Cu atenția și aplicațiile potențiale ale tehnologiilor blockchain și inteligență artificială, tehniciile de protecție a confidențialității care rezultă din integrarea directă a celor două tehnologii capătă o semnificație remarcabilă. Aceste tehnici de protecție a confidențialității nu numai că protejează confidențialitatea individului, dar garantează și fiabilitatea și securitatea datelor.

În acest articol, vom discuta despre modul în care colaborarea dintre inteligența artificială și blockchain dă naștere la numeroase tehnici de protecție a confidențialității și despre aplicarea lor în diferite verticale, inclusiv de-identificare, criptare a datelor, k-anonimitate și metode de registru distribuit multi-strat.

Blockchain, Inteligență Artificială și Integrarea lor

Rețeaua blockchain a fost introdusă pentru prima dată în lume în 2008, când Nakamoto a introdus Bitcoin, o criptomonedă construită pe rețeaua blockchain. De atunci, blockchain-ul a câștigat o mare popularitate, în special în ultimii ani. Valoarea la care Bitcoin este tranzacționat astăzi și a depășit marca de trilion de dolari pe piață indică faptul că blockchain-ul are potențialul de a genera venituri și profituri substanțiale pentru industrie.

Tehnologia blockchain poate fi categorisită în principal pe baza nivelului de accesibilitate și control pe care le oferă, cu Public, Private și Federated fiind cele trei tipuri principale de tehnologii blockchain. Criptomonedele și arhitecturile blockchain populare, cum ar fi Bitcoin și Ethereum, sunt oferte de blockchain publice, deoarece sunt descentralizate și permit nodurilor să intre sau să iasă din rețea în mod liber, promovând astfel descentralizarea maximă.

Următoarea figură prezintă structura Ethereum, care utilizează o listă legată pentru a stabili conexiuni între diferite blocuri. Antetul blocului stochează adresa hash a blocului precedent pentru a stabili o legătură între cele două blocuri succesive.

Dezvoltarea și implementarea tehnologiei blockchain este urmată de preocupări legitime de securitate și confidențialitate în diferite domenii care nu pot fi neglijate. De exemplu, o încălcare a datelor în industria financiară poate rezulta în pierderi semnificative, în timp ce o încălcare a sistemelor militare sau de sănătate poate fi dezastruoasă. Pentru a preveni aceste scenarii, protecția datelor, a activelor utilizatorilor și a informațiilor de identificare a fost un obiectiv major al comunității de cercetare a securității blockchain, pentru a asigura dezvoltarea tehnologiei blockchain.

Ethereum este o platformă de blockchain descentralizată care susține un registru comun de informații, utilizând în mod colaborativ multiple noduri. Fiecare nod din rețeaua Ethereum utilizează EVM sau Mașina Vectorială Ethereum pentru a compila contracte inteligente și pentru a facilita comunicarea între noduri care au loc prin intermediul unei rețele peer-to-peer. Fiecare nod din rețeaua Ethereum este furnizat cu funcții unice și permisiuni, deși toate nodurile pot fi utilizate pentru colectarea tranzacțiilor și pentru extragerea blocurilor. În plus, este important de remarcat că, comparativ cu Bitcoin, Ethereum afișează viteze de generare a blocurilor mai rapide, cu un avans de aproximativ 15 secunde. Acest lucru înseamnă că minerii de criptomonede au o șansă mai bună de a obține recompense mai repede, în timp ce intervalul de timp pentru verificarea tranzacțiilor este redus semnificativ.

Pe de altă parte, inteligența artificială sau IA este o ramură a științei moderne care se concentrează pe dezvoltarea de mașini capabile de luare a deciziilor și care pot simula gândirea autonomă comparabilă cu abilitatea umană. Inteligența artificială este o ramură foarte vastă în sine, cu numeroase subdomenii, inclusiv învățarea profundă, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și multe altele. În special, procesarea limbajului natural a fost un subdomeniu care a fost foarte focalizat în ultimii ani, ceea ce a dus la dezvoltarea unor modele de învățare profundă de top, cum ar fi GPT și BERT. Procesarea limbajului natural se îndreaptă spre perfecțiune, iar ultimul pas al procesării limbajului natural este procesarea transformărilor textuale care pot face computerele inteligibile, iar modelele recente, cum ar fi ChatGPT, construite pe baza GPT-4, indică faptul că cercetarea se îndreaptă în direcția corectă.

