ด้วยความสนใจอย่างกว้างขวางและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีบล็อคเชนและปัญญาประดิษฐ์ที่มีศักยภาพ เทคนิคการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่เกิดขึ้นอันเป็นผลโดยตรงจากการบูรณาการเทคโนโลยีทั้งสองกำลังได้รับความสำคัญอย่างน่าทึ่ง เทคนิคการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลเท่านั้น แต่ยังรับประกันความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูลอีกด้วย 

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีที่การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และบล็อกเชนทำให้เกิดเทคนิคการปกป้องความเป็นส่วนตัวมากมาย และการประยุกต์ใช้ในแนวดิ่งที่แตกต่างกัน รวมถึงการลบการระบุตัวตน การเข้ารหัสข้อมูล การไม่เปิดเผยตัวตนแบบ k และวิธีการบัญชีแยกประเภทแบบกระจายหลายระดับ นอกจากนี้ เราจะพยายามวิเคราะห์ข้อบกพร่องพร้อมกับสาเหตุที่แท้จริงและเสนอแนวทางแก้ไขตามนั้น 

บล็อกเชน ปัญญาประดิษฐ์ และการบูรณาการ

เครือข่ายบล็อกเชนเปิดตัวสู่โลกครั้งแรกเมื่อปี 2008 นากาโมโตะเปิดตัว Bitcoin ซึ่งเป็นสกุลเงินดิจิทัลที่สร้างขึ้นบนเครือข่ายบล็อกเชน นับตั้งแต่เปิดตัว บล็อกเชนก็ได้รับความนิยมอย่างมาก โดยเฉพาะในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มูลค่าที่ Bitcoin กำลังทำการค้า ในปัจจุบัน และการข้ามเครื่องหมายมูลค่าตลาดล้านล้านดอลลาร์ บ่งชี้ว่าบล็อกเชนมีศักยภาพในการสร้างรายได้และผลกำไรจำนวนมากให้กับอุตสาหกรรม 

เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถแบ่งประเภทตามระดับการเข้าถึงและการควบคุมที่นำเสนอเป็นหลัก สาธารณะ ส่วนตัว และสหพันธรัฐ เป็นเทคโนโลยีบล็อกเชนหลักสามประเภท สกุลเงินดิจิทัลยอดนิยมและสถาปัตยกรรมบล็อกเชน เช่น Bitcoin และ Ethereum เป็นข้อเสนอบล็อกเชนสาธารณะเนื่องจากมีการกระจายอำนาจโดยธรรมชาติ และอนุญาตให้โหนดเข้าหรือออกจากเครือข่ายได้อย่างอิสระ และด้วยเหตุนี้จึงส่งเสริมการกระจายอำนาจสูงสุด 

รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นโครงสร้างของ Ethereum เมื่อใช้รายการที่เชื่อมโยงเพื่อสร้างการเชื่อมต่อระหว่างบล็อกต่างๆ ส่วนหัวของบล็อกจะจัดเก็บที่อยู่แฮชของบล็อกก่อนหน้าเพื่อสร้างการเชื่อมโยงระหว่างสองบล็อกที่ต่อเนื่องกัน 

การพัฒนาและการใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนตามมาด้วยข้อกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่ถูกต้องตามกฎหมายในด้านต่างๆ ที่ไม่สามารถละเลยได้ ตัวอย่างเช่น การละเมิดข้อมูลในอุตสาหกรรมการเงินอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียอย่างหนัก ในขณะที่การละเมิดในระบบทหารหรือการดูแลสุขภาพอาจเป็นหายนะได้ เพื่อป้องกันสถานการณ์เหล่านี้ การปกป้องข้อมูล ทรัพย์สินของผู้ใช้ และข้อมูลประจำตัวเป็นจุดสนใจหลักของชุมชนการวิจัยด้านความปลอดภัยบล็อคเชน และเพื่อให้มั่นใจในการพัฒนาเทคโนโลยีบล็อคเชน จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาความปลอดภัย 

