ด้วยความสนใจและความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีบล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์ เทคนิคการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่เกิดขึ้นจากการรวมทั้งสองเทคโนโลยีนี้มีความสำคัญอย่างมาก เทคนิคการปกป้องความเป็นส่วนตัวเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของบุคคลเท่านั้น แต่ยังรับประกันความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูลอีกด้วย

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการที่การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และบล็อกเชนให้กำเนิดเทคนิคการปกป้องความเป็นส่วนตัวมากมาย และการประยุกต์ใช้ในแนวตั้งต่างๆ รวมถึงการไม่ระบุตัวตน การเข้ารหัสข้อมูล ความปลอดภัยหลายชั้น และวิธีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย นอกจากนี้เรายังจะวิเคราะห์ข้อบกพร่องและ nguyên nhânของข้อบกพร่องเหล่านั้น และให้คำแนะนำตามนั้น

บล็อกเชน ปัญญาประดิษฐ์ และการรวมทั้งสอง

เครือข่ายบล็อกเชนถูกนำมาใช้ครั้งแรกเมื่อปี 2008 โดย Nakamoto ซึ่งเป็นผู้สร้าง Bitcoin ซึ่งเป็นเงินตราดิจิทัลที่สร้างบนเครือข่ายบล็อกเชน ตั้งแต่นั้นมา บล็อกเชนได้รับความนิยมอย่างมาก โดยเฉพาะในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ค่า Bitcoin ที่ซื้อขายในปัจจุบันและตัวเลขตลาดที่มากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ บ่งชี้ว่าบล็อกเชนมีศักยภาพในการสร้างรายได้และผลกำไรที่สำคัญให้กับอุตสาหกรรม

เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทหลักตามระดับการเข้าถึงและควบคุมที่มีให้ ได้แก่ สาธารณะ ส่วนตัว และสหพันธ์ บล็อกเชนและสถาปัตยกรรมที่เป็นที่นิยม เช่น Bitcoin และ Ethereum เป็นแบบสาธารณะ เพราะมีลักษณะที่กระจายและอนุญาตให้โหนดเข้าหรือออกจากเครือข่ายได้อย่างอิสระ ซึ่งสนับสนุนการกระจายอำนาจสูงสุด

รูปด้านล่างแสดงโครงสร้างของ Ethereum ซึ่งใช้ลิงก์ลิสต์ในการเชื่อมต่อระหว่างบล็อกต่างๆ หัวของบล็อกเก็บที่อยู่แฮชของบล็อกก่อนหน้าเพื่อสร้างลิงก์ระหว่างสองบล็อกติดต่อกัน

การพัฒนาและการใช้งานเทคโนโลยีบล็อกเชนตามมาด้วยข้อกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวที่ถูกต้องในหลายสาขาที่ไม่สามารถเพิกเฉยได้ ตัวอย่างเช่น การรั่วไหลของข้อมูลในอุตสาหกรรมการเงินอาจทำให้เกิดความสูญเสียที่สำคัญ ในขณะที่การรั่วไหลในระบบทหารหรือสาธารณสุขอาจเป็นอันตรายได้ เพื่อป้องกันสถานการณ์เหล่านี้ การปกป้องข้อมูล สินทรัพย์ของผู้ใช้ และข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้ได้รับการเน้นย้ำจากชุมชนการวิจัยความปลอดภัยของบล็อกเชน เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาของเทคโนโลยีบล็อกเชนเป็นไปอย่างปลอดภัย