Un alt subdomeniu care este foarte popular printre dezvoltatorii de IA este învățarea profundă, o tehnică de IA care funcționează prin imitarea structurii neuronilor. Într-un cadru convențional de învățare profundă, informațiile de intrare externe sunt procesate straturi de straturi de structuri de rețea ierarhice și apoi sunt transmise către un strat ascuns pentru reprezentarea finală. Cadrul de învățare profundă poate fi clasificat în două categorii: învățare supravegheată și învățare nesupravegheată.

Imaginea de mai sus prezintă arhitectura percepției de învățare profundă, și, așa cum se poate vedea în imagine, un cadru de învățare profundă utilizează o arhitectură de rețea neurală multi-strat pentru a învăța caracteristicile din date. Rețeaua neurală constă din trei tipuri de straturi, inclusiv stratul ascuns, stratul de intrare și stratul de ieșire. Fiecare strat de percepție din cadru este conectat la stratul următor pentru a forma un cadru de învățare profundă.

În final, avem integrarea tehnologiilor blockchain și inteligență artificială, deoarece aceste două tehnologii sunt aplicate în diferite industrii și domenii, cu o creștere a preocupărilor legate de securitatea cibernetică, securitatea datelor și protecția confidențialității. Aplicațiile care vizează integrarea blockchain și inteligență artificială manifestă integrarea în următoarele aspecte.

• Utilizarea tehnologiei blockchain pentru a înregistra și stoca datele de antrenament, intrările și ieșirile modelelor și parametrii, asigurând astfel responsabilitatea și transparența în auditurile modelelor.
• Utilizarea cadrului blockchain pentru a implementa modele de IA pentru a obține servicii descentralizate între modele și pentru a îmbunătăți scalabilitatea și stabilitatea sistemului.
• Asigurarea accesului securizat la datele și modelele de IA externe utilizând sisteme descentralizate și permiterea rețelelor blockchain să obțină informații externe de încredere.
• Utilizarea proiectării token-urilor blockchain și a mecanismelor de stimulare pentru a stabili legături și interacțiuni de încredere între utilizatori și dezvoltatorii de modele de IA.

Protecția Confidențialității prin Integrarea Tehnologiilor Blockchain și IA

În situația actuală, sistemele de încredere a datelor au anumite limitări care compromit fiabilitatea transmiterii datelor. Pentru a combate aceste limitări, tehnologiile blockchain pot fi utilizate pentru a stabili o soluție de stocare și partajare a datelor sigură și securizată, care oferă protecție a confidențialității și îmbunătățește securitatea datelor.

Prin îmbunătățirea implementării și integrării acestor tehnologii, capacitatea de protecție și securitate a sistemelor actuale de încredere a datelor poate fi îmbunătățită semnificativ.

Criptarea Datelor

Metodele tradiționale de partajare și stocare a datelor au fost vulnerabile la amenințări de securitate, deoarece depind de servere centralizate care le fac ținte ușor de identificat pentru atacatori. Vulnerabilitatea acestor metode dă naștere la complicații grave, cum ar fi alterarea datelor și scurgerile de date, și, având în vedere cerințele actuale de securitate, metodele de criptare singure nu sunt suficiente pentru a asigura siguranța și securitatea datelor, ceea ce este motivul principal pentru care au apărut tehnologiile de protecție a confidențialității bazate pe integrarea inteligenței artificiale și blockchain.

Să examinăm un sistem de învățare federată bazat pe blockchain care vizează îmbunătățirea tehnicii Multi-Krum și combinarea acesteia cu criptarea omomorfică pentru a obține filtrarea și agregarea modelului la nivel de cifru, care poate verifica modelele locale în timp ce menține protecția confidențialității. Tehnica de criptare omomorfică Paillier este utilizată în acest sistem pentru a cripta actualizările modelului și pentru a oferi protecție suplimentară a confidențialității.