Ethereum เป็นแพลตฟอร์มบล็อกเชนแบบกระจายอำนาจที่สนับสนุนบัญชีแยกประเภทที่ใช้ร่วมกันของข้อมูลร่วมกันโดยใช้หลายโหนด แต่ละโหนดในเครือข่าย Ethereum ใช้ EVM หรือ Ethereum Vector Machine เพื่อรวบรวมสัญญาอัจฉริยะ และอำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างโหนดที่เกิดขึ้นผ่าน P2P หรือเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ แต่ละโหนดบนเครือข่าย Ethereum มีฟังก์ชันและการอนุญาตเฉพาะตัว แม้ว่าโหนดทั้งหมดจะสามารถใช้เพื่อรวบรวมธุรกรรมและมีส่วนร่วมในการขุดบล็อกก็ตาม นอกจากนี้ เป็นที่น่าสังเกตว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ Bitcoin แล้ว Ethereum จะแสดงความเร็วในการสร้างบล็อกที่เร็วกว่าโดยใช้เวลาเกือบ 15 วินาที หมายความว่านักขุด crypto มีโอกาสที่ดีกว่าในการรับรางวัลเร็วขึ้น ในขณะที่ช่วงเวลาในการตรวจสอบธุรกรรมลดลงอย่างมาก 

ในทางกลับกัน AI หรือ Artificial Intelligence เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์สมัยใหม่ที่เน้นการพัฒนาเครื่องจักรที่มีความสามารถในการตัดสินใจ และสามารถจำลองการคิดแบบอัตโนมัติได้เทียบเท่ากับความสามารถของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาที่กว้างใหญ่ในตัวเองโดยมีหลายสาขาย่อย รวมถึงการเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ อีกมากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง NLP เป็นสาขาย่อยที่ได้รับการเพ่งความสนใจอย่างหนักในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งส่งผลให้เกิดการพัฒนา LLM ชั้นนำบางอย่าง เช่น GPT และ BERT NLP กำลังมุ่งหน้าสู่ความสมบูรณ์แบบที่เกือบจะสมบูรณ์แบบ และขั้นตอนสุดท้ายของ NLP คือการประมวลผลการแปลงข้อความที่สามารถทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ และโมเดลล่าสุด เช่น ChatGPT ที่สร้างบน GPT-4 ระบุว่าการวิจัยกำลังมุ่งไปในทิศทางที่ถูกต้อง 

สาขาย่อยอีกแห่งหนึ่งที่ค่อนข้างได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนา AI คือการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นเทคนิค AI ที่ทำงานโดยเลียนแบบโครงสร้างของเซลล์ประสาท ในกรอบงานการเรียนรู้เชิงลึกแบบเดิมๆ ข้อมูลอินพุตภายนอกจะถูกประมวลผลทีละชั้นโดยการฝึกโครงสร้างเครือข่ายแบบลำดับชั้น จากนั้นจะถูกส่งต่อไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่เพื่อการนำเสนอขั้นสุดท้าย กรอบการเรียนรู้เชิงลึก สามารถจำแนกได้เป็นสองประเภท: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน. 

ภาพด้านบนแสดงให้เห็นสถาปัตยกรรมของเพอร์เซปตรอนการเรียนรู้เชิงลึก และดังที่เห็นในภาพ เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมหลายระดับเพื่อเรียนรู้คุณลักษณะต่างๆ ในข้อมูล โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเลเยอร์สามประเภท ได้แก่ เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ ผู้จ่ายอินพุต และเลเยอร์เอาต์พุต แต่ละเลเยอร์ Perceptron ในเฟรมเวิร์กจะเชื่อมต่อกับเลเยอร์ถัดไปเพื่อสร้างเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก 

สุดท้ายนี้ เรามีการบูรณาการเทคโนโลยีบล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากเทคโนโลยีทั้งสองนี้ถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมและโดเมนที่แตกต่างกัน โดยมีข้อกังวลเพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความปลอดภัยของข้อมูล และการปกป้องความเป็นส่วนตัว แอปพลิเคชันที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อรวมบล็อคเชนและปัญญาประดิษฐ์แสดงให้เห็นการบูรณาการในด้านต่อไปนี้ 

• การใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อบันทึกและจัดเก็บข้อมูลการฝึกอบรม อินพุตและเอาท์พุตของแบบจำลอง และพารามิเตอร์ เพื่อให้มั่นใจถึงความรับผิดชอบ และความโปร่งใสในการตรวจสอบแบบจำลอง 
• การใช้เฟรมเวิร์กบล็อกเชนเพื่อปรับใช้โมเดล AI เพื่อให้บรรลุบริการการกระจายอำนาจระหว่างโมเดล และเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและความเสถียรของระบบ 
• ให้การเข้าถึงข้อมูลและแบบจำลอง AI ภายนอกอย่างปลอดภัยโดยใช้ระบบกระจายอำนาจ และช่วยให้เครือข่ายบล็อกเชนสามารถรับข้อมูลภายนอกที่เชื่อถือได้ 
• การใช้การออกแบบโทเค็นบนบล็อกเชนและกลไกสิ่งจูงใจเพื่อสร้างการเชื่อมต่อและการโต้ตอบที่น่าเชื่อถือระหว่างผู้ใช้และนักพัฒนาโมเดล AI 

การปกป้องความเป็นส่วนตัวผ่านการบูรณาการเทคโนโลยี Blockchain และ AI 

ในสถานการณ์ปัจจุบัน ระบบความน่าเชื่อถือของข้อมูลมีข้อจำกัดบางประการที่ทำให้ความน่าเชื่อถือของการส่งข้อมูลลดลง เพื่อท้าทายข้อจำกัดเหล่านี้ เราสามารถนำเทคโนโลยีบล็อกเชนมาปรับใช้เพื่อสร้างโซลูชันการแบ่งปันและจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และปลอดภัย ซึ่งให้การปกป้องความเป็นส่วนตัว และปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูล แอปพลิเคชั่นบางส่วนของ บล็อกเชนใน AI การคุ้มครองความเป็นส่วนตัวมีระบุไว้ในตารางต่อไปนี้ 

ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานและการบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้ ความสามารถในการป้องกันและความปลอดภัยของระบบความน่าเชื่อถือของข้อมูลในปัจจุบันสามารถเพิ่มขึ้นได้อย่างมาก 

การเข้ารหัสข้อมูล

เดิมที วิธีการแบ่งปันข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูลมีความเสี่ยงต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย เนื่องจากวิธีการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์รวมศูนย์ ซึ่งทำให้เป็นเป้าหมายที่สามารถระบุตัวได้ง่ายสำหรับผู้โจมตี ช่องโหว่ของวิธีการเหล่านี้ก่อให้เกิดภาวะแทรกซ้อนร้ายแรง เช่น การปลอมแปลงข้อมูล และการรั่วไหลของข้อมูล และด้วยข้อกำหนดด้านความปลอดภัยในปัจจุบัน วิธีการเข้ารหัสเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะรับรองความปลอดภัยและความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งเป็นเหตุผลหลักที่อยู่เบื้องหลังการเกิดขึ้น ของเทคโนโลยีการป้องกันความเป็นส่วนตัวบนพื้นฐานของการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชน 

เรามาดูแผนการเรียนรู้แบบสมาพันธ์ที่ใช้บล็อกเชนเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงเทคนิค Multi-Krum และรวมเข้ากับการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกเพื่อให้บรรลุการกรองโมเดลระดับไซเฟอร์เท็กซ์และการรวมโมเดลที่สามารถตรวจสอบโมเดลในเครื่องในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวไว้ได้ เทคนิคการเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกของ Paillier ใช้ในวิธีนี้เพื่อเข้ารหัสการอัปเดตโมเดล และให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวเพิ่มเติม อัลกอริธึม Paillier ทำงานตามที่อธิบายไว้ 

