블록체인과 인공지능 기술이 광범위한 주목과 잠재적인 응용을 받고 있는 가운데, 두 기술의 통합으로 발생하는 개인정보 보호 기술이 주목을 받고 있습니다. 이러한 개인정보 보호 기술은 개인의 개인정보를 보호할 뿐만 아니라 데이터의 신뢰성과 보안도 보장합니다.

이 기사에서는 AI와 블록체인의 협력을 통해 다양한 개인정보 보호 기술이 어떻게 탄생하는지, 그리고 이러한 기술이 어떻게 적용되는지에 대해 논의할 것입니다. 또한, 이러한 기술의 부족과 실제 원인을 분석하고, 그에 따른 해결책을 제시할 것입니다.

블록체인, 인공지능, 그리고 그들의 통합

블록체인 네트워크는 2008년 Nakamoto가 비트코인을 도입하면서 처음으로 세상에 소개되었습니다. 비트코인은 블록체인 네트워크 위에 구축된 암호화폐입니다. 그 이후로 블록체인은 많은 인기를 얻었으며, 특히 최근 몇 년간 더욱 많은 주목을 받고 있습니다. 현재 비트코인이 거래되는 가치와 1조 달러의 시장 가치에 도달한 것은 블록체인이 산업에 상당한 수익과 이익을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 나타냅니다.

블록체인 기술은 주로 접근성과 제어 수준에 따라 분류할 수 있습니다. 공공, 사적, 그리고 연합 블록체인이 블록체인 기술의 세 가지 주요 유형입니다. 비트코인과 이더리움과 같은 인기 있는 암호화폐와 블록체인 아키텍처는 공공 블록체인 오퍼레이션으로, 분산된 성격을 가지고 있으며 노드가 네트워크에 자유롭게 들어가거나 나갈 수 있으므로 최대 분산화를 촉진합니다.

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

블록체인 기술의 개발과 구현은 다양한 분야에서 합법적인 보안과 개인정보 보호에 대한 우려와 함께 진행됩니다. 예를 들어, 금융 산업에서 데이터 침해는 큰 손실을 초래할 수 있으며, 군사 또는 의료 시스템에서 침해는 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 시나리오를 방지하기 위해 데이터, 사용자 자산, 그리고 身分 정보의 보호가 블록체인 보안 연구 커뮤니티의 주요 초점이 되었습니다. 블록체인 기술의 개발을 보장하기 위해 그 보안을 유지하는 것이 필수적입니다.

이더리움은 분산된 블록체인 플랫폼으로, 여러 노드가 협력하여 공유된 원장을 유지합니다. 이더리움 네트워크의 각 노드는 EVM 또는 이더리움 벡터 머신을 사용하여 스마트 계약을 컴파일하고, 피어 투 피어 네트워크를 통해 노드 간의 통신을 촉진합니다. 이더리움 네트워크의 각 노드는 고유한 기능과 권한을 가지고 있지만, 모든 노드는 거래를 수집하고 블록 마이닝에 참여할 수 있습니다. 또한, 비트코인과 비교했을 때, 이더리움은 거의 15초 정도 빠른 블록 생성 속도를 보여줍니다. 이는 암호화폐 광부가 보상을 얻을 기회를 더 많이 가지게 되며, 거래를 확인하는 시간 간격이 크게 줄어듭니다.

另一方面, 인공지능 또는 AI는 기계가 의사결정을 내리고, 인간과 유사한 자율적인思考을 시뮬레이션할 수 있는 능력을 가진 현대 과학의 한 분야입니다. 인공지능은 깊은 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 하위 분야를 가지고 있습니다. 특히 최근 몇 년 동안 자연어 처리에 대한 연구가 집중되어 일부 최고의 언어 모델인 GPT와 BERT가 개발되었습니다. 자연어 처리는 거의 완벽한 단계에 도달했으며, 최근 GPT-4를 기반으로 구축된 ChatGPT와 같은 모델은 연구가 올바른 방향으로 진행되고 있음을 나타냅니다.

또 다른 인기 있는 인공지능 개발자들의 하위 분야는 깊은 학습입니다. 깊은 학습은 신경망의 구조를 모방하여 작동하는 인공지능 기술입니다. 전통적인 깊은 학습 프레임워크에서 외부 입력 정보는 계층 구조를 통해 훈련하고, 이를 숨겨진 계층으로 전달하여 최종 표현을 생성합니다. 깊은 학습 프레임워크는 지도 학습과 비지도 학습으로 분류할 수 있습니다.

