블록체인과 인공 지능 기술의 광범위한 주목과 잠재적인 응용으로 인해 두 기술의 통합으로 발생하는 개인 정보 보호 기술이 주목을 받고 있습니다. 이러한 개인 정보 보호 기술은 개인의 개인 정보를 보호할 뿐만 아니라 데이터의 신뢰성과 보안도 보장합니다.

이 기사에서는 AI와 블록체인의 협력이 다양한 개인 정보 보호 기술을 생성하고 디이덴티피케이션, 데이터 암호화, k-익명성, 멀티 티어 분산 원장 방법을 포함한 다양한 垂直 분야에서 이러한 기술의 적용에 대해 논의합니다. 또한, 우리는 이러한 기술의 결함과 실제 원인을 분석하고, 그에 따라 해결책을 제시하겠습니다.

블록체인, 인공 지능, 그리고 그 통합

블록체인 네트워크는 2008년 나카모토가 비트코인을 도입했을 때 처음으로 세상에 소개되었습니다. 비트코인은 블록체인 네트워크를 기반으로 하는 가상 화폐입니다. 그 이후로 블록체인은 많은 인기를 얻었으며, 특히 최근 몇 년간 더욱 주목을 받고 있습니다. 비트코인의 현재 거래 가치와 1조 달러의 시장 자본화 마크를 돌파한 것은 블록체인이 산업에서 상당한 수익과 이익을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 나타냅니다.

블록체인 기술은 주로 접근성과 제어 수준에 따라 분류할 수 있습니다. 공공, 사적, 연방 블록체인이 세 가지 주요 유형입니다. 비트코인과 이더리움과 같은 인기 있는 가상 화폐와 블록체인 아키텍처는 공공 블록체인 오퍼레이션으로 중앙화되지 않으며 노드가 네트워크에 자유롭게 입장하거나退出할 수 있으므로 최대 분산화를 촉진합니다.

다음 그림은 이더리움의 구조를 보여주며, 연결된 목록을 사용하여 다른 블록之间의 연결을 설정합니다. 블록 헤더는 이전 블록의 해시 주소를 저장하여 두 개의 연속된 블록之间의 연결을 설정합니다.

블록체인 기술의 개발과 구현은 다양한 분야에서 합법적인 보안과 개인 정보 보호 문제를 수반합니다. 예를 들어, 금융 산업에서의 데이터 침해는 큰 손실을 초래할 수 있으며, 군사 또는 의료 시스템에서의 침해는 재앙적일 수 있습니다. 이러한 시나리오를 방지하기 위해 데이터, 사용자 자산, 身分 정보의 보호는 블록체인 보안 연구 커뮤니티의 주요 초점이었습니다.

이더리움은 분산된 블록체인 플랫폼으로 여러 노드를 사용하여 공유된 정보를 유지합니다. 이더리움 네트워크의 각 노드는 스마트 계약을 컴파일하고 노드 간의 통신을 촉진하기 위해 EVM 또는 이더리움 벡터 머신을 사용합니다. 각 노드는 피어 투 피어 네트워크를 통해 발생합니다. 각 노드는 고유한 함수와 권한을 가지지만 모든 노드는 거래를 수집하고 블록 마이닝에 참여할 수 있습니다. 또한, 비트코인과 비교했을 때 이더리움은 약 15초의 속도로 블록 생성 속도가 더 빠릅니다. 이는 크립토 마이너가 보상을 더 빠르게 획득할 수 있으며 거래 확인 간격이 크게 줄어든다는 것을 의미합니다.

另一方面, 인공 지능은 기계가 의사 결정을 내리고 자율적으로 생각할 수 있는 능력을 개발하는 현대 과학의 한 분야입니다. 인공 지능은 심층 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 수많은 하위 분야를 포함하는 매우 방대한 분야입니다. 특히 최근 몇 년 동안 자연어 처리는 많은 주목을 받았으며, GPT와 BERT와 같은 최고의 언어 모델의 개발로 이어졌습니다. 자연어 처리는 거의 완벽에 가까워지고 있으며, 텍스트 변환을 처리하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 자연어 처리의 마지막 단계는 최근 GPT-4를 기반으로 하는 ChatGPT와 같은 모델로 인해 연구가 올바른 방향으로 진행되고 있습니다.