การไม่ระบุตัวตน

การไม่ระบุตัวตนเป็นวิธีการที่ใช้กันทั่วไปในการไม่ระบุชื่อข้อมูลระบุตัวตนส่วนบุคคลของผู้ใช้ในข้อมูลโดยการแยกข้อมูลออกจากตัวระบุข้อมูล และช่วยลดความเสี่ยงในการติดตามข้อมูล มีเฟรมเวิร์ก AI แบบกระจายอำนาจที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีบล็อกเชนที่ได้รับอนุญาตซึ่งใช้แนวทางที่กล่าวมาข้างต้น กรอบงาน AI แยกข้อมูลการระบุตัวตนส่วนบุคคลออกจากข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพ จากนั้นจึงจัดเก็บค่าแฮชของข้อมูลการระบุส่วนบุคคลในเครือข่ายบล็อกเชน กรอบงาน AI ที่นำเสนอสามารถนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการแพทย์เพื่อแบ่งปันบันทึกทางการแพทย์และข้อมูลของผู้ป่วยโดยไม่ต้องเปิดเผยตัวตนที่แท้จริงของเขา/เธอ ดังที่ปรากฎในภาพต่อไปนี้ กรอบงาน AI ที่เสนอใช้สองบล็อกเชนที่เป็นอิสระสำหรับการร้องขอข้อมูล โดยมีเครือข่ายบล็อกเชนหนึ่งเครือข่ายที่จัดเก็บข้อมูลของผู้ป่วยพร้อมกับสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูล ในขณะที่เครือข่ายบล็อกเชนที่สองจะบันทึกร่องรอยการตรวจสอบของคำขอหรือการสืบค้นใด ๆ ที่ทำโดยผู้ร้องขอ เป็นผลให้ผู้ป่วยยังคงมีอำนาจและการควบคุมเวชระเบียนและข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของตนอย่างสมบูรณ์ ในขณะเดียวกันก็เปิดใช้งานการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัยภายในหน่วยงานหลายแห่งบนเครือข่าย 

บัญชีแยกประเภทแบบกระจายหลายชั้น

บัญชีแยกประเภทแบบกระจายหลายชั้นคือระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีคุณสมบัติการกระจายอำนาจและชั้นหลายลำดับชั้นที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด และรักษาความปลอดภัยของกระบวนการแบ่งปันข้อมูลพร้อมกับการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ได้รับการปรับปรุง DeepLinQ คือบัญชีแยกประเภทแบบกระจายอำนาจแบบหลายชั้นที่ใช้บล็อกเชน ซึ่งจัดการความกังวลของผู้ใช้เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการแบ่งปันข้อมูลโดยเปิดใช้งานความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ได้รับการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว DeepLinQ เก็บถาวรความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่สัญญาไว้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสืบค้นตามความต้องการ การควบคุมการเข้าถึง การจองพร็อกซี และสัญญาอัจฉริยะ เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะของเครือข่ายบล็อกเชน รวมถึงกลไกฉันทามติ การกระจายอำนาจโดยสมบูรณ์ และการไม่เปิดเผยตัวตนเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล 

K-นิรนาม

วิธีการ K-Anonymity เป็นวิธีการป้องกันความเป็นส่วนตัวที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อกำหนดเป้าหมายและจัดกลุ่มบุคคลในชุดข้อมูลในลักษณะที่ทุกกลุ่มมีบุคคลอย่างน้อย K ที่มีค่าแอตทริบิวต์เหมือนกัน และดังนั้นจึงปกป้องข้อมูลประจำตัวและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้แต่ละราย วิธี K-Anonymity เป็นพื้นฐานของแบบจำลองธุรกรรมที่เชื่อถือได้ที่นำเสนอ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมระหว่างโหนดพลังงานและยานพาหนะไฟฟ้า ในโมเดลนี้ วิธี K-Anonymity ทำหน้าที่สองอย่าง วิธีแรก จะซ่อนตำแหน่งของ EV โดยการสร้างคำขอแบบรวมโดยใช้เทคนิค K-Anonymity ที่จะปกปิดหรือซ่อนตำแหน่งของเจ้าของรถ ประการที่สอง วิธี K-Anonymity จะปกปิดตัวระบุผู้ใช้ เพื่อไม่ให้ผู้โจมตีมีตัวเลือกในการเชื่อมโยงผู้ใช้กับยานพาหนะไฟฟ้าของตน 