위의 이미지는 깊은 학습 퍼셉트론의 구조를 보여주며, 깊은 학습 프레임워크가 데이터의 특징을 학습하기 위해 다층 신경망 아키텍처를 사용하는 것을 볼 수 있습니다. 신경망은 입력 계층, 숨겨진 계층, 출력 계층으로 구성되며, 각 퍼셉트론 계층은 다음 계층과 연결되어 깊은 학습 프레임워크를 형성합니다.

마지막으로, 블록체인과 인공지능 기술의 통합은 두 기술이 다양한 산업과 영역에서 적용됨에 따라 사이버 보안, 데이터 보안, 개인정보 보호에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 블록체인과 인공지능을 통합하는 애플리케이션은 다음과 같은 측면에서 통합을 나타냅니다.

• 모델의 훈련 데이터, 입력 및 출력, 매개변수를 기록하고 저장하기 위해 블록체인 기술을 사용하여 책임과 투명성을 보장합니다.
• 인공지능 모델을 배포하고 서비스의 분산화와 안정성을 향상시키기 위해 블록체인 프레임워크를 사용합니다.
• 분산된 시스템을 사용하여 외부 인공지능 데이터와 모델에 안전하게 접근하고, 블록체인 네트워크가 외부 정보를 신뢰할 수 있게 합니다.
• 블록체인 기반 토큰 디자인과 인센티브 메커니즘을 사용하여 사용자와 인공지능 모델 개발자 간의 신뢰할 수 있는 상호작용을 설정합니다.

블록체인과 인공지능 기술의 통합을 통한 개인정보 보호

현재 시나리오에서 데이터 신뢰 시스템은 데이터 전송의 신뢰성을 손상시키는 한계가 있습니다. 이러한 한계에 도전하기 위해, 블록체인 기술을 사용하여 개인정보 보호와 데이터 보안을 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터 공유 및 저장 솔루션을 구축할 수 있습니다. 블록체인이 개인정보 보호에 적용된 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 공유와 저장 방법은 중앙 서버에 의존하여 보안 위협에 취약했습니다. 이러한 방법의 취약성은 데이터 조작과 데이터 누출과 같은 심각한 문제를 일으킵니다. 현재의 보안 요구사항에 따라, 데이터의 안전과 보안을 보장하기 위해 암호화 방법만으로는 충분하지 않습니다. 이는 블록체인과 인공지능의 통합을 기반으로 하는 개인정보 보호 기술의 출현의 주요 이유입니다.

블록체인 기반의 개인정보 보호를 위한 연합 학습 방식을 살펴보겠습니다. 이 방식은 다중-Krum 기법을 개선하고, 호모모픽 암호화를 결합하여 암호문 수준의 모델 필터링과 모델 집계를 달성하여 로컬 모델을 확인하면서 개인정보 보호를 유지합니다. 이 방법에서는 Paillier 호모모픽 암호화 기법을 사용하여 모델 업데이트를 암호화하여 추가적인 개인정보 보호를 제공합니다. Paillier 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다.

탈식별화

탈식별화는 사용자의 개인 식별 정보를 데이터에서 분리하여 데이터 추적의 위험을 줄이는 방법입니다. 이러한 접근 방식을 사용하는 분산된 인공지능 프레임워크가 존재합니다. 이 프레임워크는 개인 식별 정보를 비개인 정보로부터 효과적으로 분리하고, 개인 식별 정보의 해시 값을 블록체인 네트워크에 저장합니다. 제안된 인공지능 프레임워크는 의료 산업에서 환자의 의료 기록과 정보를 실제 身分을 공개하지 않고 공유할 수 있습니다. 다음 이미지는 요청자에 의해 요청이나 질의가 이루어지는 경우 감사 흔적을 캡처하는 두 개의 독립된 블록체인을 사용하는 제안된 인공지능 프레임워크를 보여줍니다. 결과적으로, 환자는 여전히 자신의 의료 기록과 민감한 정보에 대한 완전한 권한과 제어를 유지할 수 있으며, 네트워크 내의 여러 엔티티 간에 안전하고 안전한 데이터 공유를 가능하게 합니다.

