Blockchain ve yapay zeka teknolojilerinin yaygın ilgi görmesi ve potansiyel uygulamalarıyla birlikte, iki teknolojinin entegrasyonunun doğrudan bir sonucu olarak ortaya çıkan gizlilik koruma teknikleri dikkate değer bir önem kazanıyor. Bu gizlilik koruma teknikleri yalnızca bireylerin mahremiyetini korumakla kalmaz, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini ve güvenliğini de garanti eder. 

Bu yazıda yapay zeka ve blockchain arasındaki işbirliğinin çok sayıda gizlilik koruma tekniğini nasıl doğurduğundan ve bunların kimliksizleştirme, veri şifreleme, k-anonimlik ve çok katmanlı dağıtılmış defter yöntemleri gibi farklı sektörlerdeki uygulamalarından bahsedeceğiz. Ayrıca eksiklikleri gerçek nedenleriyle birlikte analiz etmeye ve buna göre çözüm sunmaya çalışacağız. 

Blockchain, Yapay Zeka ve Entegrasyonu

Blockchain ağı dünyaya ilk kez 2008 yılında Nakamoto'nun blockchain ağı üzerine kurulu bir kripto para birimi olan Bitcoin'i tanıtmasıyla tanıtıldı. Blockchain, piyasaya sürülmesinden bu yana, özellikle son birkaç yılda çok fazla popülerlik kazandı. Hangi değerde Bitcoin ticaret yapıyor Bugün Trilyon Dolarlık piyasa değeri sınırını aşması, Blockchain'in sektör için önemli gelir ve kar yaratma potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor. 

Blockchain teknolojisi öncelikle sundukları erişilebilirlik ve kontrol düzeyine göre kategorize edilebilir. Kamu, Özel ve Birleşik Blockchain teknolojilerinin üç ana türü. Bitcoin ve Ethereum gibi popüler kripto para birimleri ve blok zinciri mimarileri, doğası gereği merkezi olmayan yapıda oldukları için halka açık blok zinciri teklifleridir ve düğümlerin ağa serbestçe girip çıkmasına izin verirler ve böylece maksimum merkezi olmayan yapıyı desteklerler. 

Aşağıdaki şekil, farklı bloklar arasında bağlantı kurmak için bağlantılı bir liste kullanan Ethereum'un yapısını göstermektedir. Bloğun başlığı, birbirini takip eden iki blok arasında bir bağlantı kurmak için önceki bloğun karma adresini saklar. 

Blockchain teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanması, çeşitli alanlarda göz ardı edilemeyecek meşru güvenlik ve gizlilik kaygılarıyla takip edilmektedir. Örneğin, finans sektöründeki bir veri ihlali ağır kayıplara yol açabilirken, askeri veya sağlık sistemlerindeki bir ihlal felaketle sonuçlanabilir. Bu senaryoları önlemek için verilerin, kullanıcı varlıklarının ve kimlik bilgilerinin korunması, blockchain güvenlik araştırma topluluğunun ana odak noktası olmuştur; blockchain teknolojisinin gelişmesini sağlamak için güvenliğinin sağlanması esastır. 

Ethereum, birden fazla düğüm kullanarak ortak bir bilgi defterini işbirliği içinde tutan merkezi olmayan bir blockchain platformudur. Ethereum ağındaki her düğüm, akıllı sözleşmeleri derlemek ve P2P veya eşler arası ağ aracılığıyla gerçekleşen düğümler arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için EVM veya Ethereum Vektör Makinesini kullanır. Ethereum ağındaki her düğüme benzersiz işlevler ve izinler sağlanır, ancak tüm düğümler işlemleri toplamak ve blok madenciliği yapmak için kullanılabilir. Ayrıca, Bitcoin ile karşılaştırıldığında Ethereum'un yaklaşık 15 saniyelik bir farkla daha hızlı blok oluşturma hızları sergilediğini belirtmekte fayda var. Bu, kripto madencilerinin ödülleri daha hızlı elde etme şansının daha yüksek olduğu ve işlemlerin doğrulanması için geçen sürenin önemli ölçüde azaldığı anlamına geliyor. 

