Mit der weit verbreiteten Aufmerksamkeit und den potenziellen Anwendungen von Blockchain- und KI-Technologien gewinnt die Privatsphärentechnologie, die als direktes Ergebnis der Integration dieser beiden Technologien entsteht, an Bedeutung. Diese Privatsphärentechnologien schützen nicht nur die Privatsphäre von Einzelpersonen, sondern gewährleisten auch die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Daten.

In diesem Artikel werden wir darüber sprechen, wie die Zusammenarbeit zwischen KI und Blockchain zahlreiche Privatsphärentechnologien hervorbringt und ihre Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich De-Identifizierung, Datenverschlüsselung, K-Anonymität und Multi-Tier-Distributed-Ledger-Methoden. Darüber hinaus werden wir auch versuchen, die Mängel sowie ihre tatsächlichen Ursachen zu analysieren und entsprechende Lösungen anzubieten.

Blockchain, Künstliche Intelligenz und ihre Integration

Das Blockchain-Netzwerk wurde erstmals 2008 von Nakamoto vorgestellt, als er Bitcoin, eine auf dem Blockchain-Netzwerk basierende Kryptowährung, einführte. Seit seiner Einführung hat Blockchain an Popularität gewonnen, insbesondere in den letzten Jahren. Der Wert, zu dem Bitcoin heute gehandelt wird, und dass er die Marke von einer Billion Dollar Markt kapital überschritten hat, zeigt, dass Blockchain das Potenzial hat, erhebliche Einnahmen und Gewinne für die Branche zu generieren.

Blockchain-Technologie kann hauptsächlich nach dem Grad der Zugänglichkeit und Kontrolle, die sie bietet, in drei Haupttypen unterteilt werden: Öffentlich, Privat und Verbund. Beliebte Kryptowährungen und Blockchain-Architekturen wie Bitcoin und Ethereum sind öffentliche Blockchain-Angebote, da sie dezentralisiert sind und es den Knoten ermöglichen, frei in oder aus dem Netzwerk zu treten, und somit die maximale Dezentralisierung fördern.

Die folgende Abbildung zeigt die Struktur von Ethereum, da es eine verkettete Liste verwendet, um Verbindungen zwischen verschiedenen Blöcken herzustellen. Der Header des Blocks speichert die Hash-Adresse des vorherigen Blocks, um eine Verbindung zwischen den beiden aufeinanderfolgenden Blöcken herzustellen.

Die Entwicklung und Implementierung der Blockchain-Technologie wird von legitimen Sicherheits- und Datenschutzbedenken in verschiedenen Bereichen begleitet, die nicht vernachlässigt werden können. Beispielsweise kann ein Datenleck in der Finanzbranche zu erheblichen Verlusten führen, während ein Leck in militärischen oder Gesundheitssystemen katastrophal sein kann. Um diese Szenarien zu verhindern, ist der Schutz von Daten, Benutzerressourcen und Identitätsinformationen ein wichtiger Schwerpunkt der Blockchain-Sicherheitsforschungsgemeinschaft, um die Entwicklung der Blockchain-Technologie sicherzustellen.

Ethereum ist eine dezentralisierte Blockchain-Plattform, die ein gemeinsames Ledger-Informationen mithilfe mehrerer Knoten aufrechterhält. Jeder Knoten im Ethereum-Netzwerk verwendet die EVM oder Ethereum Vector Machine, um Smart Contracts zu kompilieren und die Kommunikation zwischen den Knoten zu ermöglichen, die über ein P2P- oder Peer-to-Peer-Netzwerk stattfindet. Jeder Knoten im Ethereum-Netzwerk wird mit eindeutigen Funktionen und Berechtigungen ausgestattet, obwohl alle Knoten für die Erfassung von Transaktionen und die Teilnahme am Block-Mining verwendet werden können. Darüber hinaus ist es erwähnenswert, dass Ethereum im Vergleich zu Bitcoin schnellere Blockerzeugungsraten mit einem Vorsprung von fast 15 Sekunden aufweist. Dies bedeutet, dass Krypto-Miner eine bessere Chance haben, Belohnungen zu erhalten, während die Überprüfungszeit für Transaktionen erheblich reduziert wird.