Ethereum เป็นแพลตฟอร์มบล็อกเชนที่กระจายอำนาจซึ่งรักษาหนังสือบัญชีร่วมกันของข้อมูลโดยใช้โหนดหลายตัว โหนดแต่ละตัวในเครือข่าย Ethereum ใช้ EVM หรือ Ethereum Vector Machine เพื่อ编译สัญญาอัจฉริยะและอำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างโหนดที่เกิดขึ้นผ่านเครือข่าย P2P หรือ peer-to-peer โหนดแต่ละตัวในเครือข่าย Ethereum มีฟังก์ชันและสิทธิ์ที่เป็นเอกลักษณ์ แม้ว่าโหนดทั้งหมดสามารถใช้สำหรับการรวบรวมธุรกรรมและเข้าร่วมการขุด블็อก แต่นอกจากนี้ยังควรทราบว่าเมื่อเทียบกับ Bitcoin Ethereum มีความเร็วในการสร้างบล็อกที่เร็วกว่าประมาณ 15 วินาที ซึ่งหมายความว่าคนขุดมีโอกาสที่ดีกว่าในการได้รับรางวัลเร็วขึ้น ในขณะที่ช่วงเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบธุรกรรมลดลงอย่างมาก

ในทางกลับกัน AI หรือปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาหนึ่งในวิทยาศาสตร์สมัยใหม่ที่มุ่งเน้นในการพัฒนาความสามารถในการตัดสินใจและสามารถจำลองการคิดอิสระที่เทียบเท่ากับความสามารถของมนุษย์ ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาที่กว้างขวางมากซึ่งมีสาขาย่อยหลายสาขา รวมถึงการเรียนรู้ลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาย่อยที่ได้รับการเน้นย้ำอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาสมองกลฝังตัวที่ดีที่สุด เช่น GPT และ BERT การประมวลผลภาษาธรรมชาติได้เข้าใกล้ความสมบูรณ์แบบ และขั้นตอนสุดท้ายของการประมวลผลภาษาธรรมชาติคือการประมวลผลการเปลี่ยนแปลงข้อความที่สามารถทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ และรุ่นล่าสุด เช่น ChatGPT ที่สร้างขึ้นบน GPT-4 บ่งชี้ว่าการวิจัยกำลังดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้อง

สาขาย่อยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมู่นักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์คือการเรียนรู้ลึก ซึ่งเป็นเทคนิค AI ที่ทำงานโดยการจำลองโครงสร้างของเซลล์ประสาท ในเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึกแบบดั้งเดิม ข้อมูลอินพุตภายนอกจะถูกประมวลผลชั้นละชั้นโดยการฝึกอบรมโครงสร้างเครือข่ายแบบ階層 และจากนั้นจะถูกส่งไปยังชั้นลับเพื่อแสดงผลสุดท้าย

รูปด้านบนแสดงโครงสร้างของการเรียนรู้ลึกแบบ Perceptron และสามารถเห็นได้ว่าเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึกใช้โครงสร้างเครือข่ายหลายชั้นเพื่อเรียนรู้คุณลักษณะในข้อมูล เครือข่ายประสาทมีสามประเภทของชั้น ได้แก่ ชั้นลับ ชั้นอินพุต และชั้นเอาต์พุต แต่ละชั้นในเฟรมเวิร์กเชื่อมต่อกับชั้นต่อไปเพื่อสร้างเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึก

สุดท้าย เรามีการรวมของเทคโนโลยีบล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากทั้งสองเทคโนโลยีนี้กำลังถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรมและโดเมน โดยมีความกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น การใช้งานที่มุ่งหมายที่จะรวมบล็อกเชนและปัญญาประดิษฐ์แสดงให้เห็นถึงการรวมกันในหลายด้าน

• การใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนในการบันทึกและจัดเก็บข้อมูลการฝึกอบรม อินพุตและเอาต์พุตของโมเดล และพารามิเตอร์ เพื่อให้แน่ใจถึงความรับผิดชอบและความโปร่งใสในการตรวจสอบโมเดล
• การใช้เฟรมเวิร์กบล็อกเชนในการใช้งานโมเดล AI เพื่อให้บริการที่กระจายและเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและเสถียรภาพของระบบ
• การให้การเข้าถึงข้อมูล AI และโมเดลภายนอกโดยใช้ระบบที่กระจายและทำให้เครือข่ายบล็อกเชนสามารถรับข้อมูลภายนอกที่เชื่อถือได้
• การใช้การออกแบบโทเค็นและกลไกส่งเสริมที่ใช้บล็อกเชนเพื่อสร้างความเชื่อมโยงและปฏิสัมพันธ์ที่เชื่อถือได้ระหว่างผู้ใช้และนักพัฒนาโมเดล AI