Öte yandan AI veya Yapay Zeka, modern bilimin, karar verme yeteneğine sahip ve insan yeteneğiyle karşılaştırılabilecek özerk düşünmeyi simüle edebilen makineler geliştirmeye odaklanan bir dalıdır. Yapay Zeka, derin öğrenme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve daha fazlasını içeren çok sayıda alt alana sahip, başlı başına çok geniş bir daldır. Özellikle NLP, son birkaç yılda yoğun bir şekilde odaklanılan ve GPT ve BERT gibi bazı birinci sınıf LLM'lerin geliştirilmesiyle sonuçlanan bir alt alan olmuştur. NLP mükemmele yakın bir noktaya doğru ilerliyor ve NLP'nin son adımı, bilgisayarları anlaşılır hale getirebilecek metin dönüşümlerini işlemek. GPT-4 üzerine inşa edilen ChatGPT gibi son modeller, araştırmanın doğru yöne doğru ilerlediğini gösterdi. 

Yapay zeka geliştiricileri arasında oldukça popüler olan bir diğer alt alan da, nöronların yapısını taklit ederek çalışan bir yapay zeka tekniği olan derin öğrenmedir. Geleneksel bir derin öğrenme çerçevesinde, harici giriş bilgileri hiyerarşik ağ yapılarının eğitimi yoluyla katman katman işlenir ve daha sonra son temsil için gizli bir katmana aktarılır. Derin öğrenme çerçeveleri iki kategoriye ayrılabilir: Denetimli öğrenme ve Denetimsiz öğrenme. 

Yukarıdaki görüntü, derin öğrenme algılayıcısının mimarisini göstermektedir ve görüntüde görülebileceği gibi, derin öğrenme çerçevesi, verilerdeki özellikleri öğrenmek için çok düzeyli bir sinir ağı mimarisini kullanır. Sinir ağı, gizli katman, girdi ödeyen ve çıktı katmanı olmak üzere üç tür katmandan oluşur. Çerçevedeki her algılayıcı katmanı, derin bir öğrenme çerçevesi oluşturmak için bir sonraki katmana bağlanır. 

Son olarak, siber güvenlik, veri güvenliği ve gizliliğin korunmasına yönelik endişelerin artmasıyla birlikte bu iki teknoloji farklı endüstrilerde ve alanlarda uygulandığından, blockchain ve yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonuna sahibiz. Blockchain ve yapay zekayı entegre etmeyi amaçlayan uygulamalar, entegrasyonu aşağıdaki yönlerden ortaya koyuyor. 

• Eğitim verilerini, modellerin giriş ve çıkışlarını ve parametrelerini kaydetmek ve depolamak için blockchain teknolojisinin kullanılması, model denetimlerinde hesap verebilirliğin ve şeffaflığın sağlanması. 
• Modeller arasında merkezi olmayan hizmetler elde etmek amacıyla yapay zeka modellerini dağıtmak için blockchain çerçevelerini kullanmak ve sistemin ölçeklenebilirliğini ve istikrarını artırmak. 
• Merkezi olmayan sistemler kullanarak harici yapay zeka verilerine ve modellerine güvenli erişim sağlamak ve blockchain ağlarının güvenilir harici bilgiler edinmesini sağlamak. 
• Kullanıcılar ve yapay zeka modeli geliştiricileri arasında bağlantılar ve güvene değer etkileşimler kurmak için blockchain tabanlı token tasarımlarını ve teşvik mekanizmalarını kullanmak. 

Blockchain ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Entegrasyonu Yoluyla Gizliliğin Korunması 

Mevcut senaryoda, veri güven sistemleri, veri iletiminin güvenilirliğini tehlikeye atan belirli sınırlamalara sahiptir. Bu sınırlamalara meydan okumak için, gizliliğin korunmasını sağlayan ve veri güvenliğini artıran güvenilir ve emniyetli bir veri paylaşımı ve depolama çözümü oluşturmak amacıyla blockchain teknolojileri kullanılabilir. Bazı uygulamaların Yapay zekada blockchain gizlilik koruması aşağıdaki tabloda belirtilmiştir. 

Bu teknolojilerin uygulanması ve entegrasyonu geliştirilerek mevcut veri güven sistemlerinin koruma kapasitesi ve güvenliği önemli ölçüde artırılabilir. 