다층 분산 원장

다층 분산 원장은 데이터를 저장하기 위한 분산화된 시스템으로, 다층 구조를 가지고 있으며, 효율성을 최대화하고, 데이터 공유 과정을 보안하고, 개인정보 보호를 강화하는 것을 목표로 합니다. DeepLinQ는 블록체인 기반의 다층 분산 원장으로, 사용자의 데이터 개인정보와 데이터 공유에 대한 우려를 해결하기 위해 개인정보 보호를 제공합니다. DeepLinQ는 온디맨드 쿼리, 접근 제어, 프록시 예약, 스마트 계약과 같은 다양한 기술을 사용하여 블록체인 네트워크의 특성을 활용하여 데이터 개인정보를 보호합니다.

K-익명성

K-익명성 방법은 데이터셋에서 개인을 그룹화하여 각 그룹에 동일한 속성 값을 가진 최소 K개의 개인이 포함되도록 하여 개인의 身分과 개인정보를 보호하는 개인정보 보호 방법입니다. K-익명성 방법은 에너지 노드와 전기차 간의 거래를 위한 신뢰할 수 있는 거래 모델의 기초입니다. 이 모델에서 K-익명성 방법은 두 가지 기능을 수행합니다. 첫째, 자동차 소유자의 위치를 숨기기 위해 K-익명성 기술을 사용하여統一된 요청을 구성하여 공격자가 전기차를 소유한 사용자에게 연결할 수 없습니다. 둘째, 사용자 식별자를 숨기기 위해 K-익명성 방법을 사용하여 공격자가 사용자를 전기차와 연결할 수 없습니다.

평가 및 상황 분석

이 섹션에서는 블록체인과 인공지능 기술의 융합을 통해 제안된 10개의 개인정보 보호 시스템에 대한 종합적인 분석과 평가에 대해 논의할 것입니다. 평가에는 권한 관리, 데이터 보호, 접근 제어, 확장성 및 네트워크 보안과 같은 5가지 주요 특성이 포함됩니다. 또한, 이러한 방법의 강점, 약점, 그리고 개선의 가능성을 논의할 것입니다. 블록체인과 인공지능 기술의 통합으로 인해 새로운 아이디어와 개인정보 보호를 위한 솔루션이 나타났습니다. 다음 이미지는 블록체인과 인공지능 기술의 결합된 적용에 대한 분석 결과를 도출하기 위해 사용된 평가 지표를 보여줍니다.

권한 관리

접근 제어는 보안과 개인정보 보호 기술로, 사전 정의된 규칙, 지침, 정책을 기반으로 사용자의 접근을 제한합니다. 역할 기반 접근 제어 또는 RBAC 모델을 사용하는 지능형 개인정보 보호 파킹 관리 시스템이 존재합니다. 프레임워크에서 각 사용자는 하나 이상의 역할을 할당받고, 역할에 따라 분류되며, 시스템이 속성 접근 권한을 제어할 수 있습니다. 네트워크上的 사용자는 블록체인 주소를 사용하여 身分을 확인하고, 속성 권한을 얻을 수 있습니다.

접근 제어

접근 제어는 개인정보 보호의 핵심입니다. 접근 제어는 사용자 身分과 그룹 멤버십에 따라 접근을 제한하여, 권한이 있는 사용자만 특정 리소스에 접근할 수 있도록 합니다. 접근 제어를 효과적으로하고 효율적으로 하기 위해, 프레임워크는 사용자 인증, 접근 정책과 같은 여러 가지 요소를 고려해야 합니다.

디지털 아이덴티티 기술은 IoT 애플리케이션에서 안전하고 보안이 된 접근 제어를 제공할 수 있는 새로운 접근 방식입니다. 이 방법은 암호화 기초와 디지털 아이덴티티 기술 또는 DIT를 사용하여 엔티티 간의 통신의 보안을 보호합니다. 엔티티 등록이 완료되면, 자격 증명은 메모리에 저장됩니다. 다음 표는 프레임워크의 결함 유형을 요약합니다.