Andererseits ist KI oder Künstliche Intelligenz ein Zweig der modernen Wissenschaft, der sich auf die Entwicklung von Maschinen konzentriert, die Entscheidungen treffen und autonomes Denken im Vergleich zu einem Menschen simulieren können. Künstliche Intelligenz ist ein sehr umfassender Zweig, der zahlreiche Teilbereiche umfasst, einschließlich Deep Learning, Computer-Vision, Natural Language Processing und mehr. NLP insbesondere ist ein Teilbereich, der in den letzten Jahren stark fokussiert wurde und zur Entwicklung von Spitzenleistungen wie GPT und BERT geführt hat. NLP ist auf dem Weg zur Perfektion und der letzte Schritt von NLP ist die Verarbeitung von Texttransformationen, die es Computern ermöglichen, verständlich zu machen, und aktuelle Modelle wie ChatGPT, die auf GPT-4 basieren, zeigen, dass die Forschung in die richtige Richtung geht.

Ein weiterer beliebter Teilbereich unter KI-Entwicklern ist Deep Learning, eine KI-Technik, die durch die Nachahmung der Struktur von Neuronen funktioniert. In einem herkömmlichen Deep-Learning-Framework wird die externe Eingabeinformation Schicht für Schicht durch die Ausbildung hierarchischer Netzwerksstrukturen verarbeitet und dann an eine versteckte Schicht für die endgültige Darstellung weitergeleitet. Deep-Learning-Frameworks können in zwei Kategorien unterteilt werden: Überwachtes Lernen und Unüberwachtes Lernen.

Die obige Abbildung zeigt die Architektur von Deep Learning Perceptron, und wie es in der Abbildung zu sehen ist, verwendet ein Deep-Learning-Framework eine mehrstufige neuronale Netzwerksarchitektur, um die Merkmale in den Daten zu erlernen. Das neuronale Netzwerk besteht aus drei Arten von Schichten, einschließlich der versteckten Schicht, der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Jede Perceptronschicht im Framework ist mit der nächsten Schicht verbunden, um ein Deep-Learning-Framework zu bilden.

Schließlich haben wir die Integration von Blockchain- und KI-Technologien, da diese beiden Technologien in verschiedenen Branchen und Bereichen mit zunehmender Sorge um Cybersicherheit, Datenschutz und Privatsphäre angewendet werden. Anwendungen, die darauf abzielen, Blockchain und KI zu integrieren, manifestieren sich in den folgenden Aspekten.

• Die Verwendung von Blockchain-Technologie, um Trainingsdaten, Eingaben und Ausgaben von Modellen sowie Parameter aufzuzeichnen und zu speichern, um Rechenschaftspflicht und Transparenz bei Modellaudits sicherzustellen.
• Die Verwendung von Blockchain-Frameworks, um KI-Modelle zu bereitstellen und Dezentralisierungsdienste zwischen Modellen zu erreichen, um die Skalierbarkeit und Stabilität des Systems zu verbessern.
• Die Bereitstellung sicherer Zugriffe auf externe KI-Daten und -Modelle mithilfe dezentraler Systeme und die Ermöglichung, dass Blockchain-Netzwerke externe Informationen erhalten, die zuverlässig sind.
• Die Verwendung von Blockchain-basierten Token-Designs und Anreizmechanismen, um Verbindungen und vertrauenswürdige Interaktionen zwischen Benutzern und KI-Modellentwicklern herzustellen.

Privatsphärenschutz durch die Integration von Blockchain- und KI-Technologien

In der aktuellen Situation haben Datenvertrauenssysteme bestimmte Einschränkungen, die die Zuverlässigkeit der Datenübertragung beeinträchtigen. Um diese Einschränkungen herauszufordern, können Blockchain-Technologien eingesetzt werden, um eine zuverlässige und sichere Datenübertragungs- und Speicherlösung bereitzustellen, die Privatsphärenschutz bietet und die Datensicherheit erhöht. Einige Anwendungen von Blockchain in KI zum Privatsphärenschutz sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Durch die Verbesserung der Implementierung und Integration dieser Technologien kann die Schutzfähigkeit und Sicherheit der aktuellen Datenvertrauenssysteme erheblich gesteigert werden.