Veri şifreleme

Geleneksel olarak veri paylaşımı ve veri depolama yöntemleri, merkezi sunuculara bağımlı olmaları nedeniyle güvenlik tehditlerine karşı savunmasızdır ve bu da onları saldırganlar için kolayca tanımlanabilir bir hedef haline getirir. Bu yöntemlerin güvenlik açığı, veri tahrifatı, veri sızıntısı gibi ciddi komplikasyonlara yol açmakta ve mevcut güvenlik gereksinimleri göz önüne alındığında, şifreleme yöntemleri tek başına verinin emniyetini ve güvenliğini sağlamak için yeterli değildir. yapay zeka ve blok zincirinin entegrasyonuna dayalı gizlilik koruma teknolojilerinin geliştirilmesi. 

Multi-Krum tekniğini geliştirmeyi ve mahremiyet korumasını sürdürürken yerel modelleri doğrulayabilen şifreli metin düzeyinde model filtreleme ve model toplamayı elde etmek için bunu homomorfik şifrelemeyle birleştirmeyi amaçlayan, blockchain tabanlı gizliliği koruyan birleştirilmiş öğrenme şemasına bir göz atalım. Bu yöntemde model güncellemelerini şifrelemek için Paillier homomorfik şifreleme tekniği kullanılır ve böylece ek gizlilik koruması sağlanır. Paillier algoritması gösterildiği gibi çalışır. 

De-Kimlik

Kimliksizleştirme, verilerdeki kullanıcının kişisel kimlik bilgilerinin, verileri veri tanımlayıcılardan ayırarak anonimleştirilmesi ve dolayısıyla veri takibi riskinin azaltılması için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Yukarıda belirtilen yaklaşımı kullanan, izin verilen blockchain teknolojisi üzerine kurulu, merkezi olmayan bir yapay zeka çerçevesi mevcuttur. Yapay zeka çerçevesi esas olarak kişisel kimlik bilgilerini kişisel olmayan bilgilerden etkili bir şekilde ayırır ve ardından kişisel kimlik bilgilerinin hash değerlerini blockchain ağında saklar. Önerilen yapay zeka çerçevesi, tıp endüstrisinde bir hastanın tıbbi kayıtlarını ve bilgilerini, gerçek kimliğini açıklamadan paylaşmak için kullanılabilir. Aşağıdaki görüntüde gösterildiği gibi, önerilen yapay zeka çerçevesi, veri istekleri için iki bağımsız blok zinciri kullanır; bir blok zinciri ağı, hastanın bilgilerini ve veri erişim izinlerini saklar, ikinci blok zinciri ağı ise talepte bulunanlar tarafından yapılan herhangi bir isteğin veya sorgunun denetim izlerini yakalar. Sonuç olarak, hastalar tıbbi kayıtları ve hassas bilgileri üzerinde hâlâ tam yetkiye ve kontrole sahip olurken, ağdaki birden fazla kuruluş arasında güvenli ve emniyetli veri paylaşımına da olanak tanıyor. 

Çok Katmanlı Dağıtılmış Defter

Çok katmanlı dağıtılmış defter, verimliliği en üst düzeye çıkarmak ve gelişmiş gizlilik korumasıyla birlikte veri paylaşım sürecini güvence altına almak için tasarlanmış, merkezi olmayan yapıya ve birden fazla hiyerarşik katmana sahip bir veri depolama sistemidir. DeepLinQ, gizlilik korumalı veri gizliliğini sağlayarak kullanıcının veri gizliliği ve veri paylaşımına ilişkin endişelerini gideren, blockchain tabanlı, çok katmanlı, merkezi olmayan dağıtılmış bir defterdir. DeepLinQ, talep üzerine sorgulama, erişim kontrolü, proxy rezervasyonu ve veri gizliliğini korumak için blockchain ağının mutabakat mekanizması, tam merkeziyetsizlik ve anonimlik gibi özelliklerinden yararlanmak için akıllı sözleşmeler gibi çeşitli teknikler kullanarak vaat edilen veri gizliliğini arşivler. 