또 다른 인기 있는 하위 분야는 심층 학습으로, 신경 세포의 구조를 모방하는 인공 지능 기술입니다. 전통적인 심층 학습 프레임워크에서 외부 입력 정보는 계층 구조의 훈련을 통해 隱藏 層으로 처리되며, 최종 표현으로 전달됩니다. 심층 학습 프레임워크는 감독 학습과 비감독 학습으로 분류할 수 있습니다.

위의 이미지는 심층 학습 퍼цеп트론의 구조를 보여주며, 이미지에서 볼 수 있듯이 심층 학습 프레임워크는 데이터의 특징을 학습하기 위해 다중 수준의 신경망 구조를 사용합니다. 신경망은 隱藏 層, 입력 層, 출력 層의 세 가지 유형의 層으로 구성됩니다. 프레임워크의 각 퍼цеп트론 層은 다음 層에 연결되어 심층 학습 프레임워크를 형성합니다.

마지막으로, 우리는 블록체인과 인공 지능 기술의 통합을 다룹니다. 이러한 두 기술은 다양한 산업과 도메인에서 적용되고 있으며, 사이버 보안, 데이터 보안, 개인 정보 보호에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 블록체인과 인공 지능을 통합하는 애플리케이션은 다음 측면에서 통합을 나타냅니다.

• 모델의 훈련 데이터, 입력 및 출력, 매개 변수를 기록하고 저장하기 위해 블록체인 기술을 사용하여 모델 감사에서 책임성과 투명성을 보장합니다.
• 블록체인 프레임워크를 사용하여 인공 지능 모델을 배포하여 모델 간의 분산 서비스를 달성하고 시스템의 확장성과 안정성을 향상합니다.
• 분산 시스템을 사용하여 외부 인공 지능 데이터와 모델에 안전한 액세스를 제공하고 블록체인 네트워크가 신뢰할 수 있는 외부 정보를 획득할 수 있도록 합니다.
• 블록체인 기반 토큰 디자인과 인센티브 메커니즘을 사용하여 사용자와 인공 지능 모델 개발자 간의 신뢰할 수 있는 상호 작용을 설정합니다.

블록체인과 인공 지능 기술의 통합을 통한 개인 정보 보호

현재, 데이터 신뢰 시스템에는 데이터 전송의 신뢰성을 손상시키는 한계가 있습니다. 이러한 한계에 도전하기 위해, 블록체인 기술을 사용하여 데이터 공유 및 저장을 위한 신뢰할 수 있는 보안 솔루션을 설정할 수 있습니다. 블록체인이 인공 지능에서 개인 정보 보호에 적용되는 몇 가지 예는 다음 표에 나와 있습니다.

이러한 기술의 구현과 통합을 강화함으로써, 현재 데이터 신뢰 시스템의 보호 능력과 보안을 크게 향상시킬 수 있습니다.

데이터 암호화

전통적인 데이터 공유 및 저장 방법은 중앙 서버에 의존하여 보안 위협에 취약했습니다. 이러한 방법의 취약성은 데이터 조작 및 데이터 누출과 같은 심각한 문제를 초래합니다. 현재의 보안 요구 사항으로는 데이터 암호화만으로 데이터의 안전性과 보안을 보장하기에 충분하지 않습니다. 이는 인공 지능과 블록체인의 통합을 기반으로 하는 개인 정보 보호 기술의 등장으로 이어졌습니다.

다음은 블록체인 기반의 개인 정보 보호를 위한 연합 학습 체계를 보여주는 그림입니다. 이 체계는 Multi-Krum 기술을 개선하고 동형 암호화를 결합하여 암호문 수준의 모델 필터링과 모델 집계를 달성하여 개인 정보를 유지하면서 로컬 모델을 검증할 수 있습니다. 이 방법에서는 모델 업데이트를 암호화하기 위해 Paillier 동형 암호화 기술을 사용하여 추가적인 개인 정보 보호를 제공합니다. Paillier 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다.