De-identificare

De-identificarea este o metodă utilizată în mod obișnuit pentru a anonimiza informațiile de identificare personală ale unui utilizator în date, prin separarea datelor de identificatorii de date, și astfel reducând riscul de urmărire a datelor. Există un cadru de inteligență artificială descentralizat construit pe tehnologia blockchain cu permisiune, care utilizează abordarea menționată anterior. Cadru de IA separă în mod eficient informațiile de identificare personală de informațiile ne-personale și stochează apoi valorile hash ale informațiilor de identificare personală în rețeaua blockchain.

Registru Distribuit Multi-strat

Un registru distribuit multi-strat este un sistem de stocare a datelor cu proprietate descentralizată și multiple straturi ierarhice, proiectat pentru a maximiza eficiența și pentru a securiza procesul de partajare a datelor, îmbunătățind astfel protecția confidențialității. DeepLinQ este un registru distribuit descentralizat bazat pe blockchain care abordează preocupările utilizatorilor cu privire la confidențialitatea și partajarea datelor, permițând protecția confidențialității.

K-Anonimitate

Metoda K-Anonimității este o metodă de protecție a confidențialității care vizează gruparea individului într-un set de date astfel încât fiecare grup să aibă cel puțin K indivizi cu valori de atribut identice, protejând astfel identitatea și confidențialitatea utilizatorilor individuali.

Evaluarea și Analiza Situației

În această secțiune, vom discuta despre analiza și evaluarea cuprinzătoare a zece sisteme de protecție a confidențialității care utilizează tehnologiile blockchain și IA, propuse în ultimii ani. Evaluarea se concentrează pe cinci caracteristici principale ale acestor metode propuse, inclusiv gestionarea autorității, protecția datelor, controlul accesului, securitatea rețelei și scalabilitatea, și discută despre punctele forte, punctele slabe și domeniile potențiale de îmbunătățire.

Gestionarea Autorității

Controlul accesului este o tehnologie de securitate și confidențialitate care este utilizată pentru a restricționa accesul unui utilizator la resurse autorizate pe baza unor reguli predefinite, seturi de instrucțiuni și politici, care protejează integritatea datelor și securitatea sistemului. Există un sistem de gestionare a parcării inteligente care utilizează un model de control al accesului bazat pe roluri pentru a gestiona permisiunile.

Controlul Accesului

Controlul accesului este una dintre fundamentele protecției confidențialității, care restricționează accesul pe baza apartenenței la grup și a identității utilizatorului, pentru a asigura că numai utilizatorii autorizați pot accesa resursele specifice pe care le au voie să le acceseze, protejând astfel sistemul de accesul neautorizat.

Tehnologia de identificare digitală este o abordare emergentă pentru aplicațiile IoT care poate oferi controlul accesului securizat și poate asigura confidențialitatea datelor și a dispozitivelor. Metoda propusă utilizează o serie de politici de control al accesului bazate pe primitive criptografice și tehnologia de identificare digitală pentru a proteja securitatea comunicațiilor între entități, cum ar fi dronele, serverele cloud și serverele de stații de sol.

Protecția Datelor

Protecția datelor se referă la măsurile care includ criptarea datelor, controlul accesului, auditarea securității și stocarea datelor, pentru a asigura că datele utilizatorului nu sunt accesate ilegal, alterate sau scurse. În ceea ce privește prelucrarea datelor, tehnologiile cum ar fi mascarea datelor, anonimizarea, izolarea datelor și criptarea datelor pot fi utilizate pentru a proteja datele de accesul neautorizat și scurgerile de date.

Securitatea Rețelei

Securitatea rețelei este un domeniu vast care cuprinde aspecte diferite, inclusiv asigurarea confidențialității și integrității datelor, prevenirea atacurilor de rețea și protejarea sistemului de viruși și software-ul malign. Pentru a asigura siguranța, fiabilitatea și securitatea sistemului, trebuie adoptate arhitecturi și protocoale de rețea securizate, precum și măsuri de securitate.

Scalabilitate

Scalabilitatea se referă la capacitatea unui sistem de a gestiona cantități mai mari de date sau un număr mai mare de utilizatori. La proiectarea unui sistem scalabil, dezvoltatorii trebuie să ia în considerare performanța sistemului, stocarea datelor, gestionarea nodurilor, transmisia și multe alte factori. În plus, atunci când se asigură scalabilitatea unui cadru sau sistem, dezvoltatorii trebuie să ia în considerare securitatea sistemului pentru a preveni scurgerile de date, scurgerile de date și alte riscuri de securitate.