K-Anonimlik

K-Anonimlik yöntemi, bir veri kümesindeki bireyleri, her grupta aynı özellik değerlerine sahip en az K adet birey olacak şekilde hedeflemeyi ve gruplandırmayı, dolayısıyla bireysel kullanıcıların kimliğini ve gizliliğini korumayı amaçlayan bir gizlilik koruma yöntemidir. K-Anonimlik yöntemi, enerji düğümleri ve elektrikli araçlar arasındaki işlemleri kolaylaştıran önerilen güvenilir bir işlem modelinin temeli olmuştur. Bu modelde K-Anonimlik yöntemi iki işleve hizmet eder: Birincisi, araç sahibinin konumunu gizleyen veya saklayan K-Anonimlik tekniklerini kullanarak birleşik bir istek oluşturarak EV'lerin konumunu gizler; İkincisi, K-Anonimlik yöntemi, saldırganların kullanıcıları elektrikli araçlarına bağlama seçeneğiyle baş başa kalmaması için kullanıcı tanımlayıcılarını gizler. 

Değerlendirme ve Durum Analizi

Bu bölümde son yıllarda önerilen blockchain ve yapay zeka teknolojilerinin birleşimini kullanan on gizlilik koruma sisteminin kapsamlı analizi ve değerlendirmesinden bahsedeceğiz. Değerlendirme, önerilen bu yöntemlerin beş ana özelliğine odaklanıyor: yetki yönetimi, veri koruma, erişim kontrolü, ölçeklenebilirlik ve ağ güvenliği ve ayrıca güçlü, zayıf yönler ve potansiyel iyileştirme alanları tartışılıyor. Yeni fikirlerin ve gelişmiş gizlilik korumasına yönelik çözümlerin yolunu açan, yapay zeka ve blockchain teknolojilerinin entegrasyonundan kaynaklanan benzersiz özelliklerdir. Referans olması açısından aşağıdaki resim, blockchain ve yapay zeka teknolojilerinin birleşik uygulamasına yönelik analitik sonuçları elde etmek için kullanılan farklı değerlendirme metriklerini göstermektedir. 

Yetki Yönetimi

Erişim kontrolü, önceden tanımlanmış kurallar, talimatlar dizisi, politikalar, veri bütünlüğünün korunması ve sistem güvenliği temelinde bir kullanıcının yetkili kaynaklara erişimini kısıtlamak için kullanılan bir güvenlik ve gizlilik teknolojisidir. İzinleri yönetmek için Rol Tabanlı Erişim Kontrolü veya RBAC modelini kullanan akıllı bir özel otopark yönetim sistemi mevcuttur. Çerçevede, her kullanıcıya bir veya daha fazla rol atanır ve daha sonra sistemin nitelik erişim izinlerini kontrol etmesine olanak tanıyan rollere göre sınıflandırılır. Ağdaki kullanıcılar, kimliklerini doğrulamak ve öznitelik yetkilendirme erişimi elde etmek için blockchain adreslerini kullanabilir. 

erişim Denetimi

Erişim kontrolü, gizliliğin korunmasının temel temellerinden biridir; erişimi grup üyeliği ve kullanıcı kimliğine göre kısıtlayarak yalnızca yetkili kullanıcıların erişmelerine izin verilen belirli kaynaklara erişebilmesini sağlar ve böylece sistemi istenmeyen saldırılardan korur. zorla erişim. Etkin ve verimli erişim kontrolünü sağlamak için çerçevenin yetkilendirme, kullanıcı kimlik doğrulaması ve erişim politikaları dahil olmak üzere birçok faktörü dikkate alması gerekir. 

Dijital Kimlik Teknolojisi yeni gelişen bir yaklaşımdır. IoT uygulamaları güvenli ve emniyetli erişim kontrolü sağlayabilen ve veri ve cihaz gizliliğini sağlayabilen. Yöntem, dronlar, bulut sunucuları ve Yer İstasyonu Sunucuları (GSS) gibi varlıklar arasındaki iletişimin güvenliğini korumak için kriptografik temellere ve dijital kimlik teknolojisine veya DIT'ye dayanan bir dizi erişim kontrol politikasının kullanılmasını önerir. Varlığın kaydı tamamlandığında kimlik bilgileri hafızada saklanır. Aşağıda yer alan tablo, çerçevedeki kusur türlerini özetlemektedir. 