การประเมินและการวิเคราะห์สถานการณ์

ในส่วนนี้ เราจะพูดถึงการวิเคราะห์และการประเมินที่ครอบคลุมของระบบป้องกันความเป็นส่วนตัว XNUMX ระบบโดยใช้การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีบล็อกเชนและ AI ที่ได้รับการเสนอในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การประเมินมุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะหลักห้าประการของวิธีการที่เสนอเหล่านี้ ได้แก่ การจัดการอำนาจ การปกป้องข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง ความสามารถในการขยายขนาด และความปลอดภัยของเครือข่าย และยังกล่าวถึงจุดแข็ง จุดอ่อน และขอบเขตที่อาจต้องปรับปรุง เป็นคุณสมบัติพิเศษที่เกิดจากการบูรณาการเทคโนโลยี AI และเทคโนโลยีบล็อกเชน ซึ่งได้ปูทางไปสู่แนวคิดใหม่ๆ และโซลูชันสำหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ดียิ่งขึ้น เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง รูปภาพด้านล่างแสดงตัวชี้วัดการประเมินต่างๆ ที่ใช้ในการรับผลการวิเคราะห์สำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและ AI แบบผสมผสาน 

การจัดการอำนาจ

การควบคุมการเข้าถึงเป็นเทคโนโลยีความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่ใช้ในการจำกัดการเข้าถึงทรัพยากรที่ได้รับอนุญาตของผู้ใช้ตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ชุดคำสั่ง นโยบาย การปกป้องความสมบูรณ์ของข้อมูล และความปลอดภัยของระบบ มีระบบจัดการที่จอดรถเพื่อความเป็นส่วนตัวอัจฉริยะที่ใช้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทหรือโมเดล RBAC เพื่อจัดการสิทธิ์ ในกรอบงาน ผู้ใช้แต่ละคนจะได้รับมอบหมายบทบาทตั้งแต่หนึ่งบทบาทขึ้นไป จากนั้นจึงจัดประเภทตามบทบาทที่อนุญาตให้ระบบควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงแอททริบิวต์ ผู้ใช้บนเครือข่ายสามารถใช้ที่อยู่บล็อกเชนเพื่อยืนยันตัวตน และรับสิทธิ์การเข้าถึงการอนุญาตแอตทริบิวต์ 

Access Control

การควบคุมการเข้าถึงเป็นหนึ่งในพื้นฐานสำคัญของการปกป้องความเป็นส่วนตัว การจำกัดการเข้าถึงตามความเป็นสมาชิกกลุ่มและข้อมูลระบุตัวตนของผู้ใช้ เพื่อให้มั่นใจว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงทรัพยากรเฉพาะที่พวกเขาได้รับอนุญาตให้เข้าถึง และด้วยเหตุนี้จึงปกป้องระบบจากสิ่งที่ไม่พึงประสงค์ บังคับเข้าถึง เพื่อให้มั่นใจถึงการควบคุมการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล เฟรมเวิร์กจำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ รวมถึงการอนุญาต การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ และนโยบายการเข้าถึง 

เทคโนโลยีการระบุตัวตนดิจิทัลเป็นแนวทางใหม่สำหรับ แอพพลิเคชัน IoT ที่สามารถให้การควบคุมการเข้าถึงที่ปลอดภัยและมั่นใจในความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและอุปกรณ์ วิธีการนี้เสนอให้ใช้ชุดนโยบายการควบคุมการเข้าถึงที่อิงตามการเข้ารหัสแบบดั้งเดิม และเทคโนโลยีการระบุตัวตนดิจิทัลหรือ DIT เพื่อปกป้องความปลอดภัยของการสื่อสารระหว่างเอนทิตี เช่น โดรน เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ และเซิร์ฟเวอร์สถานีภาคพื้นดิน (GSS) เมื่อการลงทะเบียนนิติบุคคลเสร็จสิ้น ข้อมูลประจำตัวจะถูกจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำ ตารางด้านล่างสรุปประเภทของข้อบกพร่องในกรอบงาน 

การคุ้มครองข้อมูล

การปกป้องข้อมูลใช้เพื่ออ้างถึงมาตรการต่างๆ รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง การตรวจสอบความปลอดภัย และการสำรองข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของผู้ใช้จะไม่ถูกเข้าถึงอย่างผิดกฎหมาย ถูกดัดแปลง หรือรั่วไหล เมื่อพูดถึงการประมวลผลข้อมูล เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การปกปิดข้อมูล การทำให้ไม่เปิดเผยตัวตน การแยกข้อมูล และการเข้ารหัสข้อมูล สามารถใช้เพื่อปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และการรั่วไหล นอกจากนี้ เทคโนโลยีการเข้ารหัส เช่น การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก การป้องกันความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน อัลกอริธึมลายเซ็นดิจิทัล อัลกอริธึมการเข้ารหัสแบบอสมมาตร และอัลกอริธึมแฮช สามารถป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและผิดกฎหมายโดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รับอนุญาต และรับประกันการรักษาความลับของข้อมูล 

