블록체인과 인공지능 기술이 널리 관심을 받고 응용 가능성이 높아지면서 두 기술의 통합으로 인해 발생하는 개인정보 보호 기술은 주목할만한 중요성을 얻고 있습니다. 이러한 개인정보 보호 기술은 개인의 개인정보를 보호할 뿐만 아니라 데이터의 신뢰성과 보안도 보장합니다. 

이 기사에서는 AI와 블록체인 간의 협력이 어떻게 수많은 개인 정보 보호 기술을 탄생시키고, 비식별화, 데이터 암호화, k-익명성 및 다중 계층 분산 원장 방법을 포함한 다양한 분야에 적용되는지에 대해 설명합니다. 또한, 문제점과 실제 원인을 분석하여 그에 따른 해결책을 제시하도록 노력하겠습니다. 

블록체인, 인공 지능 및 이들의 통합

블록체인 네트워크는 2008년 Nakamoto가 블록체인 네트워크를 기반으로 구축된 암호화폐인 비트코인을 출시하면서 처음으로 세상에 소개되었습니다. 블록체인은 도입된 이후 특히 지난 몇 년 동안 많은 인기를 얻었습니다. 그 가치는 비트 코인 거래 오늘날, 수조 달러의 시가총액을 넘어서는 것은 블록체인이 업계에 상당한 수익과 이익을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 나타냅니다. 

블록체인 기술은 주로 제공되는 접근성 및 제어 수준을 기준으로 분류될 수 있습니다. 공개, 비공개 및 페더레이션 블록체인 기술의 세 가지 주요 유형입니다. 비트코인 및 이더리움과 같은 인기 있는 암호화폐 및 블록체인 아키텍처는 본질적으로 분산되어 있기 때문에 퍼블릭 블록체인 제품이며, 노드가 네트워크에 자유롭게 들어가거나 나갈 수 있도록 하여 최대의 분산화를 촉진합니다. 

다음 그림은 서로 다른 블록 간의 연결을 설정하기 위해 연결 목록을 활용하는 이더리움의 구조를 보여줍니다. 블록의 헤더에는 두 연속 블록 간의 연결을 설정하기 위해 이전 블록의 해시 주소가 저장됩니다. 

블록체인 기술의 개발 및 구현에는 무시할 수 없는 다양한 분야의 합법적인 보안 및 개인 정보 보호 문제가 따릅니다. 예를 들어, 금융 산업에서의 데이터 침해는 막대한 손실을 가져올 수 있는 반면, 군사 또는 의료 시스템의 침해는 재앙을 초래할 수 있습니다. 이러한 시나리오를 방지하기 위해 데이터, 사용자 자산 및 신원 정보 보호는 블록체인 보안 연구 커뮤니티의 주요 초점이었으며, 블록체인 기술의 발전을 보장하려면 보안을 유지하는 것이 필수적입니다. 

이더리움은 여러 노드를 사용하여 공동으로 정보의 공유 원장을 유지하는 분산형 블록체인 플랫폼입니다. Ethereum 네트워크의 각 노드는 EVM 또는 Ethereum Vector Machine을 사용하여 스마트 계약을 컴파일하고 P2P 또는 P15P 네트워크를 통해 발생하는 노드 간의 통신을 촉진합니다. 이더리움 네트워크의 각 노드에는 고유한 기능과 권한이 제공되지만 모든 노드는 트랜잭션 수집 및 블록 마이닝에 사용될 수 있습니다. 또한, 비트코인과 비교할 때 이더리움은 거의 XNUMX초 앞선 더 빠른 블록 생성 속도를 보인다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 이는 암호화폐 채굴자가 거래를 확인하는 간격 시간이 크게 줄어들면서 보상을 더 빨리 획득할 수 있는 더 나은 기회가 있다는 것을 의미합니다. 

반면, AI 또는 인공 지능은 의사 결정이 가능하고 인간의 능력에 필적하는 자율적 사고를 시뮬레이션할 수 있는 기계 개발에 중점을 두는 현대 과학의 한 분야입니다. 인공 지능은 그 자체로 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 수많은 하위 분야를 포함하는 매우 광범위한 분야입니다. 특히 NLP는 지난 몇 년 동안 집중적으로 집중되어 GPT 및 BERT와 같은 일부 최고 수준의 LLM이 개발된 하위 분야였습니다. NLP는 완벽에 가까워지고 있으며 NLP의 마지막 단계는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 텍스트 변환을 처리하는 것입니다. GPT-4를 기반으로 구축된 ChatGPT와 같은 최신 모델은 연구가 올바른 방향으로 나아가고 있음을 나타냅니다. 