Veri Koruma

Veri koruma, bir kullanıcının verilerine yasa dışı olarak erişilmemesini, değiştirilmemesini veya sızdırılmamasını sağlamak için veri şifreleme, erişim kontrolü, güvenlik denetimi ve veri yedekleme gibi önlemleri ifade etmek için kullanılır. Veri işleme söz konusu olduğunda, verileri yetkisiz erişime ve sızıntıya karşı korumak için veri maskeleme, anonimleştirme, veri izolasyonu ve veri şifreleme gibi teknolojiler kullanılabilir. Ayrıca homomorfik şifreleme, diferansiyel gizlilik koruması, dijital imza algoritmaları, asimetrik şifreleme algoritmaları ve karma algoritmalar gibi şifreleme teknolojileri, yetkisiz kullanıcıların yetkisiz ve yasa dışı erişimlerini önleyebilir ve veri gizliliğini sağlayabilir. 

Ağ Güvenliği

Ağ güvenliği, veri gizliliğini ve bütünlüğünü sağlamak, ağ saldırılarını önlemek ve sistemi ağ virüslerinden ve kötü amaçlı yazılımlardan korumak da dahil olmak üzere farklı yönleri kapsayan geniş bir alandır. Sistemin emniyetini, güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamak için bir dizi güvenli ağ mimarisi ve protokolü ile güvenlik önlemlerinin benimsenmesi gerekir. Ayrıca, çeşitli ağ tehditlerini analiz etmek ve değerlendirmek ve ilgili savunma mekanizmaları ile güvenlik stratejilerini belirlemek, sistemin güvenilirliğini ve güvenliğini artırmak için çok önemlidir.

ölçeklenebilirlik

Ölçeklenebilirlik, bir sistemin daha büyük miktarda veriyi veya artan sayıda kullanıcıyı işleyebilme yeteneğini ifade eder. Ölçeklenebilir bir sistem tasarlarken geliştiricilerin sistem performansını, veri depolamayı, düğüm yönetimini, iletimi ve diğer bazı faktörleri dikkate alması gerekir. Ayrıca geliştiricilerin, bir çerçevenin veya sistemin ölçeklenebilirliğini sağlarken veri ihlallerini, veri sızıntılarını ve diğer güvenlik risklerini önlemek için sistem güvenliğini dikkate alması gerekir. 

Geliştiriciler, gizlilikle ilgili bilgileri ve sanat eseri meta verilerini zincirin dışında bulunan dağıtılmış bir dosya sisteminde depolayarak Avrupa Genel Veri Koruma Kuralları veya GDPR ile uyumlu bir sistem tasarladılar. Sanat eseri meta verileri ve dijital belirteçler, verileri depolamak için birden fazla düğüm kullanan ve böylece veri güvenliği ve gizliliğini sağlayan bir veritabanı depolama sistemi olan OrbitDB'de depolanır. Zincir dışı dağıtılmış sistem, veri depolamayı dağıtır ve böylece sistemin ölçeklenebilirliğini artırır. 

Durum analizi

Yapay zeka ve blockchain teknolojilerinin birleştirilmesi, ağırlıklı olarak kullanıcıların gizliliğini, kimliğini ve verilerini korumaya odaklanan bir sistemin geliştirilmesiyle sonuçlandı. Yapay zeka veri gizliliği sistemleri hâlâ ağ güvenliği, veri koruma, ölçeklenebilirlik ve erişim kontrolü gibi bazı zorluklarla karşı karşıya olsa da, bu konuların tasarım aşamasında kapsamlı bir şekilde pratik hususlar temelinde dikkate alınması ve tartılması çok önemlidir. Teknoloji gelişip ilerledikçe, uygulamalar genişledikçe, yapay zeka ve blockchain kullanılarak oluşturulan gizlilik koruma sistemleri önümüzdeki dönemde daha fazla ilgi görecek. Araştırma bulgularına, teknik yaklaşımlara ve uygulama senaryolarına dayanarak bunlar üç kategoride sınıflandırılabilir. 