디이덴티피케이션

디이덴티피케이션은 사용자의 개인 식별 정보를 데이터에서 분리하여 데이터 추적의 위험을 줄이는 방법입니다. 허가된 블록체인 기술을 기반으로 하는 분산된 인공 지능 프레임워크가 있습니다. 이 프레임워크는 개인 식별 정보를 비개인 정보로부터 효과적으로 분리하고, 개인 식별 정보의 해시 값을 블록체인 네트워크에 저장합니다. 제안된 인공 지능 프레임워크는 의료 산업에서 환자의 실제 身分을 노출하지 않고 의료 기록 및 정보를 공유하는 데 사용할 수 있습니다. 다음과 같이, 제안된 인공 지능 프레임워크는 두 개의 독립적인 블록체인을 사용하여 데이터 요청을 처리합니다. 하나의 블록체인 네트워크는 환자의 정보와 데이터 액세스 권한을 저장하며, 두 번째 블록체인 네트워크는 요청자에 의한 요청 또는 질의의 감사 추적을 캡처합니다. 결과적으로, 환자는 여전히 자신의 의료 기록 및 민감한 정보에 대한 완전한 권한과 제어를 유지하면서 네트워크 내의 여러 엔티티 간의 안전한 데이터 공유를 가능하게 합니다.

멀티 레이어 분산 원장

멀티 레이어 분산 원장은 분산화된 데이터 저장 시스템으로, 다중 계층이 있으며 효율성을 최대화하고 데이터 공유 과정을 보안하며 개인 정보 보호를 강화하도록 설계되었습니다. DeepLinQ는 사용자의 데이터 개인 정보 및 데이터 공유에 대한 우려를 해결하기 위해 개인 정보 보호된 데이터 개인 정보를 제공하는 블록체인 기반의 멀티 레이어 분산 원장입니다. DeepLinQ는 온디맨드 쿼리, 액세스 제어, 프록시 예약, 스마트 계약을 사용하여 블록체인 네트워크의 특성을 활용하여 데이터 개인 정보를 보호합니다.

K-익명성

K-익명성 방법은 데이터 세트에서 개인을 그룹화하여 각 그룹에 동일한 속성 값을 가진 최소 K개의 개인이 있도록 하여 개인의 身分과 개인 정보를 보호하는 개인 정보 보호 방법입니다. K-익명성 방법은 에너지 노드와 전기 자동차 간의 거래를 위한 신뢰할 수 있는 거래 모델의 기초가 되었습니다. 이 모델에서, K-익명성 방법은 두 가지 기능을 수행합니다. 첫째, 자동차 소유자의 위치를 숨기기 위해 K-익명성 기술을 사용하여 통일된 요청을 구성하여 자동차 소유자의 위치를 숨깁니다. 둘째, 사용자 식별자를 숨겨 공격자가 사용자를 전기 자동차에 연결할 수 없도록 합니다.

평가 및 상황 분석

이 섹션에서는 블록체인과 인공 지능 기술의 융합을 사용하여 최근 몇 년 동안 제안된 10개의 개인 정보 보호 시스템에 대한 종합적인 분석과 평가에 대해 논의합니다. 평가에는 권한 관리, 데이터 보호, 액세스 제어, 확장성 및 네트워크 보안을 포함한 다섯 가지 주요 특성이 포함되며, 또한 이러한 방법의 강점, 약점 및 개선 가능 분야에 대해 논의합니다. 블록체인과 인공 지능 기술의 통합으로 인해 새로운 아이디어와 개인 정보 보호를 위한 솔루션이 가능해졌습니다. 참고로, 다음 이미지는 블록체인과 인공 지능 기술의 결합된 적용에 대한 분석 결과를 도출하기 위해 사용된 다양한 평가 메트릭을 보여줍니다.

