Con l’attenzione e le potenziali applicazioni delle tecnologie blockchain e intelligenza artificiale, le tecniche di protezione della privacy che derivano direttamente dall’integrazione di queste due tecnologie stanno acquisendo un’importanza notevole. Queste tecniche di protezione della privacy non solo proteggono la privacy degli individui, ma garantiscono anche l’affidabilità e la sicurezza dei dati.

In questo articolo, parleremo di come la collaborazione tra intelligenza artificiale e blockchain dia vita a numerose tecniche di protezione della privacy e della loro applicazione in diversi settori, tra cui de-identificazione, crittografia dei dati, k-anonimità e metodi di registro distribuito multi-livello. Inoltre, cercheremo di analizzare le carenze e le loro cause reali e di offrire soluzioni di conseguenza.

Blockchain, Intelligenza Artificiale e la loro Integrazione

La rete blockchain è stata introdotta per la prima volta nel mondo quando Nakamoto ha introdotto Bitcoin, una criptovaluta costruita sulla rete blockchain. Da allora, la blockchain ha guadagnato molta popolarità, soprattutto negli ultimi anni. Il valore al quale Bitcoin è scambiato oggi e ha superato il segno di mercato di un trilione di dollari indica che la blockchain ha il potenziale per generare sostanziali entrate e profitti per l’industria.

La tecnologia blockchain può essere categorizzata principalmente in base al livello di accessibilità e controllo che offre, con Pubblica, Privata e Federata come i tre principali tipi di tecnologie blockchain. Le criptovalute e le architetture blockchain popolari come Bitcoin ed Ethereum sono offerte di blockchain pubbliche in quanto sono decentralizzate per natura e consentono ai nodi di entrare o uscire dalla rete liberamente, promuovendo così la massima decentralizzazione.

La figura seguente rappresenta la struttura di Ethereum, che utilizza una lista collegata per stabilire collegamenti tra diversi blocchi. L’intestazione del blocco memorizza l’indirizzo hash del blocco precedente per stabilire un collegamento tra i due blocchi successivi.

Lo sviluppo e l’implementazione della tecnologia blockchain sono seguiti da legittime preoccupazioni di sicurezza e privacy in vari settori che non possono essere trascurati. Ad esempio, una violazione dei dati nel settore finanziario può comportare gravi perdite, mentre una violazione nei sistemi militari o sanitari può essere disastrosa. Per prevenire queste situazioni, la protezione dei dati, degli asset degli utenti e delle informazioni di identità è stata una delle principali aree di ricerca della comunità di sicurezza blockchain, al fine di garantire lo sviluppo della tecnologia blockchain.

Ethereum è una piattaforma blockchain decentralizzata che mantiene un registro condiviso di informazioni utilizzando più nodi. Ogni nodo nella rete Ethereum utilizza la macchina virtuale Ethereum (EVM) per compilare smart contract e facilitare la comunicazione tra nodi che si verificano attraverso una rete peer-to-peer. Ogni nodo nella rete Ethereum è dotato di funzioni e autorizzazioni uniche, sebbene tutti i nodi possano essere utilizzati per raccogliere transazioni e partecipare alla creazione di blocchi. Inoltre, è importante notare che, rispetto a Bitcoin, Ethereum presenta tempi di generazione di blocchi più veloci con un vantaggio di circa 15 secondi. Ciò significa che i miner di criptovalute hanno una migliore possibilità di acquisire ricompense più velocemente, mentre l’intervallo di tempo per la verifica delle transazioni è ridotto in modo significativo.

D’altra parte, l’intelligenza artificiale (AI) è un ramo della scienza moderna che si concentra sullo sviluppo di macchine in grado di prendere decisioni e simulare il pensiero autonomo paragonabile a quello umano. L’intelligenza artificiale è un ramo molto vasto in sé, con numerosi sottocampi, tra cui apprendimento profondo, visione computerizzata, elaborazione del linguaggio naturale e altro. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in particolare è stato un sottocampo che è stato molto focalizzato negli ultimi anni, il che ha portato allo sviluppo di alcuni modelli di livello superiore come GPT e BERT. L’NLP sta andando verso la perfezione e l’ultimo passo dell’NLP è l’elaborazione delle trasformazioni del testo che possono rendere i computer comprensibili, e modelli recenti come ChatGPT costruiti su GPT-4 hanno indicato che la ricerca sta andando nella direzione giusta.