데이터 보호

데이터 보호는 데이터가 불법적으로 접근되거나, 조작되거나, 누출되지 않도록 하기 위한 조치입니다. 데이터 처리에서, 데이터 마스킹, 익명화, 데이터 격리, 데이터 암호화와 같은 기술을 사용하여 데이터를 불법적인 접근이나 누출로부터 보호할 수 있습니다. 또한, 호모모픽 암호화, 차이 개인정보 보호, 디지털 서명 알고리즘, 비대칭 암호화 알고리즘, 해시 알고리즘과 같은 암호화 기술을 사용하여, 비인가된 사용자가 데이터에 접근하는 것을 방지하고, 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, 안전한 네트워크 아키텍처와 프로토콜, 보안 조치와 같은 일련의 조치를 채택해야 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 시스템의 성능, 데이터 저장, 노드 관리, 전송과 같은 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 또한, 시스템의 확장성을 보장할 때, 개발자는 시스템의 보안을 고려하여 데이터 침해, 데이터 누출과 같은 보안 위협을 방지해야 합니다.

개발자들은 유럽의 일반 데이터 보호 규칙 또는 GDPR에 따라, 개인정보 관련 정보와 아트워크 메타데이터를 체인 밖의 분산 파일 시스템에 저장했습니다. 아트워크 메타데이터와 디지털 토큰은 OrbitDB에 저장되며, 이는 데이터를 여러 노드에 저장하여 데이터의 보안과 개인정보를 보장합니다. 체인 밖의 분산 시스템은 데이터 저장을 분산시켜, 시스템의 확장성을 향상시킵니다.

상황 분석

블록체인과 인공지능 기술의 통합은 사용자의 개인정보, 身分, 데이터를 보호하는 시스템을 개발하는 데 중점을 두었습니다. 그러나, 인공지능 데이터 개인정보 보호 시스템은 여전히 네트워크 보안, 데이터 보호, 확장성, 접근 제어와 같은 몇 가지 도전을 직면하고 있습니다. 이러한 문제는 실제 고려에 근거하여 설계 단계에서 철저하게 고려되어야 합니다. 기술이 발전하고, 적용 범위가 확대됨에 따라, 개인정보 보호 시스템은 미래에 더 많은 주목을 받을 것입니다. 연구 결과, 기술적 접근 방식, 적용 시나리오에 따라, 이러한 시스템을 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

• IoT 또는 인터넷의 사물 산업에서 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 개인정보 보호 방법을 적용하는 것.
• 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 스마트 계약과 서비스를 제공하는 것.
• 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 대규모 데이터 분석을 제공하는 것.

첫 번째 범주는 IoT 산업에서 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 개인정보 보호를 위한 방법을 적용하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 인공지능 기술을 사용하여大量의 데이터를 분석하고, 블록체인의 분산화된 및 불변의 특성을 활용하여 데이터의 진실성과 보안을 보장합니다.

두 번째 범주는 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 스마트 계약과 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 데이터 분석과 처리를 인공지능과 결합하고, 블록체인 기술을 사용하여 신뢰할 수 있는 제3자를 줄이고, 거래를 기록합니다.

마지막으로, 세 번째 범주는 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 대규모 데이터 분석을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 블록체인의 분산화된 및 불변의 특성을 활용하여 데이터의 진실성과 보안을 보장하고, 인공지능 기술을 사용하여 데이터 분석의 정확성을 보장합니다.

결론

이 기사에서는 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 개인정보 보호를 강화하는 방법에 대해 논의했습니다. 또한, 이러한 기술의 관련 방법론과 5가지 주요 특성을 평가했습니다. 마지막으로, 현재 시스템의 한계에 대해 논의했습니다. 블록체인과 인공지능 기술을 사용하여 개인정보 보호를 위한 도전은 여전히 존재합니다. 예를 들어, 데이터 공유와 개인정보 보호를 어떻게 균형을 잡을 수 있는지에 대한 연구가 진행 중입니다. 블록체인과 인공지능 기술을 효과적으로 통합하는 방법에 대한 연구도 진행 중입니다.

• 에지 컴퓨팅

에지 컴퓨팅은 에지 및 IoT 디바이스의 처리 능력을 활용하여 개인 및 민감한 사용자 데이터를 분산하여 처리함으로써, 중앙 집중식 데이터 처리를 피하고, 네트워크 혼잡을 줄이며, 시스템의 성능을 향상시킵니다.

• 멀티체인 메커니즘

멀티체인 메커니즘은 단일 체인 블록체인 저장 및 성능 문제를 해결하여 시스템의 확장성을 향상시킵니다. 멀티체인 메커니즘의 통합은 다양한 속성 및 개인정보 수준 기반의 데이터 분류를 가능하게 하여, 저장 능력과 개인정보 보호 시스템의 보안을 향상시킵니다.