การปกป้องความเป็นส่วนตัวผ่านการรวมของบล็อกเชนและ AI

ในสถานการณ์ปัจจุบัน ระบบความไว้วางใจข้อมูลมีข้อจำกัดบางประการซึ่งทำให้ความน่าเชื่อถือของการถ่ายโอนข้อมูลไม่สมบูรณ์ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถถูกนำมาใช้เพื่อสร้างระบบการแบ่งปันและจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และปลอดภัย ซึ่งให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล

โดยการเพิ่มการนำไปใช้และการรวมของเทคโนโลยีเหล่านี้ ความสามารถในการปกป้องและความปลอดภัยของระบบความไว้วางใจข้อมูลในปัจจุบันสามารถเพิ่มขึ้นได้อย่างมาก

การเข้ารหัสข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว วิธีการแบ่งปันและจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมมีความเสี่ยงต่อการโจมตีทางความปลอดภัย เนื่องจากขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์กลางที่สามารถระบุได้ง่าย ทำให้เกิดปัญหาใหญ่ๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงข้อมูลและการรั่วไหลของข้อมูล เมื่อพิจารณาจากความต้องการความปลอดภัยในปัจจุบัน วิธีการเข้ารหัสข้อมูลเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในการรับรองความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้เกิดเทคโนโลยีการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ใช้การรวมของปัญญาประดิษฐ์และบล็อกเชน

ลองพิจารณาแผนการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ใช้บล็อกเชนซึ่งมุ่งหมายที่จะปรับปรุงเทคนิค Multi-Krum และรวมเข้ากับการเข้ารหัสแบบ Homomorphic เพื่อให้ได้การกรองและรวมโมเดลระดับซิฟเฟอร์เท็กซ์ที่สามารถตรวจสอบโมเดลท้องถิ่นได้ขณะรักษาความเป็นส่วนตัว เทคนิคการเข้ารหัส Homomorphic ของ Paillier ถูกใช้ในการเข้ารหัสการอัปเดตโมเดล และให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวเพิ่มเติม

การไม่ระบุตัวตน

การไม่ระบุตัวตนเป็นวิธีการที่ใช้ในการทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลไม่สามารถระบุได้โดยการแยกข้อมูลออกจากตัวระบุ และลดความเสี่ยงในการติดตามข้อมูล มีเฟรมเวิร์ก AI ที่กระจายอำนาจซึ่งสร้างขึ้นบนเทคโนโลยีบล็อกเชนที่อนุญาต โดยเฟรมเวิร์ก AI แยกข้อมูลส่วนบุคคลออกจากข้อมูลที่ไม่ใช่ส่วนบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพ และจากนั้นจัดเก็บค่าแฮชของข้อมูลส่วนบุคคลในเครือข่ายบล็อกเชน

การจัดเก็บข้อมูลหลายชั้น

การจัดเก็บข้อมูลหลายชั้นเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีคุณสมบัติกระจายและหลายชั้นซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัยในการแบ่งปันข้อมูล DeepLinQ เป็นการจัดเก็บข้อมูลหลายชั้นที่ใช้บล็อกเชนซึ่งแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลโดยการเปิดใช้งานการปกป้องความเป็นส่วนตัว

K-ความไม่ระบุตัวตน

วิธีการ K-ความไม่ระบุตัวตนเป็นวิธีการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่มุ่งหมายที่จะจัดกลุ่มบุคคลในเซตข้อมูลเพื่อให้ทุกกลุ่มมีบุคคลที่มีคุณลักษณะเหมือนกันอย่างน้อย K คน และด้วยวิธีนี้จึงปกป้องความเป็นส่วนตัวและตัวตนของบุคคล