Un altro sottocampo molto popolare tra gli sviluppatori di intelligenza artificiale è l’apprendimento profondo, una tecnica di intelligenza artificiale che funziona imitando la struttura dei neuroni. In un framework di apprendimento profondo convenzionale, le informazioni di input esterne vengono elaborate livello per livello formando strutture di rete gerarchiche e vengono poi passate a un livello nascosto per la rappresentazione finale. I framework di apprendimento profondo possono essere classificati in due categorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.

L’immagine sopra rappresenta l’architettura del percettore di apprendimento profondo e, come si può vedere nell’immagine, un framework di apprendimento profondo utilizza un’architettura di rete neurale a più livelli per apprendere le caratteristiche dei dati. La rete neurale consiste in tre tipi di livelli, tra cui il livello nascosto, il livello di input e il livello di output. Ogni livello di percettore nel framework è collegato al livello successivo per formare un framework di apprendimento profondo.

Infine, abbiamo l’integrazione della tecnologia blockchain e intelligenza artificiale, poiché queste due tecnologie sono applicate in diversi settori e domini con un aumento delle preoccupazioni relative alla sicurezza informatica, alla sicurezza dei dati e alla protezione della privacy. Le applicazioni che mirano a integrare blockchain e intelligenza artificiale manifestano l’integrazione negli aspetti seguenti.

• Utilizzare la tecnologia blockchain per registrare e memorizzare i dati di formazione, di input e di output dei modelli e i parametri, garantendo la responsabilità e la trasparenza negli audit dei modelli.
• Utilizzare framework blockchain per distribuire modelli di intelligenza artificiale per raggiungere servizi decentralizzati tra modelli e migliorare la scalabilità e la stabilità del sistema.
• Fornire un accesso sicuro ai dati e ai modelli di intelligenza artificiale esterni utilizzando sistemi decentralizzati e abilitare le reti blockchain ad acquisire informazioni esterne affidabili.
• Utilizzare progetti di token blockchain e meccanismi di incentivazione per stabilire collegamenti e interazioni affidabili tra utenti e sviluppatori di modelli di intelligenza artificiale.

Protezione della Privacy attraverso l’Integrazione di Blockchain e Tecnologie di Intelligenza Artificiale

Nella situazione attuale, i sistemi di fiducia dei dati hanno alcune limitazioni che compromettono l’affidabilità della trasmissione dei dati. Per sfidare queste limitazioni, le tecnologie blockchain possono essere utilizzate per stabilire una soluzione di condivisione e memorizzazione dei dati affidabile e sicura che offra protezione della privacy e migliori la sicurezza dei dati. Alcune delle applicazioni di blockchain nella protezione della privacy dell’intelligenza artificiale sono menzionate nella tabella seguente.

Migliorando l’implementazione e l’integrazione di queste tecnologie, la capacità protettiva e la sicurezza dei sistemi di fiducia dei dati attuali possono essere aumentate in modo significativo.

Crittografia dei Dati

Tradizionalmente, i metodi di condivisione e memorizzazione dei dati sono stati vulnerabili a minacce di sicurezza poiché dipendono da server centralizzati che li rendono un bersaglio facilmente identificabile per gli attaccanti. La vulnerabilità di questi metodi dà origine a gravi complicazioni come la manipolazione dei dati e le perdite di dati, e date le attuali esigenze di sicurezza, i metodi di crittografia da soli non sono sufficienti per garantire la sicurezza e la sicurezza dei dati, il che è la principale ragione dell’emergere di tecnologie di protezione della privacy basate sull’integrazione di intelligenza artificiale e blockchain.

Vediamo uno schema di apprendimento federato di blockchain che mira a migliorare la tecnica Multi-Krum e a combinarla con la crittografia omomorfica per raggiungere la filtrazione e l’aggregazione del modello a livello di testo cifrato e verificare i modelli locali mantenendo la protezione della privacy. La tecnica di crittografia omomorfica di Paillier viene utilizzata in questo metodo per crittografare gli aggiornamenti del modello e fornire così una protezione della privacy aggiuntiva. L’algoritmo di Paillier funziona come segue.

