Com a atenção generalizada e as potenciais aplicações das tecnologias de blockchain e inteligência artificial, as técnicas de proteção de privacidade que surgem como resultado direto da integração dessas duas tecnologias estão ganhando significância notável. Essas técnicas de proteção de privacidade não apenas protegem a privacidade dos indivíduos, mas também garantem a confiabilidade e segurança dos dados.

Neste artigo, vamos discutir como a colaboração entre a inteligência artificial e a blockchain dá origem a numerousas técnicas de proteção de privacidade e suas aplicações em diferentes verticais, incluindo desidentificação, criptografia de dados, k-anonimidade e métodos de ledger distribuído em várias camadas. Além disso, também vamos tentar analisar as deficiências, juntamente com suas causas reais, e oferecer soluções de acordo.

Blockchain, Inteligência Artificial e sua Integração

A rede blockchain foi introduzida ao mundo em 2008, quando Nakamoto introduziu o Bitcoin, uma criptomoeda construída sobre a rede blockchain. Desde sua introdução, a blockchain ganhou muita popularidade, especialmente nos últimos anos. O valor pelo qual o Bitcoin está sendo negociado hoje, e ultrapassou a marca de capitalização de mercado de um trilhão de dólares, indica que a blockchain tem o potencial de gerar receita e lucros substanciais para a indústria.

A tecnologia blockchain pode ser categorizada principalmente com base no nível de acessibilidade e controle que oferece, com Pública, Privada e Federada sendo os três principais tipos de tecnologias blockchain. Criptomoedas e arquiteturas blockchain populares, como Bitcoin e Ethereum, são ofertas de blockchain pública, pois são descentralizadas por natureza e permitem que os nós entrem ou saiam da rede livremente, promovendo a descentralização máxima.

A figura a seguir ilustra a estrutura do Ethereum, que utiliza uma lista ligada para estabelecer conexões entre diferentes blocos. O cabeçalho do bloco armazena o endereço de hash do bloco precedente para estabelecer uma ligação entre os dois blocos consecutivos.

O desenvolvimento e implementação da tecnologia blockchain são seguidos de legítimas preocupações de segurança e privacidade em vários campos que não podem ser negligenciados. Por exemplo, uma violação de dados na indústria financeira pode resultar em perdas pesadas, enquanto uma violação em sistemas militares ou de saúde pode ser desastrosa. Para prevenir esses cenários, a proteção de dados, ativos de usuário e informações de identificação tem sido um foco principal da comunidade de pesquisa de segurança blockchain, para garantir o desenvolvimento da tecnologia blockchain, é essencial manter sua segurança.

Ethereum é uma plataforma blockchain descentralizada que mantém um ledger compartilhado de informações colaborativamente usando vários nós. Cada nó na rede Ethereum utiliza a EVM (Ethereum Vector Machine) para compilar contratos inteligentes e facilitar a comunicação entre os nós que ocorre por meio de uma rede peer-to-peer. Cada nó na rede Ethereum é fornecido com funções e permissões únicas, embora todos os nós possam ser usados para coletar transações e realizar mineração de blocos. Além disso, é importante notar que, em comparação com o Bitcoin, o Ethereum exibe tempos de geração de blocos mais rápidos, com uma vantagem de cerca de 15 segundos. Isso significa que os mineradores de criptomoedas têm uma melhor chance de adquirir recompensas mais rapidamente, enquanto o intervalo de tempo para verificar transações é reduzido significativamente.

Por outro lado, a inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência moderna que se concentra em desenvolver máquinas capazes de tomar decisões e simular o pensamento autônomo comparável à capacidade humana. A inteligência artificial é um ramo muito amplo em si, com vários subcampos, incluindo aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural e mais. O processamento de linguagem natural (NLP) em particular tem sido um subcampo que tem sido focado fortemente nos últimos anos, o que resultou no desenvolvimento de alguns modelos de linguagem de ponta, como GPT e BERT. O NLP está se aproximando da perfeição, e o passo final do NLP é processar transformações de texto que podem tornar os computadores compreensíveis, e modelos recentes, como o ChatGPT, construído sobre o GPT-4, indicam que a pesquisa está seguindo na direção certa.