Datenverschlüsselung

Traditionelle Datenübertragungs- und Speichermethoden sind aufgrund ihrer Abhängigkeit von zentralisierten Servern, die leicht identifizierbare Ziele für Angreifer darstellen, anfällig für Sicherheitsbedrohungen. Die Verwundbarkeit dieser Methoden führt zu schwerwiegenden Komplikationen wie Datenmanipulation und Datenlecks, und angesichts der aktuellen Sicherheitsanforderungen sind Verschlüsselungsmethoden allein nicht ausreichend, um die Sicherheit und den Schutz der Daten zu gewährleisten, was der Hauptgrund für die Entstehung von Privatsphärentechnologien auf der Grundlage der Integration von KI und Blockchain ist.

Lassen Sie uns einen Blick auf ein Blockchain-basiertes Privatsphäre-erhaltendes verteiltes Lernsystem werfen, das darauf abzielt, die Multi-Krum-Technik zu verbessern und sie mit homomorpher Verschlüsselung zu kombinieren, um eine Filterung und Aggregation von Modellen auf Ciphertext-Ebene zu erreichen, die die Privatsphäre schützt. Die Paillier-homomorphen Verschlüsselungstechnik wird in dieser Methode verwendet, um Modellaktualisierungen zu verschlüsseln und so zusätzlichen Privatsphärenschutz zu bieten. Die Paillier-Algorithmus funktioniert wie folgt.

De-Identifizierung

De-Identifizierung ist eine Methode, die häufig verwendet wird, um personenbezogene Identifikationsinformationen in den Daten zu anonymisieren, indem die Daten von den Datenidentifikatoren getrennt werden, und so das Risiko der Datenverfolgung reduziert. Es gibt ein dezentrales KI-Framework, das auf einer permissionierten Blockchain-Technologie basiert und den oben genannten Ansatz verwendet. Das KI-Framework trennt die personenbezogenen Identifikationsinformationen effektiv von nicht-personenbezogenen Informationen und speichert dann die Hash-Werte der personenbezogenen Identifikationsinformationen im Blockchain-Netzwerk. Das vorgeschlagene KI-Framework kann in der medizinischen Industrie verwendet werden, um medizinische Aufzeichnungen und Informationen eines Patienten ohne Offenlegung seiner wahren Identität zu teilen. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, verwendet das vorgeschlagene KI-Framework zwei unabhängige Blockchain-Netzwerke für Datenanfragen, wobei ein Blockchain-Netzwerk die Informationen des Patienten sowie die Datenzugriffsberechtigungen speichert, während das zweite Blockchain-Netzwerk die Prüfverläufe von Anfragen oder Abfragen der Anfragenden aufzeichnet. Als Ergebnis haben Patienten immer noch die vollständige Autorität und Kontrolle über ihre medizinischen Aufzeichnungen und sensible Informationen, während sicheres und sicheres Daten teilen zwischen mehreren Entitäten im Netzwerk ermöglicht wird.

Multi-Schicht-Distributed-Ledger

Ein Multi-Schicht-Distributed-Ledger ist ein DatenSpeichersystem mit Dezentralisierungseigenschaften und mehreren hierarchischen Schichten, die darauf ausgelegt sind, die Effizienz zu maximieren und den Datenschutz zu gewährleisten. DeepLinQ ist ein Blockchain-basiertes Multi-Schicht-Distributed-Ledger, das die Bedenken der Benutzer hinsichtlich Datenschutz und Datenfreigabe durch die Bereitstellung von Datenschutz adressiert. DeepLinQ gewährleistet den Datenschutz, indem es verschiedene Techniken wie On-Demand-Abfragen, Zugriffskontrolle, Proxy-Reservierung und Smart Contracts einsetzt, um die Eigenschaften des Blockchain-Netzwerks wie Konsensmechanismus, vollständige Dezentralisierung und Anonymität zu nutzen, um den Datenschutz zu schützen.