De-identificazione

La de-identificazione è un metodo comunemente utilizzato per anonimizzare le informazioni di identificazione personale di un utente nei dati separando i dati dagli identificatori di dati e riducendo così il rischio di tracciamento dei dati. Esiste un framework di intelligenza artificiale decentralizzato costruito su tecnologia blockchain autorizzata che utilizza l’approccio sopra menzionato. Il framework di intelligenza artificiale separa efficacemente le informazioni di identificazione personale dalle informazioni non personali e memorizza poi i valori hash delle informazioni di identificazione personale nella rete blockchain. Il framework di intelligenza artificiale proposto può essere utilizzato nel settore sanitario per condividere registri medici e informazioni di un paziente senza rivelare la sua vera identità. Come mostrato nell’immagine seguente, il framework di intelligenza artificiale proposto utilizza due blockchain indipendenti per le richieste di dati, con una rete blockchain che memorizza le informazioni del paziente insieme alle autorizzazioni di accesso ai dati e la seconda rete blockchain che cattura le tracce di audit di eventuali richieste o query effettuate dai richiedenti. Di conseguenza, i pazienti mantengono ancora l’autorità e il controllo completo sui loro registri medici e informazioni sensibili, consentendo una condivisione di dati sicura e protetta all’interno di più entità nella rete.

Registro Distribuito Multi-livello

Un registro distribuito multi-livello è un sistema di memorizzazione dei dati con proprietà di decentralizzazione e più livelli gerarchici progettati per massimizzare l’efficienza e garantire la sicurezza del processo di condivisione dei dati, insieme a una maggiore protezione della privacy. DeepLinQ è un registro distribuito decentralizzato basato su blockchain che affronta le preoccupazioni degli utenti relative alla privacy dei dati e alla condivisione dei dati, abilitando la protezione della privacy dei dati. DeepLinQ archivia le informazioni di privacy promesse utilizzando varie tecniche come la richiesta on-demand, il controllo di accesso, la prenotazione proxy e i smart contract per sfruttare le caratteristiche della rete blockchain, tra cui il meccanismo di consenso, la decentralizzazione completa e l’anonimato per proteggere la privacy dei dati.

K-Anonimità

Il metodo K-Anonimità è una tecnica di protezione della privacy che mira a raggruppare gli individui in un set di dati in modo che ogni gruppo abbia almeno K individui con valori di attributo identici, proteggendo così l’identità e la privacy degli utenti individuali. Il metodo K-Anonimità è stato alla base di un modello di transazione affidabile proposto che facilita le transazioni tra nodi di energia e veicoli elettrici. In questo modello, il metodo K-Anonimità svolge due funzioni: in primo luogo, nasconde la posizione dei veicoli elettrici costruendo una richiesta unificata utilizzando la tecnica K-Anonimità che nasconde la posizione del proprietario dell’auto; in secondo luogo, il metodo K-Anonimità nasconde gli identificatori degli utenti in modo che gli attaccanti non abbiano la possibilità di collegare gli utenti ai loro veicoli elettrici.

Valutazione e Analisi della Situazione

In questa sezione, parleremo di un’analisi e valutazione complete di dieci sistemi di protezione della privacy che utilizzano l’integrazione di blockchain e tecnologie di intelligenza artificiale proposti negli ultimi anni. La valutazione si concentra su cinque caratteristiche principali di questi metodi proposti, tra cui la gestione dell’autorità, la protezione dei dati, il controllo di accesso, la scalabilità e la sicurezza della rete, e discute anche i punti di forza, le debolezze e le aree di miglioramento potenziali. Sono le caratteristiche uniche che derivano dall’integrazione di intelligenza artificiale e blockchain che hanno aperto la strada a nuove idee e soluzioni per una maggiore protezione della privacy. Per riferimento, l’immagine seguente mostra le diverse metriche di valutazione utilizzate per derivare i risultati analitici per l’applicazione combinata di blockchain e tecnologie di intelligenza artificiale.

