Wraz ze wzrostem zainteresowania i potencjalnymi zastosowaniami technologii blockchain i sztucznej inteligencji, techniki ochrony prywatności wynikające z integracji tych dwóch technologii zyskują na znaczeniu. Te techniki ochrony prywatności nie tylko chronią prywatność osób, ale także gwarantują niezawodność i bezpieczeństwo danych.

W tym artykule omówimy, jak współpraca między sztuczną inteligencją a blockchain daje początek licznym technikom ochrony prywatności, oraz ich zastosowaniu w różnych dziedzinach, w tym de-identyfikacji, szyfrowaniu danych, k-anonimowości i wielowarstwowych rozproszonych rejestrach. Ponadto, spróbujemy analizować braki i ich przyczyny, oraz zaproponować rozwiązania.

Blockchain, Sztuczna Inteligencja i ich Integracja

Sieć blockchain została po raz pierwszy wprowadzona na świecie w 2008 roku, kiedy Nakamoto wprowadził Bitcoin, kryptowalutę zbudowaną na sieci blockchain. Od tego czasu blockchain zyskał dużą popularność, zwłaszcza w ostatnich latach. Wartość, po której Bitcoin jest notowany dzisiaj, oraz przekroczenie progu bilionowego na rynku wskazuje, że blockchain ma potencjał generowania znacznych dochodów i zysków dla branży.

Technologia blockchain można podzielić na trzy główne typy, w zależności od poziomu dostępności i kontroli, jaką oferują: Publiczny, Prywatny i Federowany. Popularne kryptowaluty i architektury blockchain, takie jak Bitcoin i Ethereum, są ofertami publicznymi, ponieważ są zdecentralizowane i pozwalają węzłom na swobodne wchodzenie i opuszczanie sieci, co sprzyja maksymalnej decentralizacji.

Poniższy rysunek przedstawia strukturę Ethereum, która wykorzystuje listę połączonych bloków do ustanowienia połączeń między nimi. Nagłówek bloku przechowuje adres hash poprzedniego bloku, aby ustanowić połączenie między dwoma kolejnymi blokami.

Rozwój i wdrożenie technologii blockchain jest poprzedzone uzasadnionymi obawami dotyczącymi bezpieczeństwa i prywatności w różnych dziedzinach, które nie mogą być zignorowane. Na przykład, naruszenie danych w branży finansowej może skutkować znacznymi stratami, podczas gdy naruszenie w systemach wojskowych lub opieki zdrowotnej może być katastrofalne. Aby zapobiec tym scenariuszom, ochrona danych, aktywów użytkowników i informacji o tożsamości była głównym celem społeczności badawczej bezpieczeństwa blockchain, aby zapewnić rozwój technologii blockchain.

Ethereum jest zdecentralizowaną platformą blockchain, która utrzymuje wspólny rejestr informacji za pomocą wielu węzłów. Każdy węzeł w sieci Ethereum wykorzystuje EVM (Ethereum Vector Machine) do skompilowania smart kontraktów i ułatwienia komunikacji między węzłami, która odbywa się za pomocą sieci peer-to-peer. Każdy węzeł w sieci Ethereum ma unikalne funkcje i uprawnienia, chociaż wszystkie węzły mogą być wykorzystywane do gromadzenia transakcji i udziału w wydobywaniu bloków. Ponadto, warto zauważyć, że w porównaniu z Bitcoinem, Ethereum wykazuje szybsze czasy generowania bloków, z przewagą około 15 sekund. Oznacza to, że górnikom kryptowalut jest łatwiej uzyskać nagrody szybciej, a czas potrzebny do weryfikacji transakcji jest znacznie zmniejszony.

Z drugiej strony, sztuczna inteligencja (AI) jest gałęzią nowoczesnej nauki, która koncentruje się na tworzeniu maszyn, które są w stanie podejmować decyzje i symulować myślenie autonomiczne porównywalne do zdolności człowieka. Sztuczna inteligencja jest bardzo rozległą gałęzią, z licznymi subdziedzinami, w tym głębokim uczeniem, przetwarzaniem języka naturalnego i więcej. Szczególnie głębokie uczenie zostało poddane intensywnym badaniom w ostatnich latach, co doprowadziło do rozwoju niektórych najlepszych modeli, takich jak GPT i BERT.