AI 개발자들 사이에서 꽤 인기 있는 또 다른 하위 분야는 뉴런의 구조를 모방하여 작동하는 AI 기술인 딥 러닝입니다. 기존 딥러닝 프레임워크에서는 외부 입력 정보가 ​​계층적 네트워크 구조를 학습하여 계층별로 처리된 후 최종 표현을 위해 숨겨진 계층으로 전달됩니다. 딥 러닝 프레임워크 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 지도 학습 및 비지도 학습. 

위 이미지는 딥러닝 퍼셉트론의 아키텍처를 보여주며, 이미지에서 볼 수 있듯이 딥러닝 프레임워크는 데이터의 특징을 학습하기 위해 다단계 신경망 아키텍처를 사용합니다. 신경망은 은닉층, 입력 지급자, 출력층의 세 가지 유형의 레이어로 구성됩니다. 프레임워크의 각 퍼셉트론 레이어는 딥러닝 프레임워크를 형성하기 위해 다음 레이어와 연결됩니다. 

마지막으로, 사이버 보안, 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려가 증가하면서 다양한 산업과 영역에 걸쳐 블록체인과 인공 지능 기술이 적용되고 있기 때문에 이러한 기술을 통합했습니다. 블록체인과 인공지능의 통합을 목표로 하는 애플리케이션은 다음과 같은 측면에서 통합을 나타낸다. 

• 블록체인 기술을 활용하여 훈련 데이터, 모델의 입력 및 출력, 매개변수를 기록하고 저장하여 모델 감사의 책임성과 투명성을 보장합니다. 
• 블록체인 프레임워크를 사용하여 AI 모델을 배포하여 모델 간의 분산 서비스를 달성하고 시스템의 확장성과 안정성을 향상합니다. 
• 분산형 시스템을 사용하여 외부 AI 데이터 및 모델에 대한 보안 액세스를 제공하고 블록체인 네트워크가 신뢰할 수 있는 외부 정보를 얻을 수 있도록 합니다. 
• 블록체인 기반 토큰 설계와 인센티브 메커니즘을 사용하여 사용자와 AI 모델 개발자 간의 연결과 신뢰할 수 있는 상호 작용을 구축합니다. 

블록체인과 AI 기술의 융합을 통한 개인정보 보호 

현재 시나리오에서 데이터 신뢰 시스템에는 데이터 전송의 신뢰성을 손상시키는 특정 제한 사항이 있습니다. 이러한 한계에 도전하기 위해 블록체인 기술을 배포하여 개인 정보 보호를 제공하고 데이터 보안을 강화하는 신뢰할 수 있고 안전한 데이터 공유 및 저장 솔루션을 구축할 수 있습니다. 응용 프로그램 중 일부 AI 속의 블록체인 개인 정보 보호는 다음 표에 언급되어 있습니다. 

이러한 기술의 구현 및 통합을 강화함으로써 현재 데이터 신뢰 시스템의 보호 용량 및 보안을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

데이터 암호화

전통적으로 데이터 공유 및 데이터 저장 방법은 중앙 집중식 서버에 의존하므로 공격자가 쉽게 식별할 수 있는 대상이 되기 때문에 보안 위협에 취약했습니다. 이러한 방법의 취약성은 데이터 변조, 데이터 유출 등 심각한 합병증을 야기하며, 현재의 보안 요구 사항을 고려할 때 암호화 방법만으로는 데이터의 안전 및 보안을 보장하기에 충분하지 않다는 것이 출현의 주요 원인입니다. 인공지능과 블록체인의 융합을 기반으로 한 개인정보 보호 기술입니다. 

Multi-Krum 기술을 개선하고 이를 동형암호와 결합하여 개인 정보 보호를 유지하면서 로컬 모델을 검증할 수 있는 암호문 수준 모델 필터링 및 모델 집계를 구현하는 것을 목표로 하는 블록체인 기반 개인 정보 보호 연합 학습 방식을 살펴보겠습니다. 이 방법에서는 Paillier 동형암호 기술을 사용하여 모델 업데이트를 암호화함으로써 추가적인 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. Paillier 알고리즘은 그림과 같이 작동합니다. 