Gestione dell’Autorità

Il controllo di accesso è una tecnologia di sicurezza e privacy che viene utilizzata per limitare l’accesso degli utenti alle risorse autorizzate in base a regole, istruzioni e politiche predefinite, salvaguardando l’integrità dei dati e la sicurezza del sistema. Esiste un sistema di gestione della privacy intelligente che utilizza un modello di controllo di accesso basato su ruoli (RBAC) per gestire le autorizzazioni. Nel framework, ogni utente viene assegnato uno o più ruoli e viene classificato in base ai ruoli, il che consente al sistema di controllare le autorizzazioni di accesso agli attributi. Gli utenti nella rete possono utilizzare il loro indirizzo blockchain per verificare la loro identità e ottenere l’autorizzazione di accesso agli attributi.

Controllo di Accesso

Il controllo di accesso è uno dei fondamenti della protezione della privacy, che limita l’accesso in base all’appartenenza a un gruppo e all’identità dell’utente per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere a risorse specifiche e proteggere così il sistema da accessi indesiderati o forzati. Per garantire un controllo di accesso efficace ed efficiente, il framework deve considerare più fattori, tra cui l’autorizzazione, l’autenticazione degli utenti e le politiche di accesso.

La tecnologia di identità digitale è un approccio emergente per le applicazioni IoT che può fornire un controllo di accesso sicuro e garantire la privacy dei dati e dei dispositivi. Il metodo propone di utilizzare una serie di politiche di controllo di accesso basate su primitivi crittografici e tecnologia di identità digitale (DIT) per proteggere la sicurezza delle comunicazioni tra entità come droni, server cloud e server di stazione di terra (GSS). Una volta completata la registrazione dell’entità, le credenziali vengono memorizzate nella memoria. La tabella seguente riassume i tipi di difetti nel framework.

Protezione dei Dati

La protezione dei dati si riferisce a misure che includono la crittografia dei dati, il controllo di accesso, la revisione della sicurezza e la memorizzazione dei dati per garantire che i dati degli utenti non vengano acceduti illegalmente, manipolati o persi. Quando si tratta di elaborazione dei dati, tecnologie come la maschera dei dati, l’anonimizzazione, l’isolamento dei dati e la crittografia dei dati possono essere utilizzate per proteggere i dati dall’accesso non autorizzato e dalle perdite. Inoltre, tecnologie di crittografia come la crittografia omomorfica, la protezione della privacy differenziale, gli algoritmi di firma digitale, gli algoritmi di crittografia asimmetrica e gli algoritmi di hash possono prevenire l’accesso non autorizzato e illegale e garantire la riservatezza dei dati.

Sicurezza della Rete

La sicurezza della rete è un campo ampio che comprende diversi aspetti, tra cui garantire la riservatezza e l’integrità dei dati, prevenire gli attacchi di rete e proteggere il sistema da virus e software maligni. Per garantire la sicurezza, l’affidabilità e la sicurezza del sistema, è necessario adottare una serie di architetture di rete sicure e protocolli di sicurezza. Inoltre, analizzare e valutare le minacce di rete e sviluppare meccanismi di difesa e strategie di sicurezza corrispondenti sono essenziali per migliorare l’affidabilità e la sicurezza del sistema.

Scalabilità

La scalabilità si riferisce alla capacità di un sistema di gestire quantità più grandi di dati o un numero crescente di utenti. Quando si progetta un sistema scalabile, gli sviluppatori devono considerare le prestazioni del sistema, la memorizzazione dei dati, la gestione dei nodi, la trasmissione e molti altri fattori. Inoltre, quando si garantisce la scalabilità di un framework o di un sistema, gli sviluppatori devono considerare la sicurezza del sistema per prevenire violazioni dei dati, perdite di dati e altri rischi di sicurezza.

Gli sviluppatori hanno progettato un sistema in conformità con le regole generali di protezione dei dati dell’Unione Europea (GDPR) memorizzando le informazioni relative alla privacy e i metadati dell’opera d’arte in un sistema di file distribuito che esiste al di fuori della catena. I metadati dell’opera d’arte e i token digitali vengono memorizzati in OrbitDB, un sistema di memorizzazione dei dati che utilizza più nodi per memorizzare i dati e garantire così la sicurezza e la privacy dei dati. Il sistema distribuito al di fuori della catena disperde la memorizzazione dei dati e migliora così la scalabilità del sistema.