Inną popularną subdziedziną wśród deweloperów AI jest głębokie uczenie, technika AI, która działa przez naśladowanie struktury neuronów. W konwencjonalnym ramach głębokiego uczenia, zewnętrzne informacje wejściowe są przetwarzane warstwa po warstwie przez szkolenie hierarchicznych struktur sieciowych, a następnie przekazywane do ukrytej warstwy do ostatecznej reprezentacji.

Powierzchnia przedstawia architekturę perceptronu głębokiego uczenia, a jak widać na rysunku, ramy głębokiego uczenia wykorzystują wielopoziomową architekturę sieci neuronowej do nauki cech w danych. Sieć składa się z trzech typów warstw, w tym warstwy wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Każda warstwa perceptronu w ramach jest połączona z następną warstwą w celu utworzenia ramy głębokiego uczenia.

W końcu, mamy integrację technologii blockchain i sztucznej inteligencji, ponieważ obie te technologie są stosowane w różnych branżach i dziedzinach, przy czym rośnie obawa dotycząca cyberbezpieczeństwa, bezpieczeństwa danych i ochrony prywatności. Aplikacje, które mają na celu integrację blockchain i sztucznej inteligencji, manifestują tę integrację w następujących aspektach.

• Wykorzystanie technologii blockchain do rejestrowania i przechowywania danych szkoleniowych, wejścia i wyjścia modeli, oraz parametrów, zapewniając rozliczalność i przejrzystość w audytach modeli.
• Użycie ram blockchain do wdrożenia modeli AI w celu osiągnięcia decentralizacji usług między modelami, oraz poprawy skalowalności i stabilności systemu.
• Zapewnienie bezpiecznego dostępu do zewnętrznych danych i modeli AI za pomocą zdecentralizowanych systemów, oraz umożliwienie sieciom blockchain uzyskania wiarygodnych informacji zewnętrznych.
• Użycie projektów tokenów blockchain i mechanizmów zachęt do ustanowienia połączeń i wiarygodnych interakcji między użytkownikami a deweloperami modeli AI.

Ochrona Prywatności poprzez Integrację Technologii Blockchain i AI

W obecnej sytuacji, systemy zaufania danych mają pewne ograniczenia, które naruszają wiarygodność transmisji danych. Aby wyzwolić się od tych ograniczeń, technologie blockchain mogą być wykorzystane do utworzenia niezawodnego i bezpiecznego rozwiązania do udostępniania i przechowywania danych, które oferuje ochronę prywatności i poprawia bezpieczeństwo danych.

Poprzez udoskonalenie wdrożenia i integracji tych technologii, można znacznie poprawić ochronę i bezpieczeństwo obecnych systemów zaufania danych.

Szyfrowanie Danych

Tradycyjne metody udostępniania i przechowywania danych były podatne na zagrożenia bezpieczeństwa, ponieważ opierały się na scentralizowanych serwerach, co czyniło je łatwym celem dla atakujących. Podatność tych metod powoduje poważne komplikacje, takie jak naruszenie danych i wyciek danych, a biorąc pod uwagę obecne wymagania bezpieczeństwa, metody szyfrowania same w sobie nie są wystarczające, aby zapewnić bezpieczeństwo danych, co jest główną przyczyną pojawienia się technologii ochrony prywatności opartych na integracji sztucznej inteligencji i blockchain.

Przyjrzyjmy się blockchainowemu systemowi ochrony prywatności, który ma na celu poprawę techniki Multi-Krum i połączenie jej z homomorficznym szyfrowaniem w celu osiągnięcia filtrowania modelu i agregacji na poziomie ciphertext, co pozwala na weryfikację modeli lokalnych przy zachowaniu ochrony prywatności. W tym celu wykorzystano technikę szyfrowania homomorficznego Paillier, aby zaszyfrować aktualizacje modelu, co zapewnia dodatkową ochronę prywatności.

De-identyfikacja

De-identyfikacja jest metodą, która jest powszechnie stosowana do anonimizacji informacji o tożsamości osobistej w danych, poprzez oddzielenie danych od identyfikatorów danych, co redukuje ryzyko śledzenia danych. Istnieje zdecentralizowana ramka AI zbudowana na technologii blockchain z pozwoleniem, która wykorzystuje powyższą metodę. Ramka AI oddziela skutecznie informacje o tożsamości osobistej od nieosobistych, a następnie przechowuje wartości hash informacji o tożsamości osobistej w sieci blockchain.