비식별화

비식별화는 데이터를 데이터 식별자와 분리하여 데이터 추적 위험을 줄이는 방식으로 데이터에 포함된 사용자의 개인 식별 정보를 익명화하기 위해 일반적으로 사용되는 방법입니다. 위에서 언급한 접근 방식을 사용하는 허가된 블록체인 기술을 기반으로 구축된 분산형 AI 프레임워크가 존재합니다. AI 프레임워크는 본질적으로 개인 식별 정보와 비개인 정보를 효과적으로 분리한 후, 개인 식별 정보의 해시 값을 블록체인 네트워크에 저장합니다. 제안된 AI 프레임워크는 의료 산업에서 환자의 실제 신원을 밝히지 않고도 환자의 의료 기록 및 정보를 공유할 수 있도록 활용될 수 있습니다. 다음 이미지에 설명된 것처럼 제안된 AI 프레임워크는 데이터 요청을 위해 두 개의 독립적인 블록체인을 사용합니다. 하나의 블록체인 네트워크는 데이터 액세스 권한과 함께 환자의 정보를 저장하는 반면, 두 번째 블록체인 네트워크는 요청자의 모든 요청 또는 쿼리에 대한 감사 추적을 캡처합니다. 결과적으로 환자는 여전히 자신의 의료 기록 및 민감한 정보에 대한 완전한 권한과 통제권을 갖고 있으며 동시에 네트워크의 여러 개체 내에서 안전하고 안전한 데이터 공유를 가능하게 합니다. 

다층 분산 원장

다층 분산 원장은 효율성을 극대화하고 향상된 개인 정보 보호와 함께 데이터 공유 프로세스를 보호하도록 설계된 분산 속성과 다중 계층 계층을 갖춘 데이터 저장 시스템입니다. DeepLinQ는 개인 정보 보호를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 데이터 공유에 대한 사용자의 우려를 해결하는 블록체인 기반 다층 분산 분산 원장입니다. DeepLinQ는 주문형 쿼리, 액세스 제어, 프록시 예약 및 스마트 계약과 같은 다양한 기술을 사용하여 합의 메커니즘, 완전한 분산화 및 익명성을 포함한 블록체인 네트워크의 특성을 활용하여 데이터 프라이버시를 보호함으로써 약속된 데이터 프라이버시를 보관합니다. 

K- 익명 성

K-익명성 방법은 모든 그룹에 동일한 속성 값을 가진 최소 K명의 개인이 포함되도록 데이터 세트의 개인을 타겟팅하고 그룹화하여 개별 사용자의 신원 및 개인 정보를 보호하는 것을 목표로 하는 개인 정보 보호 방법입니다. K-익명성 방법은 에너지 노드와 전기 자동차 간의 거래를 촉진하는 제안된 신뢰할 수 있는 거래 모델의 기초가 되었습니다. 이 모델에서 K-익명성 방법은 두 가지 기능을 제공합니다. 첫째, 자동차 소유자의 위치를 ​​숨기거나 숨기는 K-익명성 기술을 사용하여 통합 요청을 구성하여 EV의 위치를 ​​숨깁니다. 둘째, K-익명성 방법은 공격자가 사용자를 전기 자동차에 연결할 수 있는 옵션을 남기지 않도록 사용자 식별자를 숨깁니다. 

평가 및 상황 분석

본 섹션에서는 최근 제안되고 있는 블록체인과 AI 기술의 융합을 활용한 XNUMX가지 개인정보 보호 시스템에 대한 종합적인 분석 및 평가에 대해 이야기하겠습니다. 평가에서는 권한 관리, 데이터 보호, 액세스 제어, 확장성 및 네트워크 보안을 포함하여 제안된 방법의 XNUMX가지 주요 특성에 초점을 맞추고 강점, 약점 및 잠재적인 개선 영역에 대해서도 논의합니다. 이는 새로운 아이디어와 강화된 개인 정보 보호를 위한 솔루션을 위한 길을 열어준 AI와 블록체인 기술의 통합으로 인한 고유한 기능입니다. 참고로 아래 이미지는 블록체인과 AI 기술의 결합 적용에 대한 분석 결과를 도출하기 위해 사용된 다양한 평가 지표를 보여줍니다. 