การรักษาความปลอดภัยเครือข่าย

การรักษาความปลอดภัยเครือข่ายเป็นสาขากว้างๆ ที่ครอบคลุมแง่มุมต่างๆ รวมถึงการรับรองความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูล การป้องกันการโจมตีเครือข่าย และการปกป้องระบบจากไวรัสเครือข่ายและซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตราย เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการรักษาความปลอดภัยของระบบ จำเป็นต้องมีชุดสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่ปลอดภัยและโปรโตคอล และมาตรการรักษาความปลอดภัย นอกจากนี้ การวิเคราะห์และประเมินภัยคุกคามเครือข่ายต่างๆ และการสร้างกลไกการป้องกันและกลยุทธ์ด้านความปลอดภัยที่สอดคล้องกันถือเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของระบบ

scalability

ความสามารถในการปรับขนาดหมายถึงความสามารถของระบบในการจัดการข้อมูลจำนวนมากขึ้นหรือจำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น เมื่อออกแบบระบบที่ปรับขนาดได้ นักพัฒนาจะต้องพิจารณาประสิทธิภาพของระบบ การจัดเก็บข้อมูล การจัดการโหนด การส่งข้อมูล และปัจจัยอื่นๆ อีกหลายประการ นอกจากนี้ เมื่อมั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดของเฟรมเวิร์กหรือระบบ นักพัฒนาจะต้องคำนึงถึงความปลอดภัยของระบบเพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูล ข้อมูลรั่วไหล และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอื่น ๆ 

นักพัฒนาได้ออกแบบระบบให้สอดคล้องกับกฎการคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของยุโรปหรือ GDPR โดยการจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว และข้อมูลเมตาของอาร์ตเวิร์คในระบบไฟล์แบบกระจายที่มีอยู่นอกห่วงโซ่ เมตาดาต้าอาร์ตเวิร์กและโทเค็นดิจิทัลถูกจัดเก็บไว้ใน OrbitDB ซึ่งเป็นระบบจัดเก็บฐานข้อมูลที่ใช้หลายโหนดในการจัดเก็บข้อมูล จึงรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ระบบกระจายแบบออฟไลน์จะกระจายการจัดเก็บข้อมูล และปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดของระบบ 

การวิเคราะห์สถานการณ์

การรวมกันของเทคโนโลยี AI และบล็อคเชนส่งผลให้มีการพัฒนาระบบที่มุ่งเน้นการปกป้องความเป็นส่วนตัว ตัวตน และข้อมูลของผู้ใช้เป็นอย่างมาก แม้ว่าระบบความเป็นส่วนตัวของข้อมูล AI ยังคงเผชิญกับความท้าทายบางอย่าง เช่น ความปลอดภัยของเครือข่าย การปกป้องข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด และการควบคุมการเข้าถึง การพิจารณาและชั่งน้ำหนักปัญหาเหล่านี้ตามการพิจารณาในทางปฏิบัติในระหว่างขั้นตอนการออกแบบอย่างครอบคลุมจึงเป็นสิ่งสำคัญ ในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาและก้าวหน้าต่อไป แอปพลิเคชันก็ขยายตัว ระบบป้องกันความเป็นส่วนตัวที่สร้างขึ้นโดยใช้ AI และบล็อกเชนจะดึงดูดความสนใจมากขึ้นในอนาคตอันใกล้นี้ บนพื้นฐานของผลการวิจัย แนวทางทางเทคนิค และสถานการณ์การใช้งาน สามารถจำแนกได้เป็นสามประเภท 

• การประยุกต์ใช้วิธีการป้องกันความเป็นส่วนตัวในอุตสาหกรรม IoT หรือ Internet of Things โดยใช้เทคโนโลยีบล็อคเชนและ AI 
• การประยุกต์ใช้วิธีการป้องกันความเป็นส่วนตัวในสัญญาอัจฉริยะและบริการที่ใช้เทคโนโลยีบล็อคเชนและ AI 
• วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยใช้ทั้งเทคโนโลยีบล็อคเชนและ AI 