Outro subcampo que é bastante popular entre os desenvolvedores de IA é o aprendizado profundo, uma técnica de IA que funciona imitando a estrutura dos neurônios. Em um quadro de aprendizado profundo convencional, as informações de entrada externas são processadas camada por camada, treinando estruturas de rede hierárquica, e então são passadas para uma camada oculta para representação final. Os quadros de aprendizado profundo podem ser classificados em duas categorias: Aprendizado supervisionado e Aprendizado não supervisionado.

A imagem acima ilustra a arquitetura do perceptron de aprendizado profundo, e como pode ser visto na imagem, um quadro de aprendizado profundo emprega uma arquitetura de rede neural de vários níveis para aprender os recursos nos dados. A rede neural consiste em três tipos de camadas, incluindo a camada oculta, a camada de entrada e a camada de saída. Cada camada de perceptron no quadro está conectada à próxima camada para formar um quadro de aprendizado profundo.

Finalmente, temos a integração da blockchain e da inteligência artificial, pois essas duas tecnologias estão sendo aplicadas em diferentes indústrias e domínios, com um aumento na preocupação com a segurança cibernética, segurança de dados e proteção de privacidade. Aplicações que visam integrar a blockchain e a inteligência artificial manifestam a integração nos seguintes aspectos.

• Utilizando a tecnologia blockchain para registrar e armazenar os dados de treinamento, entrada e saída dos modelos e parâmetros, garantindo responsabilidade e transparência nos auditores de modelos.
• Usando quadros de blockchain para implantar modelos de IA para alcançar serviços descentralizados entre os modelos e melhorar a escalabilidade e estabilidade do sistema.
• Fornecendo acesso seguro a dados e modelos de IA externos usando sistemas descentralizados e permitindo que as redes blockchain adquiram informações externas confiáveis.
• Usando projetos de token e mecanismos de incentivo baseados em blockchain para estabelecer conexões e interações confiáveis entre os usuários e os desenvolvedores de modelos de IA.

Proteção de Privacidade por meio da Integração de Blockchain e Tecnologias de IA

Na situação atual, os sistemas de confiança de dados têm certas limitações que comprometem a confiabilidade dos dados transmitidos. Para desafiar essas limitações, as tecnologias blockchain podem ser implantadas para estabelecer uma solução de compartilhamento e armazenamento de dados confiável e segura que ofereça proteção de privacidade e melhore a segurança dos dados. Algumas das aplicações da blockchain na proteção de privacidade da IA são mencionadas na tabela a seguir.

Ao melhorar a implementação e integração dessas tecnologias, a capacidade de proteção e segurança dos sistemas de confiança de dados atuais pode ser aumentada significativamente.

Criptografia de Dados

Tradicionalmente, os métodos de compartilhamento e armazenamento de dados têm sido vulneráveis a ameaças de segurança, pois dependem de servidores centralizados que os tornam um alvo facilmente identificável para os atacantes. A vulnerabilidade desses métodos dá origem a sérias complicações, como violação de dados e vazamento de dados, e, considerando os requisitos de segurança atuais, os métodos de criptografia sozinhos não são suficientes para garantir a segurança e segurança dos dados, o que é a principal razão por trás do surgimento de tecnologias de proteção de privacidade baseadas na integração da inteligência artificial e da blockchain.

Vamos dar uma olhada em um esquema de aprendizado federado de privacidade baseado em blockchain que visa melhorar a técnica Multi-Krum e combiná-la com criptografia homomórfica para alcançar a filtragem e agregação de modelos em nível de criptografia que possa verificar os modelos locais enquanto mantém a proteção de privacidade. A técnica de criptografia homomórfica de Paillier é usada nesse método para criptografar as atualizações do modelo e fornecer proteção de privacidade adicional. O algoritmo de Paillier funciona como descrito.