권한 관리

액세스 제어는 사전 정의된 규칙, 지침 세트, 정책, 데이터 무결성 보호 및 시스템 보안을 기반으로 승인된 리소스에 대한 사용자의 액세스를 제한하는 데 사용되는 보안 및 개인 정보 보호 기술입니다. 권한을 관리하기 위해 역할 기반 액세스 제어 또는 RBAC 모델을 사용하는 지능형 개인 정보 보호 주차 관리 시스템이 있습니다. 프레임워크에서 각 사용자에게는 하나 이상의 역할이 할당된 다음 시스템이 속성 액세스 권한을 제어할 수 있도록 하는 역할에 따라 분류됩니다. 네트워크의 사용자는 자신의 블록체인 주소를 사용하여 신원을 확인하고 속성 인증 액세스를 얻을 수 있습니다. 

컨트롤에 액세스

액세스 제어는 개인 정보 보호의 주요 기본 사항 중 하나이며, 그룹 구성원 자격 및 사용자 ID를 기반으로 액세스를 제한하여 승인된 사용자만 액세스가 허용된 특정 리소스에 액세스할 수 있도록 보장하고 원치 않는 공격으로부터 시스템을 보호합니다. 강제 접근. 효과적이고 효율적인 액세스 제어를 보장하려면 프레임워크에서 권한 부여, 사용자 인증, 액세스 정책을 비롯한 여러 요소를 고려해야 합니다. 

디지털 신원 기술은 다음과 같은 새로운 접근 방식입니다. IoT 애플리케이션 안전한 액세스 제어를 제공하고 데이터 및 장치 개인정보 보호를 보장할 수 있습니다. 이 방법은 드론, 클라우드 서버 및 지상국 서버(GSS)와 같은 개체 간의 통신 보안을 보호하기 위해 암호화 기본 요소와 디지털 ID 기술(DIT)을 기반으로 하는 일련의 액세스 제어 정책을 사용할 것을 제안합니다. 엔터티 등록이 완료되면 자격 증명이 메모리에 저장됩니다. 아래에 포함된 표에는 프레임워크의 결함 유형이 요약되어 있습니다. 

데이터 보호

데이터 보호는 사용자의 데이터가 불법적으로 액세스되거나 변조되거나 유출되지 않도록 데이터 암호화, 액세스 제어, 보안 감사, 데이터 백업 등의 조치를 의미하는 데 사용됩니다. 데이터 처리와 관련하여 데이터 마스킹, 익명화, 데이터 격리 및 데이터 암호화와 같은 기술을 사용하여 무단 액세스 및 유출로부터 데이터를 보호할 수 있습니다. 또한 동형암호, 차등 프라이버시 보호, 디지털 서명 알고리즘, 비대칭 암호화 알고리즘, 해시 알고리즘 등의 암호화 기술을 통해 비인가 사용자의 무단 및 불법 접근을 방지하고 데이터 기밀성을 보장할 수 있습니다. 

네트워크 보안

네트워크 보안은 데이터 기밀성 및 무결성 보장, 네트워크 공격 방지, 네트워크 바이러스 및 악성 소프트웨어로부터 시스템 보호 등 다양한 측면을 포괄하는 광범위한 분야입니다. 시스템의 안전성, 신뢰성, 보안을 보장하려면 일련의 보안 네트워크 아키텍처와 프로토콜, 보안 조치를 채택해야 합니다. 또한 다양한 네트워크 위협을 분석 및 평가하고 그에 따른 방어 메커니즘과 보안 전략을 마련하는 것은 시스템의 신뢰성과 보안을 향상시키는 데 필수적입니다.

확장성

확장성이란 더 많은 양의 데이터나 증가하는 사용자 수를 처리할 수 있는 시스템의 능력을 의미합니다. 확장 가능한 시스템을 설계할 때 개발자는 시스템 성능, 데이터 저장, 노드 관리, 전송 및 기타 여러 요소를 고려해야 합니다. 또한 프레임워크나 시스템의 확장성을 보장할 때 개발자는 데이터 침해, 데이터 유출 및 기타 보안 위험을 방지하기 위해 시스템 보안을 고려해야 합니다. 

개발자는 체인 외부에 존재하는 분산 파일 시스템에 개인 정보 보호 관련 정보 및 작품 메타데이터를 저장하여 유럽 일반 데이터 보호 규칙(GDPR)을 준수하는 시스템을 설계했습니다. 작품 메타데이터와 디지털 토큰은 여러 노드를 사용하여 데이터를 저장하는 데이터베이스 저장 시스템인 OrbitDB에 저장되므로 데이터 보안과 개인 정보 보호가 보장됩니다. 오프체인 분산 시스템은 데이터 저장 공간을 분산시켜 시스템의 확장성을 향상시킵니다. 