• Hem blockchain hem de AI teknolojisini kullanarak IoT veya Nesnelerin İnterneti endüstrisinde gizlilik koruma yöntemi uygulaması. 
• Akıllı sözleşmelerde ve hem blockchain hem de yapay zeka teknolojisini kullanan hizmetlerde gizlilik koruma yöntemi uygulaması. 
• Hem blockchain hem de yapay zeka teknolojisini kullanarak gizliliğin korunmasını sağlayan büyük ölçekli veri analizi yöntemleri. 

Birinci kategoriye ait teknolojiler, IoT endüstrisinde gizliliğin korunması için yapay zeka ve blockchain teknolojilerinin uygulanmasına odaklanıyor. Bu yöntemler, verilerin orijinalliğini ve güvenliğini sağlamak için blockchain ağının merkezi olmayan ve değişmez özelliklerinden yararlanırken yüksek hacimli verileri analiz etmek için yapay zeka tekniklerini kullanır. 

İkinci kategoriye giren teknolojiler, blockchain'in akıllı sözleşmesi ve hizmetlerinden yararlanarak gelişmiş gizlilik koruması için AI ve Blockchain teknolojilerini birleştirmeye odaklanıyor. Bu yöntemler, veri analizini ve veri işlemeyi yapay zeka ile birleştirir ve güvenilir üçüncü taraflara bağımlılığı azaltmak ve işlemleri kaydetmek için blockchain teknolojisini kullanır. 

Son olarak üçüncü kategoriye giren teknolojiler, büyük ölçekli veri analitiğinde gelişmiş gizlilik koruması elde etmek için yapay zeka ve blockchain teknolojisinin gücünden yararlanmaya odaklanıyor. Bu yöntemler, blockchain'in ademi merkeziyetinden ve verilerin orijinalliğini ve güvenliğini sağlayan değişmezlik özelliklerinden yararlanmayı amaçlarken yapay zeka teknikleri veri analizinin doğruluğunu sağlar. 

Sonuç

Bu yazımızda, ilgili metodolojilerden bahsederek, yapay zeka ve Blockchain teknolojilerinin gizlilik koruma teknolojilerinin uygulamalarını geliştirmek için birbirleriyle senkronize olarak nasıl kullanılabileceğini konuştuk ve bu gizlilik koruma teknolojilerinin beş temel özelliğini değerlendirdik. Ayrıca mevcut sistemlerin mevcut sınırlamalarından da bahsettik. Blockchain ve yapay zeka üzerine kurulu gizlilik koruma teknolojileri alanında, veri paylaşımı ile gizliliğin korunması arasında nasıl bir denge kurulacağı gibi hala ele alınması gereken bazı zorluklar var. Yapay zeka ve Blockchain tekniklerinin yeteneklerinin etkili bir şekilde nasıl birleştirileceğine dair araştırmalar devam ediyor ve burada diğer teknikleri entegre etmek için kullanılabilecek birkaç yol daha var. 

• Kenar Hesaplama

Edge bilişim, özel ve hassas kullanıcı verilerini işlemek için edge ve IoT cihazlarının gücünden yararlanarak merkezi olmayan bir yapıya ulaşmayı amaçlamaktadır. Yapay zeka işleme, önemli bilgi işlem kaynaklarının kullanılmasını zorunlu kıldığından, uç bilgi işlem yöntemlerinin kullanılması, verileri bulut hizmetlerine veya veri sunucularına taşımak yerine, hesaplama görevlerinin işlenmek üzere uç cihazlara dağıtılmasına olanak sağlayabilir. Veriler uç cihazın çok daha yakınında işlendiğinden gecikme süresi önemli ölçüde azalır ve sistemin hızını ve performansını artıran ağ tıkanıklığı da aynı şekilde azalır. 

• Çok Zincirli Mekanizmalar

Çoklu zincir mekanizmaları, tek zincirli blockchain depolamasını ve performans sorunlarını çözme potansiyeline sahiptir, dolayısıyla sistemin ölçeklenebilirliğini artırır. Çok zincirli mekanizmaların entegrasyonu, farklı nitelikleri ve gizlilik seviyelerine dayalı veri sınıflandırmasını kolaylaştırır, dolayısıyla gizlilik koruma sistemlerinin depolama yeteneklerini ve güvenliğini artırır.