Desidentificação

A desidentificação é um método comumente usado para anonimizar as informações de identificação pessoal de um usuário nos dados, separando os dados dos identificadores de dados e reduzindo o risco de rastreamento de dados. Existe um quadro de IA descentralizado construído sobre tecnologia blockchain permissionada que usa a abordagem mencionada acima. O quadro de IA separa efetivamente as informações de identificação pessoal das informações não pessoais e, em seguida, armazena os valores de hash das informações de identificação pessoal na rede blockchain. O quadro de IA proposto pode ser utilizado na indústria médica para compartilhar registros e informações médicas de um paciente sem revelar sua verdadeira identidade. Como ilustrado na imagem a seguir, o quadro de IA proposto usa dois blockchains independentes para solicitações de dados, com um blockchain armazenando as informações do paciente, juntamente com permissões de acesso a dados, enquanto o segundo blockchain captura rastros de auditoria de qualquer solicitação ou consulta feita pelos solicitantes. Como resultado, os pacientes ainda têm autoridade e controle total sobre seus registros e informações médicas, enquanto permitem o compartilhamento de dados seguro e seguro entre várias entidades na rede.

Registro Distribuído em Múltiplas Camadas

Um registro distribuído em múltiplas camadas é um sistema de armazenamento de dados com propriedade de descentralização e várias camadas hierárquicas projetadas para maximizar a eficiência e garantir a segurança do processo de compartilhamento de dados, juntamente com a proteção de privacidade aprimorada. O DeepLinQ é um registro distribuído descentralizado baseado em blockchain que aborda a preocupação do usuário em relação à privacidade e compartilhamento de dados, permitindo a privacidade de dados protegida. O DeepLinQ arquiva a privacidade de dados prometida, empregando várias técnicas, como consulta sob demanda, controle de acesso, reserva de proxy e contratos inteligentes, para aproveitar as características da rede blockchain, incluindo mecanismo de consenso, descentralização completa e anonimato, para proteger a privacidade dos dados.

K-Anonimidade

O método K-Anonimidade é uma técnica de proteção de privacidade que visa agrupar os indivíduos em um conjunto de dados de tal forma que cada grupo tenha pelo menos K indivíduos com valores de atributo idênticos, protegendo assim a identidade e a privacidade dos usuários individuais. O método K-Anonimidade foi a base de um modelo de transação confiável proposto que facilita transações entre nós de energia e veículos elétricos. Nesse modelo, o método K-Anonimidade serve a dois propósitos: primeiro, esconde a localização dos VE, construindo uma solicitação unificada usando técnicas de K-Anonimidade que ocultam a localização do proprietário do carro; segundo, o método K-Anonimidade oculta os identificadores de usuário, de modo que os atacantes não tenham a opção de vincular os usuários aos seus veículos elétricos.

Análise e Análise de Situação

Nesta seção, vamos discutir a análise e avaliação abrangentes de dez sistemas de proteção de privacidade que utilizam a fusão de blockchain e tecnologias de IA, propostos nos últimos anos. A avaliação se concentra em cinco características principais desses métodos propostos, incluindo gerenciamento de autoridade, proteção de dados, controle de acesso, escalabilidade e segurança de rede, e também discute as forças, fraquezas e áreas potenciais de melhoria. São as características únicas resultantes da integração da IA e da blockchain que abriram caminho para novas ideias e soluções para a proteção de privacidade aprimorada. Para referência, a imagem abaixo mostra as diferentes métricas de avaliação empregadas para derivar os resultados analíticos da aplicação combinada da blockchain e da IA.