상황 분석

AI와 블록체인 기술의 융합으로 사용자의 개인 정보, 신원 및 데이터 보호에 중점을 둔 시스템이 개발되었습니다. AI 데이터 개인 정보 보호 시스템은 여전히 ​​네트워크 보안, 데이터 보호, 확장성 및 액세스 제어와 같은 몇 가지 문제에 직면해 있지만 설계 단계에서 실질적인 고려 사항을 기반으로 이러한 문제를 포괄적으로 고려하고 평가하는 것이 중요합니다. 기술이 더욱 발전하고 발전함에 따라 애플리케이션이 확장되고, AI와 블록체인을 활용하여 구축된 개인정보 보호 시스템은 앞으로 더욱 주목을 받을 것입니다. 연구 결과, 기술적 접근 방식 및 응용 시나리오를 기반으로 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 

• 블록체인과 AI 기술을 활용하여 IoT나 사물인터넷 산업에 개인정보 보호 방법을 적용합니다. 
• 블록체인과 AI 기술을 모두 활용하는 스마트 계약 및 서비스에 개인정보 보호 방법을 적용합니다. 
• 블록체인과 AI 기술을 활용하여 개인정보를 보호하는 대규모 데이터 분석 방법입니다. 

첫 번째 범주에 속하는 기술은 IoT 산업의 개인정보 보호를 위한 AI 및 블록체인 기술 구현에 중점을 둡니다. 이러한 방법은 AI 기술을 사용하여 대량의 데이터를 분석하는 동시에 블록체인 네트워크의 분산 및 불변 기능을 활용하여 데이터의 신뢰성과 보안을 보장합니다. 

두 번째 범주에 속하는 기술은 블록체인의 스마트 계약 및 서비스를 활용하여 개인 정보 보호를 강화하기 위해 AI와 블록체인 기술을 융합하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 데이터 분석 및 데이터 처리를 AI와 결합하고 블록체인 기술을 함께 사용하여 신뢰할 수 있는 제XNUMX자에 대한 의존도를 줄이고 거래를 기록합니다. 

마지막으로 세 번째 범주에 속하는 기술은 AI와 블록체인 기술의 힘을 활용하여 대규모 데이터 분석에서 향상된 개인 정보 보호를 달성하는 데 중점을 둡니다. 이러한 방법은 AI 기술이 데이터 분석의 정확성을 보장하는 동시에 데이터의 신뢰성과 보안을 보장하는 블록체인의 분산화 및 불변성 속성을 활용하는 것을 목표로 합니다. 

결론

이 기사에서는 AI와 블록체인 기술을 서로 동기화하여 관련 방법론에 대해 이야기하고 이러한 개인 정보 보호 기술의 XNUMX가지 주요 특성을 평가함으로써 개인 정보 보호 기술의 적용을 향상시키는 방법에 대해 설명했습니다. 또한, 우리는 현재 시스템의 기존 한계에 대해서도 이야기했습니다. 블록체인과 AI를 기반으로 구축된 개인정보 보호 기술 분야에는 데이터 공유와 개인정보 보호 사이의 균형을 맞추는 방법과 같이 여전히 해결해야 할 특정 과제가 있습니다. AI와 블록체인 기술의 기능을 효과적으로 병합하는 방법에 대한 연구가 진행 중이며, 다른 기술을 통합하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 다른 방법은 다음과 같습니다. 

• 에지 컴퓨팅

엣지 컴퓨팅은 엣지 및 IoT 장치의 성능을 활용하여 개인적이고 민감한 사용자 데이터를 처리함으로써 분산화를 달성하는 것을 목표로 합니다. AI 처리에서는 상당한 컴퓨팅 리소스를 사용해야 하기 때문에 엣지 컴퓨팅 방법을 사용하면 데이터를 클라우드 서비스나 데이터 서버로 마이그레이션하는 대신 컴퓨팅 작업을 엣지 장치에 분산하여 처리할 수 있습니다. 데이터가 엣지 장치 자체에 훨씬 더 가까운 곳에서 처리되기 때문에 대기 시간이 크게 줄어들고 네트워크 정체도 줄어들어 시스템의 속도와 성능이 향상됩니다. 

• 다중 체인 메커니즘

다중 체인 메커니즘은 단일 체인 블록체인 스토리지 및 성능 문제를 해결하여 시스템 확장성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다중 체인 메커니즘의 통합은 고유한 속성 및 개인 정보 보호 수준 기반 데이터 분류를 촉진하여 개인 정보 보호 시스템의 저장 기능과 보안을 향상시킵니다.