การประเมินและการวิเคราะห์สถานการณ์

ในบทนี้ เราจะพูดถึงการวิเคราะห์และประเมินระบบการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ใช้การรวมของบล็อกเชนและ AI ที่ถูกเสนอในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การประเมินมุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะหลักๆ ของวิธีการเหล่านี้ รวมถึงการบริหารสิทธิ์ การปกป้องข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง ความสามารถในการปรับขนาด และความปลอดภัยของเครือข่าย และจะพูดถึงจุดแข็ง จุดอ่อน และพื้นที่ที่ต้องการการปรับปรุง

การบริหารสิทธิ์

การควบคุมการเข้าถึงเป็นเทคโนโลยีความปลอดภัยที่ใช้ในการจำกัดการเข้าถึงทรัพยากรที่ได้รับอนุญาตตามกฎและนโยบายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและความปลอดภัยของระบบ มีระบบจัดการสิทธิ์ที่ใช้แบบจำลองการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทหรือ RBAC เพื่อจัดการสิทธิ์

การควบคุมการเข้าถึง

การควบคุมการเข้าถึงเป็นหนึ่งในหลักการพื้นฐานของการปกป้องความเป็นส่วนตัว โดยการจำกัดการเข้าถึงตามการเป็นสมาชิกกลุ่มและตัวตนของผู้ใช้ เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงทรัพยากรที่กำหนดได้ และด้วยวิธีนี้จึงปกป้องระบบจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต

เทคโนโลยีดิจิทัลไอดีเป็นวิธีการที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับการใช้งาน IoT ซึ่งสามารถให้การควบคุมการเข้าถึงและความปลอดภัยของข้อมูลและอุปกรณ์ได้ วิธีการนี้เสนอว่าจะใช้นโยบายการควบคุมการเข้าถึงที่อาศัยพื้นฐานการเข้ารหัสลับและเทคโนโลยีดิจิทัลไอดีเพื่อปกป้องความปลอดภัยของการสื่อสารระหว่างเอนทิตี้ เช่น เดรน โกลด์เซิร์ฟเวอร์ และเซิร์ฟเวอร์ภาคพื้นดิน

การปกป้องข้อมูล

การปกป้องข้อมูลหมายถึงมาตรการในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เช่น การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง การตรวจสอบความปลอดภัย และการสำรองข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของผู้ใช้จะไม่ถูกเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือรั่วไหลออกไป

ความปลอดภัยของเครือข่าย

ความปลอดภัยของเครือข่ายเป็นพื้นที่กว้างที่ครอบคลุมหลายด้าน รวมถึงการรักษาความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูล การป้องกันการโจมตีเครือข่าย และการปกป้องระบบจากไวรัสและซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตราย เพื่อให้แน่ใจถึงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบ จะต้องใช้โครงสร้างและมาตรการความปลอดภัยเครือข่ายที่เหมาะสม

ความสามารถในการปรับขนาด

ความสามารถในการปรับขนาดหมายถึงความสามารถของระบบในการจัดการข้อมูลหรือผู้ใช้จำนวนมากขึ้น เมื่อออกแบบระบบที่สามารถปรับขนาดได้ ผู้พัฒนาจะต้องคำนึงถึงประสิทธิภาพของระบบ การจัดเก็บข้อมูล การจัดการโหนด การส่งต่อข้อมูล และปัจจัยอื่นๆ

นักพัฒนาสร้างระบบที่สอดคล้องกับกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรปโดยการเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวและเมตาดาต้าของงานศิลปะในระบบไฟล์ที่กระจายอยู่นอกเชน ข้อมูลเมตาดาต้าและโทเค็นดิจิทัลถูกเก็บไว้ใน OrbitDB ซึ่งเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่ใช้โหนดหลายตัวเพื่อจัดเก็บข้อมูลและรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