Gerenciamento de Autoridade

O controle de acesso é uma tecnologia de segurança e privacidade usada para restringir o acesso do usuário a recursos autorizados com base em regras pré-definidas, conjuntos de instruções, políticas, salvaguardando a integridade dos dados e a segurança do sistema. Existe um sistema de gerenciamento de estacionamento de privacidade inteligente que utiliza um modelo de Controle de Acesso Baseado em Papel (RBAC) para gerenciar permissões. No quadro, cada usuário é atribuído um ou mais papéis e, em seguida, classificado de acordo com os papéis, o que permite que o sistema controle as permissões de acesso a atributos. Os usuários na rede podem usar seu endereço de blockchain para verificar sua identidade e obter autorização de acesso a atributos.

Controle de Acesso

O controle de acesso é um dos fundamentos da proteção de privacidade, restringindo o acesso com base na filiação a um grupo e identidade do usuário para garantir que apenas os usuários autorizados possam acessar recursos específicos que eles são autorizados a acessar, protegendo assim o sistema contra acessos indesejados ou forçados. Para garantir o controle de acesso eficaz e eficiente, o quadro precisa considerar vários fatores, incluindo autorização, autenticação de usuário e políticas de acesso.

A tecnologia de identidade digital é uma abordagem emergente para aplicações de IoT que pode fornecer controle de acesso seguro e proteger a privacidade de dados e dispositivos. O método propõe usar uma série de políticas de controle de acesso baseadas em primitivos criptográficos e tecnologia de identidade digital (DIT) para proteger a segurança das comunicações entre entidades, como drones, servidores de nuvem e Servidores de Estação de Solo (GSS). Uma vez que o registro da entidade é concluído, as credenciais são armazenadas na memória. A tabela incluída abaixo resume os tipos de defeitos no quadro.

Proteção de Dados

A proteção de dados refere-se a medidas que incluem criptografia de dados, controle de acesso, auditoria de segurança e backup de dados para garantir que os dados do usuário não sejam acessados ilegalmente, alterados ou vazados. Ao processar dados, tecnologias como mascaramento de dados, anonimização, isolamento de dados e criptografia de dados podem ser usadas para proteger os dados contra acesso não autorizado e vazamento. Além disso, tecnologias de criptografia, como criptografia homomórfica, proteção de privacidade diferencial, algoritmos de assinatura digital, algoritmos de criptografia assimétrica e algoritmos de hash, podem prevenir o acesso não autorizado e ilegal e garantir a confidencialidade dos dados.

Segurança de Rede

A segurança de rede é um campo amplo que abrange vários aspectos, incluindo garantir a confidencialidade e integridade dos dados, prevenir ataques de rede e proteger o sistema contra vírus de rede e software malicioso. Para garantir a segurança, confiabilidade e segurança do sistema, uma série de arquiteturas de rede seguras e medidas de segurança precisam ser adotadas. Além disso, analisar e avaliar as ameaças de rede e desenvolver mecanismos de defesa e estratégias de segurança correspondentes são essenciais para melhorar a confiabilidade e segurança do sistema.

Escalabilidade

A escalabilidade refere-se à capacidade de um sistema lidar com maiores volumes de dados ou um número crescente de usuários. Ao projetar um sistema escalável, os desenvolvedores devem considerar o desempenho do sistema, armazenamento de dados, gerenciamento de nós, transmissão e vários outros fatores. Além disso, ao garantir a escalabilidade de um quadro ou sistema, os desenvolvedores devem considerar a segurança do sistema para prevenir violações de dados, vazamentos de dados e outros riscos de segurança.

Os desenvolvedores projetaram um sistema em conformidade com as Regras Gerais de Proteção de Dados da União Europeia (GDPR), armazenando informações relacionadas à privacidade e metadados de arte em um sistema de arquivos distribuído fora da cadeia. Os metadados de arte e tokens digitais são armazenados no OrbitDB, um sistema de armazenamento de banco de dados que usa vários nós para armazenar os dados, garantindo assim a segurança e privacidade dos dados. O sistema de arquivos distribuído fora da cadeia dispersa o armazenamento de dados e, portanto, melhora a escalabilidade do sistema.

