a jiným bezpečnostním rizikům.

Vývojáři navrhli systém v souladu s evropskými obecnými předpisy na ochranu dat (GDPR) uložením informací souvisejících s ochranou soukromí a metadat uměleckých děl v decentralizovaném souborovém systému, který existuje mimo řetězec. Metada uměleckých děl a digitální tokeny jsou uloženy v OrbitDB, databázovém systému, který využívá několik uzlů k ukládání dat, a tím zajišťuje bezpečnost a ochranu soukromí dat. Decentralizovaný systém rozptyluje ukládání dat a tím zlepšuje škálovatelnost systému.

Analýza situace

Kombinace technologií AI a blockchainu vedla k vývoji systému, který se silně zaměřuje na ochranu soukromí, identity a dat uživatelů. Ačkoli systémy ochrany soukromí AI stále čelí některým výzvám, jako je síťová bezpečnost, ochrana dat, škálovatelnost a kontrola přístupu, je důležité brát tyto problémy v úvahu a vážit je na základě praktických úvah během fáze návrhu. Jak se technologie dále rozvíjí a progresí, aplikace se rozšíří a systémy ochrany soukromí postavené na AI a blockchainu budou přitahovat více pozornosti v blízké budoucnosti. Na základě výzkumných výsledků, technických přístupů a aplikací lze tyto systémy rozdělit do tří kategorií.

• Aplikace metod ochrany soukromí v průmyslu IoT pomocí technologií blockchainu a AI.
• Aplikace metod ochrany soukromí ve smart kontraktech a službách, které využívají technologie blockchainu a AI.
• Metody analýzy velkých dat, které nabízejí ochranu soukromí pomocí technologií blockchainu a AI.

Technologie patřící do první kategorie se zaměřují na implementaci technologií AI a blockchainu pro ochranu soukromí v průmyslu IoT. Tyto metody využívají techniky AI k analýze velkých objemů dat a současně využívají decentralizované a neměnné vlastnosti blockchainové sítě k zajištění autenticity a bezpečnosti dat.

Technologie spadající do druhé kategorie se zaměřují na integraci technologií AI a blockchainu pro vylepšenou ochranu soukromí pomocí blockchainových smart kontraktů a služeb. Tyto metody kombinují analýzu a zpracování dat s AI a využívají blockchainovou technologii, aby snížily závislost na důvěryhodných třetích stranách a zaznamenaly transakce.

Nakonec technologie spadající do třetí kategorie se zaměřují na využití silných stránek technologií AI a blockchainu k dosažení vylepšené ochrany soukromí při analýze velkých dat. Tyto metody mají za cíl využít decentralizaci a neměnnost blockchainu, aby zajistily autenticitu a bezpečnost dat, zatímco techniky AI zajišťují přesnost analýzy dat.

Závěr

V tomto článku jsme hovořili o tom, jak technologie AI a blockchainu lze použít společně k vylepšení aplikací ochrany soukromí, a to diskuzí o souvisejících metodách a hodnocením pěti hlavních charakteristik těchto technologií ochrany soukromí. Kromě toho jsme hovořili o stávajících omezeních současných systémů. Existují určitá výzva v oblasti ochrany soukromí postavené na blockchainu a AI, která ještě nebyla řešena, jako je například nalezení rovnováhy mezi sdílením dat a ochranou soukromí. Výzkum, jak účinně kombinovat schopnosti technologií AI a blockchainu, je v plném proudu, a zde jsou některé další způsoby, jak lze integrovat další technologie.

• Edge Computing

Edge Computing má za cíl dosáhnout decentralizace tím, že využívá sílu edge a IoT zařízení k zpracování soukromých a citlivých uživatelských dat. Protože zpracování AI vyžaduje značné výpočetní zdroje, použití metod edge computingu může umožnit distribuci výpočetních úloh na edge zařízení pro zpracování místo migrace dat do cloudových služeb nebo serverů, což snižuje latenci, snižuje síťovou kongesci a zlepšuje rychlost a výkon systému.

• Multi-chain Mechanismy

Multi-chain mechanismy mají potenciál řešit problémy s úložištěm a výkonem blockchainu, a tím zlepšují škálovatelnost systému. Integrace multi-chain mechanismů umožňuje klasifikaci dat na základě různých atributů a úrovní ochrany soukromí, a tím zlepšuje úložné kapacity a bezpečnost systémů ochrany soukromí.