K-Anonymität

Die K-Anonymitätsmethode ist eine Privatsphärenschutzmethode, die darauf abzielt, Individuen in einer Datenmenge so zu gruppieren, dass jede Gruppe mindestens K Individuen mit identischen Attributwerten hat, und so die Identität und Privatsphäre der Einzelpersonen schützt. Die K-Anonymitätsmethode ist die Grundlage eines vorgeschlagenen zuverlässigen Transaktionsmodells, das Transaktionen zwischen Energieknoten und Elektrofahrzeugen ermöglicht. In diesem Modell erfüllt die K-Anonymitätsmethode zwei Funktionen: Erstens verbirgt sie den Standort der Elektrofahrzeuge, indem sie eine einheitliche Anfrage mit K-Anonymitäts-Techniken konstruiert, die den Standort des Fahrzeughalters verbergen; zweitens verbirgt die K-Anonymitätsmethode Benutzeridentifikatoren, so dass Angreifer nicht in der Lage sind, Benutzer mit ihren Elektrofahrzeugen zu verknüpfen.

Auswertung und Situationsanalyse

In diesem Abschnitt werden wir eine umfassende Analyse und Auswertung von zehn Privatsphärenschutzsystemen durch die Kombination von Blockchain- und KI-Technologien durchführen, die in den letzten Jahren vorgeschlagen wurden. Die Auswertung konzentriert sich auf fünf Hauptmerkmale dieser vorgeschlagenen Methoden, einschließlich Autoritätsmanagement, Datenschutz, Zugriffskontrolle, Skalierbarkeit und Netzwerksicherheit, und diskutiert auch die Stärken, Schwächen und potenziellen Bereiche für Verbesserung. Es sind die einzigartigen Eigenschaften, die durch die Kombination von KI und Blockchain entstehen, die neue Ideen und Lösungen für verbesserten Datenschutz ermöglichen. Zur Referenz zeigt das folgende Bild die verschiedenen Auswertungsmetriken, die zur Ableitung der analytischen Ergebnisse für die Kombination von Blockchain- und KI-Technologien verwendet werden.

Autoritätsmanagement

Zugriffskontrolle ist eine Sicherheits- und Privatsphäretechnologie, die verwendet wird, um den Zugriff eines Benutzers auf autorisierte Ressourcen auf der Grundlage vordefinierter Regeln, Anweisungen, Richtlinien, Datensicherheit und Systemintegrität zu beschränken. Es gibt ein intelligentes Privatsphäre-Parkmanagementsystem, das ein rollenbasiertes Zugriffskontrollmodell (RBAC) verwendet, um Berechtigungen zu verwalten. Im Framework wird jedem Benutzer eine oder mehrere Rollen zugewiesen, und sie werden dann nach Rollen klassifiziert, was dem System ermöglicht, Attributzugriffsberechtigungen zu kontrollieren. Benutzer im Netzwerk können ihre Blockchain-Adresse verwenden, um ihre Identität zu überprüfen und Attributberechtigungen zu erhalten.

Zugriffskontrolle

Zugriffskontrolle ist eines der grundlegenden Prinzipien des Datenschutzes, das den Zugriff auf der Grundlage von Gruppenzugehörigkeit und Benutzeridentität beschränkt, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Ressourcen zugreifen können, und so das System vor unerwünschtem oder erzwungenem Zugriff schützt. Um eine effektive und effiziente Zugriffskontrolle zu gewährleisten, muss das Framework mehrere Faktoren berücksichtigen, einschließlich Autorisierung, Benutzerauthentifizierung und Zugriffspolitiken.