Análise de Situação

A combinação de tecnologias de IA e blockchain resultou no desenvolvimento de um sistema que se concentra fortemente na proteção da privacidade, identidade e dados dos usuários. Embora os sistemas de privacidade de dados de IA ainda enfrentem alguns desafios, como segurança de rede, proteção de dados, escalabilidade e controle de acesso, é crucial considerar e pesar essas questões com base em considerações práticas durante a fase de design de forma abrangente. À medida que a tecnologia se desenvolve e avança, as aplicações se expandem, os sistemas de proteção de privacidade construídos usando IA e blockchain atrairão mais atenção no futuro. Com base em descobertas de pesquisa, abordagens técnicas e cenários de aplicação, eles podem ser classificados em três categorias.

• Aplicação de métodos de proteção de privacidade na indústria de IoT, utilizando tecnologias de blockchain e IA.
• Aplicação de métodos de proteção de privacidade em contratos inteligentes e serviços que utilizam tecnologias de blockchain e IA.
• Métodos de análise de dados em larga escala que oferecem proteção de privacidade, utilizando tecnologias de blockchain e IA.

As tecnologias pertencentes à primeira categoria se concentram na implementação de tecnologias de IA e blockchain para proteção de privacidade na indústria de IoT. Esses métodos usam técnicas de IA para analisar grandes volumes de dados, aproveitando as características descentralizadas e imutáveis da rede blockchain para garantir a autenticidade e segurança dos dados.

As tecnologias que caem na segunda categoria se concentram em combinar IA e blockchain para melhorar a proteção de privacidade, utilizando os contratos inteligentes e serviços da blockchain. Esses métodos combinam análise e processamento de dados com IA e usam a tecnologia blockchain para reduzir a dependência de terceiros confiáveis e registrar transações.

Finalmente, as tecnologias que caem na terceira categoria se concentram em aproveitar o poder da IA e da blockchain para alcançar uma proteção de privacidade aprimorada na análise de dados em larga escala. Esses métodos visam explorar as propriedades de descentralização e imutabilidade da blockchain para garantir a autenticidade e segurança dos dados, enquanto as técnicas de IA garantem a precisão da análise de dados.

Conclusão

Neste artigo, discutimos como as tecnologias de IA e blockchain podem ser usadas em conjunto para melhorar as aplicações de tecnologias de proteção de privacidade, discutindo suas metodologias relacionadas e avaliando as cinco características principais dessas tecnologias de proteção de privacidade. Além disso, também discutimos as limitações existentes dos sistemas atuais. Existem certos desafios no campo de tecnologias de proteção de privacidade construídas sobre blockchain e IA que ainda precisam ser abordados, como como equilibrar o compartilhamento de dados e a preservação da privacidade. A pesquisa sobre como combinar efetivamente as capacidades das técnicas de IA e blockchain está em andamento, e aqui estão várias outras maneiras que podem ser usadas para integrar outras técnicas.

• Computação de Borda

A computação de borda visa alcançar a descentralização, aproveitando o poder dos dispositivos de borda e IoT para processar dados privados e sensíveis do usuário. Como o processamento de IA exige o uso de recursos computacionais significativos, o uso de métodos de computação de borda pode permitir a distribuição de tarefas computacionais para dispositivos de borda para processamento, em vez de migrar os dados para serviços de nuvem ou servidores de dados, reduzindo assim o tempo de latência e a congestão da rede, o que melhora a velocidade e o desempenho do sistema.

• Mecanismos Multicadeia

Os mecanismos multicadeia têm o potencial de resolver problemas de armazenamento e desempenho de blockchain de única cadeia, melhorando assim a escalabilidade do sistema. A integração de mecanismos multicadeia facilita a classificação de dados com base em atributos e níveis de privacidade distintos, melhorando assim as capacidades de armazenamento e a segurança dos sistemas de proteção de privacidade.