การวิเคราะห์สถานการณ์

การรวมกันของ AI และบล็อกเชนได้นำไปสู่การพัฒนาระบบที่มุ่งเน้นการปกป้องความเป็นส่วนตัวและตัวตนของผู้ใช้ แม้ว่าระบบการปกป้องความเป็นส่วนตัวของ AI ยังคงเผชิญกับความท้าทาย เช่น ความปลอดภัยของเครือข่าย การปกป้องข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด และการควบคุมการเข้าถึง แต่ก็จำเป็นต้องคำนึงถึงปัญหาเหล่านี้อย่างรอบคอบในระหว่างการออกแบบ

• การประยุกต์ใช้การปกป้องความเป็นส่วนตัวในอุตสาหกรรม IoT โดยใช้ทั้ง AI และบล็อกเชน
• การประยุกต์ใช้การปกป้องความเป็นส่วนตัวในสมาร์ทคอนแทรคต์และบริการที่ใช้ทั้ง AI และบล็อกเชน
• วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยใช้ทั้ง AI และบล็อกเชน

เทคโนโลยีในหมวดแรกมุ่งเน้นไปที่การนำ AI และบล็อกเชนมาใช้ในการปกป้องความเป็นส่วนตัวในอุตสาหกรรม IoT โดยใช้เทคนิค AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและใช้เครือข่ายบล็อกเชนที่กระจายและไม่เปลี่ยนแปลงเพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้องและความปลอดภัยของข้อมูล

เทคโนโลยีในหมวดที่สองมุ่งเน้นไปที่การรวม AI และบล็อกเชนเพื่อการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้นโดยใช้สมาร์ทคอนแทรคต์และบริการของบล็อกเชน เทคโนโลยีเหล่านี้รวมการวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลด้วย AI และใช้บล็อกเชนเพื่อลดการอาศัยระบบที่เชื่อถือได้และบันทึกธุรกรรม

สุดท้าย เทคโนโลยีในหมวดที่สามมุ่งเน้นไปที่การใช้ AI และบล็อกเชนเพื่อการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เทคโนโลยีเหล่านี้มุ่งหมายที่จะใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของบล็อกเชนที่กระจายและไม่เปลี่ยนแปลงเพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้องและความปลอดภัยของข้อมูล ในขณะที่เทคนิค AI จะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำ

สรุป

ในบทความนี้ เราได้พูดถึงวิธีการที่ AI และบล็อกเชนสามารถทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มการประยุกต์ใช้การปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยการอภิปรายเกี่ยวกับวิธีการและคุณลักษณะหลักๆ ของเทคโนโลยีเหล่านี้ นอกจากนี้เรายังได้พูดถึงข้อจำกัดของระบบปัจจุบัน

• การประมวลผลขอบ

การประมวลผลขอบมุ่งหมายที่จะบรรลุการกระจายโดยใช้พลังของอุปกรณ์ขอบและอุปกรณ์ IoT เพื่อประมวลผลข้อมูลส่วนตัวและอ่อนไหว โดยการกระจายงานประมวลผลไปยังอุปกรณ์ขอบแทนการย้ายข้อมูลไปยังบริการคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ข้อมูล ลดความหน่วงและความแออัดของเครือข่าย ซึ่งเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของระบบ

• กลไกหลายเชน

กลไกหลายเชนมีศักยภาพในการแก้ไขปัญหาการจัดเก็บและประสิทธิภาพของบล็อกเชนแบบเชนเดียว และเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของระบบ การรวมกลไกหลายเชนช่วยให้สามารถจัดประเภทข้อมูลตามคุณลักษณะและระดับความปลอดภัยที่แตกต่างกัน ซึ่งจะปรับปรุงความสามารถในการจัดเก็บและความปลอดภัยของระบบการปกป้องความเป็นส่วนตัว