Analisi della Situazione

L’unione di intelligenza artificiale e tecnologie blockchain ha portato allo sviluppo di un sistema che si concentra fortemente sulla protezione della privacy, dell’identità e dei dati degli utenti. Sebbene i sistemi di protezione della privacy dell’intelligenza artificiale affrontino ancora alcune sfide come la sicurezza della rete, la protezione dei dati, la scalabilità e il controllo di accesso, è fondamentale considerare e valutare questi problemi in base a considerazioni pratiche durante la fase di progettazione in modo completo. Man mano che la tecnologia si sviluppa e progredisce ulteriormente, le applicazioni si espandono e i sistemi di protezione della privacy costruiti utilizzando intelligenza artificiale e blockchain attireranno più attenzione nel prossimo futuro. Sulla base dei risultati della ricerca, degli approcci tecnici e degli scenari di applicazione, possono essere classificati in tre categorie.

• Applicazione del metodo di protezione della privacy nell’industria Internet delle cose (IoT) utilizzando sia la tecnologia blockchain che l’intelligenza artificiale.
• Applicazione del metodo di protezione della privacy nei contratti intelligenti e nei servizi che utilizzano sia la tecnologia blockchain che l’intelligenza artificiale.
• Metodi di analisi dei dati su larga scala che offrono protezione della privacy utilizzando sia la tecnologia blockchain che l’intelligenza artificiale.

Le tecnologie appartenenti alla prima categoria si concentrano sull’implementazione di intelligenza artificiale e blockchain per la protezione della privacy nell’industria IoT. Questi metodi utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per analizzare grandi volumi di dati e sfruttano le caratteristiche decentralizzate e immutabili della rete blockchain per garantire l’autenticità e la sicurezza dei dati.

Le tecnologie che rientrano nella seconda categoria si concentrano sull’integrazione di intelligenza artificiale e blockchain per una maggiore protezione della privacy utilizzando i contratti intelligenti e i servizi blockchain. Questi metodi combinano l’analisi e l’elaborazione dei dati con l’intelligenza artificiale e utilizzano la tecnologia blockchain per ridurre la dipendenza da terze parti attendibili e registrare le transazioni.

Infine, le tecnologie che rientrano nella terza categoria si concentrano sull’utilizzo del potenziale di intelligenza artificiale e blockchain per raggiungere una maggiore protezione della privacy nell’analisi dei dati su larga scala. Questi metodi mirano a sfruttare le proprietà di decentralizzazione e immutabilità della blockchain per garantire l’autenticità e la sicurezza dei dati, mentre le tecniche di intelligenza artificiale garantiscono l’accuratezza dell’analisi dei dati.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo parlato di come le tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain possano essere utilizzate insieme per migliorare le applicazioni delle tecnologie di protezione della privacy discutendo le relative metodologie e valutando le cinque caratteristiche principali di queste tecnologie di protezione della privacy. Inoltre, abbiamo anche discusso le limitazioni esistenti dei sistemi attuali. Ci sono alcune sfide nel campo delle tecnologie di protezione della privacy costruite su blockchain e intelligenza artificiale che devono ancora essere affrontate, come ad esempio come bilanciare la condivisione dei dati e la preservazione della privacy. La ricerca su come fondere efficacemente le capacità di intelligenza artificiale e blockchain è in corso e ci sono diversi altri modi per integrare altre tecniche.

• Calcolo Edge

Il calcolo edge mira a raggiungere la decentralizzazione sfruttando il potenziale dei dispositivi edge e IoT per elaborare dati privati e sensibili degli utenti. Poiché l’elaborazione dell’intelligenza artificiale richiede l’uso di risorse di calcolo sostanziali, l’utilizzo di metodi di calcolo edge può consentire la distribuzione di compiti di calcolo ai dispositivi edge per l’elaborazione invece di migrare i dati ai servizi cloud o ai server di dati, riducendo così il tempo di latenza e la congestione della rete e migliorando la velocità e le prestazioni del sistema.

• Meccanismi Multi-Chain

I meccanismi multi-chain hanno il potenziale per risolvere i problemi di memorizzazione e prestazioni della blockchain a catena singola, migliorando così la scalabilità del sistema. L’integrazione di meccanismi multi-chain consente la classificazione dei dati in base a attributi e livelli di privacy distinti, migliorando così le capacità di memorizzazione e la sicurezza dei sistemi di protezione della privacy.