เทคโนโลยีที่อยู่ในหมวดหมู่แรกมุ่งเน้นไปที่การนำ AI และเทคโนโลยีบล็อกเชนไปใช้เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวในอุตสาหกรรม IoT วิธีการเหล่านี้ใช้เทคนิค AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก ขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติแบบกระจายอำนาจและไม่เปลี่ยนรูปของเครือข่ายบล็อกเชน เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความปลอดภัยของข้อมูล 

เทคโนโลยีที่อยู่ในประเภทที่สองมุ่งเน้นไปที่การผสมผสานเทคโนโลยี AI และบล็อกเชนเพื่อเพิ่มการปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยการใช้สัญญาและบริการอัจฉริยะของบล็อกเชน วิธีการเหล่านี้ผสมผสานการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลด้วย AI และใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนควบคู่ไปกับการลดการพึ่งพาบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ และบันทึกธุรกรรม 

สุดท้าย เทคโนโลยีที่อยู่ในประเภทที่สามมุ่งเน้นไปที่การควบคุมพลังของเทคโนโลยี AI และเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อให้บรรลุการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ได้รับการปรับปรุงในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ วิธีการเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากการกระจายอำนาจของบล็อคเชน และคุณสมบัติที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งรับประกันความถูกต้องและความปลอดภัยของข้อมูล ในขณะที่เทคนิค AI ช่วยให้มั่นใจในความแม่นยำของการวิเคราะห์ข้อมูล 

สรุป

ในบทความนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีการใช้ AI และ Blockchain ร่วมกันเพื่อปรับปรุงการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยการพูดคุยเกี่ยวกับวิธีการที่เกี่ยวข้อง และประเมินคุณลักษณะหลักห้าประการของเทคโนโลยีการป้องกันความเป็นส่วนตัวเหล่านี้ นอกจากนี้เรายังได้พูดคุยเกี่ยวกับข้อจำกัดที่มีอยู่ของระบบปัจจุบันอีกด้วย มีความท้าทายบางประการในด้านเทคโนโลยีการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่สร้างขึ้นบนบล็อกเชนและ AI ที่ยังคงต้องได้รับการแก้ไข เช่น วิธีสร้างสมดุลระหว่างการแบ่งปันข้อมูลและการรักษาความเป็นส่วนตัว การวิจัยเกี่ยวกับวิธีการผสานความสามารถของ AI และเทคนิค Blockchain อย่างมีประสิทธิภาพกำลังดำเนินอยู่ และนี่คือวิธีอื่นๆ หลายวิธีที่สามารถใช้เพื่อบูรณาการเทคนิคอื่นๆ 

• Edge Computing

Edge Computing มีเป้าหมายเพื่อให้เกิดการกระจายอำนาจโดยใช้ประโยชน์จากพลังของอุปกรณ์ Edge & IoT เพื่อประมวลผลข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของผู้ใช้ เนื่องจากการประมวลผลของ AI ทำให้จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก การใช้วิธีการประมวลผลแบบ Edge จึงสามารถเปิดใช้งานการกระจายงานการคำนวณไปยังอุปกรณ์ Edge เพื่อการประมวลผล แทนที่จะย้ายข้อมูลไปยังบริการคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลได้รับการประมวลผลใกล้กับอุปกรณ์ Edge มาก เวลาแฝงจึงลดลงอย่างมาก และความแออัดของเครือข่ายก็เช่นกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของระบบ 

• กลไกหลายสายโซ่

กลไกแบบหลายลูกโซ่มีศักยภาพในการแก้ไขปัญหาการจัดเก็บข้อมูลบล็อกเชนลูกโซ่เดี่ยว และปัญหาด้านประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของระบบ การบูรณาการกลไกหลายลูกโซ่ช่วยอำนวยความสะดวกในการจำแนกข้อมูลตามคุณลักษณะและระดับความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงปรับปรุงความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลและความปลอดภัยของระบบป้องกันความเป็นส่วนตัว