권한 관리

액세스 제어는 사전 정의된 규칙, 지침, 정책에 따라 사용자의 권한을 제한하는 보안 및 개인 정보 보호 기술입니다. 지능형 개인 정보 보호 주차 관리 시스템이 있으며, 이는 역할 기반 액세스 제어 또는 RBAC 모델을 사용하여 권한을 관리합니다. 프레임워크에서 각 사용자는 하나 이상의 역할이 할당되며, 역할에 따라 분류되어 시스템이 속성 액세스 권한을 제어할 수 있습니다. 네트워크上的 사용자는 블록체인 주소를 사용하여 身分을 확인하고 속성 권한을 얻을 수 있습니다.

액세스 제어

액세스 제어는 개인 정보 보호의 핵심입니다. 액세스 제어는 사용자 身分과 그룹 멤버십에 따라 액세스를 제한하여 시스템을 불필요한 액세스로부터 보호합니다. 효과적이고 효율적인 액세스 제어를 보장하기 위해, 프레임워크는 권한, 사용자 인증, 액세스 정책을 포함한 여러 요소를 고려해야 합니다.

디지털 身分 기술은 IoT 애플리케이션을 위한 새로운 접근 방식으로, 안전하고 보안된 액세스 제어를 제공하며 데이터 및 디바이스 개인 정보를 보장할 수 있습니다. 이 방법은 암호학적 원리와 디지털 身分 기술 또는 DIT를 기반으로 하는 일련의 액세스 제어 정책을 사용하여 엔티티 간의 통신의 보안을 보호합니다. 엔티티 등록이 완료되면 자격 증명이 메모리에 저장됩니다. 다음 표는 프레임워크의 결함 유형을 요약합니다.

데이터 보호

데이터 보호는 데이터가 불법적으로 액세스되거나 조작되거나 누출되지 않도록 하는 조치입니다. 데이터 처리에서 데이터 마스킹,匿名化, 데이터 분리, 데이터 암호화와 같은 기술을 사용하여 데이터를 불법적인 액세스로부터 보호할 수 있습니다. 또한, 동형 암호화, 차이 개인 정보 보호, 디지털 서명 알고리즘, 비대칭 암호화 알고리즘, 해시 알고리즘과 같은 암호화 기술을 사용하여 데이터의 기밀성을 보장할 수 있습니다.

네트워크 보안

네트워크 보안은 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하고, 네트워크 공격을 방지하며, 시스템을 네트워크 바이러스와 악성 소프트웨어로부터 보호하는 것을 포함하는 광범위한 분야입니다. 시스템의 안전성, 신뢰성, 보안을 보장하기 위해, 보안 네트워크 아키텍처와 프로토콜, 보안 조치가 채택되어야 합니다. 또한, 다양한 네트워크 위협을 분석하고対応하는 방어 메커니즘과 보안 전략을 개발하여 시스템의 신뢰성과 보안을 향상시킬 수 있습니다.

확장성

확장성은 시스템이 더 많은 데이터 또는 사용자를 처리할 수 있는 능력을 말합니다. 확장 가능한 시스템을 설계할 때, 개발자는 시스템 성능, 데이터 저장, 노드 관리, 전송 등을 고려해야 합니다. 또한, 시스템의 확장성을 보장하기 위해, 개발자는 시스템 보안을 고려하여 데이터 침해, 데이터 누출, 기타 보안 위험을 방지해야 합니다.

개발자들은 유럽의 일반 데이터 보호 규칙 또는 GDPR에 따라 개인 정보 관련 정보와 아트워크 메타데이터를 분산 파일 시스템에 저장하여 프라이버시 관련 정보를 저장합니다. 아트워크 메타데이터와 디지털 토큰은 OrbitDB에 저장되며, 이는 여러 노드를 사용하여 데이터를 저장하여 데이터 보안과 개인 정보를 보장합니다. 분산 시스템은 데이터 저장을 분산시켜 시스템의 확장성을 향상시킵니다.