Wielowarstwowy Rozproszony Rejestr

Wielowarstwowy rozproszony rejestr jest systemem przechowywania danych o właściwościach decentralizacji i wielu hierarchicznych warstw, zaprojektowanym w celu maksymalizacji wydajności i zabezpieczenia procesu udostępniania danych, oraz poprawy ochrony prywatności. DeepLinQ to blockchainowy, wielowarstwowy rozproszony rejestr, który rozwiązuje problemy użytkowników związane z ochroną prywatności i udostępnianiem danych, umożliwiając ochronę prywatności.

K-Anonimowość

Metoda K-Anonimowości jest techniką ochrony prywatności, która ma na celu grupowanie osób w zbiorze danych w taki sposób, aby każda grupa składała się z co najmniej K osób o identycznych wartościach atrybutów, co chroni tożsamość i prywatność poszczególnych użytkowników.

Ocena i Analiza Sytuacji

W tej sekcji omówimy kompleksową analizę i ocenę dziesięciu systemów ochrony prywatności, które wykorzystują połączenie technologii blockchain i AI, proponowanych w ostatnich latach. Ocena koncentruje się na pięciu głównych cechach tych proponowanych metod, w tym zarządzaniu uprawnieniami, ochronie danych, kontroli dostępu, skalowalności i bezpieczeństwie sieci, oraz omawia ich zalety, wady i potencjalne obszary poprawy.

Zarządzanie Uprawnieniami

Kontrola dostępu jest technologią bezpieczeństwa i prywatności, która służy do ograniczania dostępu użytkowników do autoryzowanych zasobów na podstawie wcześniej zdefiniowanych reguł, zestawu instrukcji i polityk, zabezpieczających integralność danych i bezpieczeństwo systemu.

Kontrola Dostępu

Kontrola dostępu jest jednym z podstawowych elementów ochrony prywatności, ograniczających dostęp na podstawie przynależności do grupy i tożsamości użytkownika, aby upewnić się, że tylko autoryzowani użytkownicy mają dostęp do określonych zasobów, chroniąc system przed nieautoryzowanym dostępem.

Technologia tożsamości cyfrowej jest nowym podejściem do aplikacji IoT, które może zapewnić bezpieczną i kontrolowaną kontrolę dostępu, oraz zapewnić prywatność danych i urządzeń.

Ochrona Danych

Ochrona danych odnosi się do środków, w tym szyfrowania, kontroli dostępu, audytu bezpieczeństwa i tworzenia kopii zapasowych, aby upewnić się, że dane użytkownika nie są dostępne nielegalnie, zmieniane lub ujawniane.

Bezpieczeństwo Sieci

Bezpieczeństwo sieci jest obszernym polem, które obejmuje różne aspekty, w tym zapewnienie poufności i integralności danych, prewencję ataków na sieć i ochronę systemu przed wirusami i oprogramowaniem szkodliwym.

Skalowalność

Skalowalność odnosi się do zdolności systemu do obsługi większych ilości danych lub rosnącej liczby użytkowników.

Deweloperzy zaprojektowali system zgodny z europejskimi przepisami o ochronie danych (GDPR), przechowując informacje związane z prywatnością i metadane sztuki w rozproszonym systemie plików poza łańcuchem.

Analiza Sytuacji

Połączenie technologii AI i blockchain doprowadziło do rozwoju systemu, który silnie koncentruje się na ochronie prywatności, tożsamości i danych użytkowników.

• Zastosowanie metod ochrony prywatności w branży IoT przy użyciu technologii blockchain i AI.
• Zastosowanie metod ochrony prywatności w smart kontraktach i usługach, które wykorzystują technologię blockchain i AI.
• Metody analizy dużych zbiorów danych, które zapewniają ochronę prywatności przy użyciu technologii blockchain i AI.

Podsumowanie

W tym artykule omówiliśmy, jak technologie AI i blockchain mogą być wykorzystane razem, aby poprawić zastosowania technologii ochrony prywatności, omawiając ich metody i oceniając pięć podstawowych cech tych technologii ochrony prywatności.

• Obliczenia Brzegowe

Obliczenia brzegowe mają na celu osiągnięcie decentralizacji, wykorzystując moc urządzeń brzegowych i IoT do przetwarzania prywatnych i wrażliwych danych użytkowników.

• Mechanizmy Wielu Łańcuchów

Mechanizmy wielu łańcuchów mogą rozwiązać problemy z magazynowaniem i wydajnością łańcucha blockchain, zwiększając skalowalność systemu. Integracja mechanizmów wielu łańcuchów umożliwia klasyfikację danych na podstawie atrybutów i poziomów prywatności, co poprawia zdolności magazynowania i bezpieczeństwa systemów ochrony prywatności.