Die digitale Identitätstechnologie ist ein neuer Ansatz für IoT-Anwendungen, der sichere und sichere Zugriffskontrolle bieten und Datensicherheit gewährleisten kann. Die Methode schlägt vor, eine Reihe von Zugriffskontrollrichtlinien zu verwenden, die auf kryptografischen Primitiven und digitaler Identitätstechnologie (DIT) basieren, um die Sicherheit der Kommunikation zwischen Entitäten wie Drohnen, Cloud-Servern und Bodenstationsservern (GSS) zu schützen. Sobald die Registrierung der Entität abgeschlossen ist, werden die Anmeldeinformationen im Speicher gespeichert. Die folgende Tabelle fasst die Arten von Fehlern im Framework zusammen.

Datenschutz

Datenschutz bezieht sich auf Maßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle, Sicherheitsüberwachung und Datensicherung, um sicherzustellen, dass die Daten eines Benutzers nicht illegal zugänglich gemacht, manipuliert oder geleakt werden. Bei der Datenverarbeitung können Technologien wie Datenmaskierung, Anonymisierung, Datenisolierung und Datenverschlüsselung verwendet werden, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Leckagen zu schützen. Darüber hinaus können Verschlüsselungstechnologien wie homomorphe Verschlüsselung, differentielle Privatsphäre, digitale Signaturalgorithmen, asymmetrische Verschlüsselungsalgorithmen und Hash-Algorithmen unbefugten und illegalen Zugriff durch nicht autorisierte Benutzer verhindern und die Vertraulichkeit der Daten gewährleisten.

Netzwerksicherheit

Netzwerksicherheit ist ein breites Feld, das verschiedene Aspekte umfasst, einschließlich der Gewährleistung von Datenvertraulichkeit und -integrität, der Verhinderung von Netzwerkangriffen und des Schutzes des Systems vor Netzwerkviren und schädlicher Software. Um die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit des Systems zu gewährleisten, müssen eine Reihe von sicheren Netzwerksarchitekturen und -protokollen sowie Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden. Darüber hinaus ist es wichtig, verschiedene Netzwerksbedrohungen zu analysieren und zu bewerten und entsprechende Verteidigungsmechanismen und Sicherheitsstrategien zu entwickeln, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit des Systems zu verbessern.

Skalierbarkeit

Skalierbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, größere Datenmengen oder eine zunehmende Anzahl von Benutzern zu bewältigen. Bei der Entwicklung eines skalierbaren Systems müssen Entwickler Systemleistung, Datenspeicherung, Knotenverwaltung, Übertragung und andere Faktoren berücksichtigen. Darüber hinaus müssen Entwickler bei der Gewährleistung der Skalierbarkeit eines Frameworks oder Systems die Systemsecurity berücksichtigen, um Datenlecks, Datenlecks und andere Sicherheitsrisiken zu verhindern.

Entwickler haben ein System entwickelt, das den europäischen Datenschutzbestimmungen (DSGVO) entspricht, indem sie datenschutzbezogene Informationen und Metadaten von Kunstwerken in einem verteilten Dateisystem außerhalb der Kette speichern. Metadaten von Kunstwerken und digitale Token werden in OrbitDB gespeichert, einem Datenbank-Speichersystem, das mehrere Knoten verwendet, um Daten zu speichern, und so Datensicherheit und -schutz gewährleistet. Das verteilte System außerhalb der Kette verteilt die Datenspeicherung und verbessert so die Skalierbarkeit des Systems.

Situationsanalyse

Die Kombination von KI- und Blockchain-Technologien hat zu einer Entwicklung geführt, die sich stark auf den Schutz von Privatsphäre, Identität und Daten der Benutzer konzentriert. Obwohl KI-Datenschutzsysteme immer noch Herausforderungen wie Netzwerksicherheit, Datenschutz, Skalierbarkeit und Zugriffskontrolle haben, ist es wichtig, diese Probleme auf der Grundlage praktischer Überlegungen während der Entwicklungsphase umfassend zu berücksichtigen. Da die Technologie weiterentwickelt und fortschreitet, werden die Anwendungen erweitert und die auf KI und Blockchain basierenden Datenschutzsysteme in Zukunft mehr Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Auf der Grundlage von Forschungsergebnissen, technischen Ansätzen und Anwendungsszenarien können sie in drei Kategorien unterteilt werden.