상황 분석

인공 지능과 블록체인 기술의 통합은 사용자의 개인 정보, 身分, 데이터를 보호하는 시스템을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 인공 지능 데이터 개인 정보 시스템은 여전히 네트워크 보안, 데이터 보호, 확장성, 액세스 제어와 같은 몇 가지 도전을 직면하고 있지만, 이러한 문제를 설계 단계에서 철저하게 고려해야 합니다. 기술이 더욱 발전하고 확장됨에 따라, 인공 지능과 블록체인을 기반으로 하는 개인 정보 보호 시스템은 향후 더 많은 주목을 받을 것입니다. 연구 결과, 기술적 접근 방식, 애플리케이션 시나리오를 기반으로, 이러한 시스템을 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

• 인터넷 오브 씽즈 또는 IoT 산업에서 블록체인과 인공 지능 기술을 사용하여 개인 정보 보호 방법을 적용하는 것.
• 블록체인과 인공 지능 기술을 사용하여 스마트 계약 및 서비스에서 개인 정보 보호 방법을 적용하는 것.
• 블록체인과 인공 지능 기술을 사용하여 대규모 데이터 분석에서 개인 정보 보호를 제공하는 방법.

첫 번째 범주는 IoT 산업에서 개인 정보 보호를 위한 인공 지능과 블록체인 기술의 구현에 중점을 둡니다. 이러한 방법은 인공 지능 기술을 사용하여大量의 데이터를 분석하고, 블록체인의 분산화된 특성을 활용하여 데이터의 인증성과 보안을 보장합니다.

두 번째 범주는 인공 지능과 블록체인 기술의 융합을 통한 개인 정보 보호를 위한 스마트 계약 및 서비스에 중점을 둡니다. 이러한 방법은 데이터 분석과 처리를 인공 지능과 결합하고, 블록체인 기술을 사용하여 신뢰할 수 있는 제3자에 대한 의존도를 줄이고, 거래를 기록합니다.

마지막으로, 세 번째 범주는 인공 지능과 블록체인 기술의 힘을 결합하여 대규모 데이터 분석에서 개인 정보 보호를 강화하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 블록체인의 분산화와 불변의 특성을 활용하여 데이터의 인증성과 보안을 보장하며, 인공 지능 기술을 사용하여 데이터 분석의 정확성을 보장합니다.

결론

이 기사에서는 인공 지능과 블록체인 기술이 개인 정보 보호 기술의 적용을 강화하는 방법에 대해 논의했습니다. 또한, 이러한 개인 정보 보호 기술의 다섯 가지 주요 특성에 대해 평가하고, 현재 시스템의 한계에 대해 논의했습니다. 블록체인과 인공 지능 기술의 융합을 통한 개인 정보 보호 기술 분야에는 아직 해결해야 할 몇 가지 도전이 있습니다. 예를 들어, 데이터 공유와 개인 정보 보호 간의 균형을 어떻게 맞추는지에 대한 것입니다. 인공 지능과 블록체인 기술의 능력을 효과적으로 결합하는 방법에 대한 연구는 진행 중입니다. 여기에는 몇 가지 다른 방법이 있습니다.

• 에지 컴퓨팅

에지 컴퓨팅은 에지 및 IoT 디바이스의 힘을 활용하여 개인 및 민감한 사용자 데이터를 처리하여 분산화를 달성합니다. 인공 지능 처리는 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 하므로 에지 컴퓨팅 방법을 사용하면 데이터를 클라우드 서비스 또는 데이터 서버로 마이그레이션하는 대신 에지 디바이스에서 처리할 수 있습니다. 데이터가 에지 디바이스 자체에서 처리되므로 대기 시간이 크게 줄어들고, 네트워크 혼잡이 감소하여 시스템의 속도와 성능이 향상됩니다.

• 멀티 체인 메커니즘

멀티 체인 메커니즘은 싱글 체인 블록체인의 저장 및 성능 문제를 해결하여 시스템의 확장성을 향상시킬 수 있습니다. 멀티 체인 메커니즘의 통합은 데이터 분류 및 저장 능력을 개선하고, 개인 정보 보호 시스템의 보안을 강화할 수 있습니다.