Dezvoltatorii au proiectat un sistem care respectă Regulile Generale de Protecție a Datelor din Europa, stocând informații legate de confidențialitate și metadatele opera de artă într-un sistem de fișiere distribuite care există în afara lanțului. Metadatele opera de artă și token-urile digitale sunt stocate în OrbitDB, un sistem de stocare a bazelor de date care utilizează multiple noduri pentru a stoca datele, asigurând astfel securitatea și confidențialitatea datelor.

Analiza Situației

Combinarea tehnologiilor de IA și blockchain a dus la dezvoltarea unui sistem care se concentrează puternic pe protejarea confidențialității, identității și datelor utilizatorilor. Deși sistemele de protecție a confidențialității bazate pe IA încă mai au unele provocări, cum ar fi securitatea rețelei, protecția datelor, scalabilitatea și controlul accesului, este esențial să se ia în considerare și să se cântărească aceste probleme pe baza considerărilor practice în faza de proiectare.

• Aplicarea metodelor de protecție a confidențialității în industria IoT, utilizând atât tehnologia blockchain, cât și IA.
• Aplicarea metodelor de protecție a confidențialității în contracte inteligente și servicii care utilizează atât tehnologia blockchain, cât și IA.
• Metode de analiză a datelor la scară largă care oferă protecție a confidențialității, utilizând atât tehnologia blockchain, cât și IA.

Tehnologiile din prima categorie se concentrează pe implementarea tehnologiilor de IA și blockchain pentru protecția confidențialității în industria IoT. Aceste metode utilizează tehnici de IA pentru a analiza volume mari de date, în timp ce utilizează caracteristicile descentralizate și imutabile ale rețelei blockchain pentru a asigura autenticitatea și securitatea datelor.

Tehnologiile din a doua categorie se concentrează pe fuzionarea tehnologiilor de IA și blockchain pentru a îmbunătăți protecția confidențialității, utilizând contracte inteligente și servicii blockchain. Aceste metode combină analiza și prelucrarea datelor cu IA și utilizează tehnologia blockchain pentru a reduce dependența de părți terțe de încredere și pentru a înregistra tranzacții.

În final, tehnologiile din a treia categorie se concentrează pe exploatarea puterii tehnologiilor de IA și blockchain pentru a îmbunătăți protecția confidențialității în analiza datelor la scară largă. Aceste metode vizează să exploateze caracteristicile descentralizate și imutabile ale blockchain-ului pentru a asigura autenticitatea și securitatea datelor, în timp ce tehniciile de IA asigură acuratețea analizei datelor.

Concluzii

În acest articol, am discutat despre modul în care tehnologiile de IA și blockchain pot fi utilizate împreună pentru a îmbunătăți aplicațiile tehnologiilor de protecție a confidențialității, discutând despre metodologiile și evaluarea celor cinci caracteristici principale ale acestor tehnologii de protecție a confidențialității. În plus, am discutat despre limitările existente ale sistemelor actuale. Există încă provocări în domeniul tehnologiilor de protecție a confidențialității bazate pe blockchain și IA, cum ar fi găsirea unui echilibru între partajarea datelor și protecția confidențialității.

• Calculul la margine

Calculul la margine vizează să obțină descentralizarea prin exploatarea puterii dispozitivelor de margine și a dispozitivelor IoT pentru a prelucra datele private și sensibile ale utilizatorului. Deoarece prelucrarea IA necesită resurse de calcul semnificative, utilizarea metodelor de calcul la margine poate permite distribuirea sarcinilor de calcul către dispozitivele de margine pentru prelucrare, în loc de a migra datele către servicii cloud sau servere de date, reducând astfel timpul de latență și congestia rețelei, ceea ce îmbunătățește viteza și performanța sistemului.

• Mecanisme multi-lanț

Mecanismele multi-lanț au potențialul de a rezolva problemele de stocare și performanță ale blockchain-ului cu un singur lanț, îmbunătățind astfel scalabilitatea sistemului. Integrarea mecanismelor multi-lanț facilitează clasificarea datelor pe baza atributelor și nivelurilor de confidențialitate distincte, îmbunătățind astfel capacitățile de stocare și securitatea sistemelor de protecție a confidențialității.