• Anwendung von Datenschutzmethoden im IoT-Bereich (Internet der Dinge) durch die Kombination von Blockchain- und KI-Technologie.
• Anwendung von Datenschutzmethoden in intelligenten Verträgen und Dienstleistungen, die sowohl Blockchain- als auch KI-Technologie verwenden.
• Methoden für die Analyse großer Datenmengen, die durch die Kombination von Blockchain- und KI-Technologie Datenschutz bieten.

Die Technologien der ersten Kategorie konzentrieren sich auf die Implementierung von KI- und Blockchain-Technologie für den Datenschutz im IoT-Bereich. Diese Methoden verwenden KI-Techniken, um große Datenmengen zu analysieren, und nutzen die dezentralen und unveränderlichen Eigenschaften des Blockchain-Netzwerks, um die Authentizität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Die Technologien der zweiten Kategorie konzentrieren sich auf die Kombination von KI- und Blockchain-Technologie, um den Datenschutz durch die Verwendung von Blockchain-Smart-Verträgen und -Dienstleistungen zu verbessern. Diese Methoden kombinieren Datenanalyse und -verarbeitung mit KI und nutzen die Blockchain-Technologie, um die Abhängigkeit von vertrauenswürdigen Dritten zu reduzieren und Transaktionen aufzuzeichnen.

Schließlich konzentrieren sich die Technologien der dritten Kategorie auf die Nutzung der Kombination von KI- und Blockchain-Technologie, um den Datenschutz in der Analyse großer Datenmengen zu verbessern. Diese Methoden zielen darauf ab, die Dezentralisierung und Unveränderlichkeit von Blockchain zu nutzen, um die Authentizität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten, während KI-Techniken die Genauigkeit der Datenanalyse sicherstellen.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben wir darüber gesprochen, wie KI- und Blockchain-Technologien in Verbindung miteinander eingesetzt werden können, um die Anwendungen von Datenschutztechnologien zu verbessern, indem wir ihre Methoden und die fünf Hauptmerkmale dieser Datenschutztechnologien ausgewertet haben. Darüber hinaus haben wir auch die bestehenden Einschränkungen der aktuellen Systeme besprochen. Es gibt bestimmte Herausforderungen im Bereich von Datenschutztechnologien, die auf der Kombination von Blockchain und KI basieren und die noch angegangen werden müssen, wie z.B. die Frage, wie man ein Gleichgewicht zwischen Datenfreigabe und Datenschutz schaffen kann. Die Forschung darüber, wie man die Fähigkeiten von KI und Blockchain-Techniken effektiv kombinieren kann, ist im Gange, und es gibt mehrere andere Möglichkeiten, diese Techniken zu integrieren.

• Edge-Computing

Edge-Computing zielt darauf ab, Dezentralisierung durch die Nutzung der Leistung von Edge- und IoT-Geräten zu erreichen, um private und sensible Benutzerdaten zu verarbeiten. Da die KI-Verarbeitung erhebliche Rechenressourcen erfordert, kann die Verwendung von Edge-Computing-Methoden die Verteilung von Rechenaufgaben auf Edge-Geräte für die Verarbeitung ermöglichen, anstatt die Daten zu Cloud-Diensten oder Daten-Servern zu migrieren. Da die Daten näher am Edge-Gerät selbst verarbeitet werden, wird die Latenzzeit reduziert und auch die Netzwerküberlastung, was die Geschwindigkeit und Leistung des Systems verbessert.

• Mehrketten-Mechanismen

Mehrketten-Mechanismen haben das Potenzial, Einzelketten-Blockchain-Speicher- und Leistungsprobleme zu lösen, was die Skalierbarkeit des Systems verbessert. Die Integration von Mehrketten-Mechanismen ermöglicht eine Klassifizierung von Daten basierend auf unterschiedlichen Attributen und Datenschutzebenen, was die Speicherfähigkeiten und die Sicherheit von Datenschutzsystemen verbessert.