Yaygın dikkat ve potansiyel uygulamalarıyla birlikte blok zinciri ve yapay zeka teknolojileri, bu iki teknolojinin entegrasyonunun doğrudan sonucu olarak ortaya çıkan gizlilik koruma teknikleri önemli bir anlam kazanıyor. Bu gizlilik koruma teknikleri yalnızca bireylerin gizliliğini koruyor değil, aynı zamanda verilerin güvenilirliğini ve güvenliğini de garantiliyor.

Bu makalede, yapay zeka ve blok zinciri arasındaki işbirliğinin çeşitli gizlilik koruma tekniklerine nasıl yol açtığını ve bunların farklı dikeylerde, özellikle de kimlik bilgisi çıkarılması, veri şifreleme, k-anonimlik ve çok katmanlı dağıtılmış defter yöntemlerinde nasıl uygulandığını konuşacağız. Ayrıca, eksikliklerini ve gerçek nedenlerini analiz etmeye çalışacak ve buna göre çözümler sunacağız.

Blok Zinciri, Yapay Zeka ve Entegrasyonu

Blok zinciri ağı ilk olarak 2008 yılında Nakamoto tarafından Bitcoin’in tanıtılmasıyla dünyaya tanıtıldı. O günden bu yana, blok zinciri özellikle son yıllarda büyük bir popülerlik kazandı. Bitcoin’in bugün işlem gördüğü değer ve trilyon dolarlık piyasa değerini aşması, blok zincirinin endüstri için önemli gelir ve karlar elde edebileceğini gösteriyor.

Blok zinciri teknolojisi temel olarak erişilebilirlik ve kontrol seviyesine göre kategorilere ayrılabiliyor, Public, Private ve Federated olmak üzere üç ana blok zinciri teknolojisi bulunmakta. Popüler kriptoparalar ve blok zinciri mimarileri gibi Bitcoin ve Ethereum, merkezi olmayan doğaları nedeniyle kamu blok zinciri teklifleridir ve düğümlerin ağa özgürce girip çıkmasına izin verir, böylece maksimum dağıtım sağlar.

Aşağıdaki şekil, Ethereum’un yapısını gösteriyor, bir dizi bağlantıyı oluşturmak için bağlı bir liste kullanıyor. Blok başlığı, bir önceki bloğun kriptografik adresini depolayarak iki ardışık blok arasında bir bağlantı oluşturuyor.

Blok zinciri teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanması, various güvenlik ve gizlilik endişeleriyle birlikte geliyor, bu endişeler ihmal edilemez. Örneğin, finans endüstrisinde bir veri ihlali büyük kayıplara neden olabilir, askeri veya sağlık sistemlerindeki bir ihlal ise felaket olabilir. Bu senaryoları önlemek için, veri, kullanıcı varlıkları ve kimlik bilgilerinin korunması, blok zinciri güvenlik araştırma topluluğunun ana odak noktası haline geldi, böylece blok zinciri teknolojisinin geliştirilmesi için güvenliğini sağlamak esastır.

Ethereum, paylaşılan bir defterde bilgileri işbirliği içinde kullanarak çoklu düğümlerle çalışan bir merkezi olmayan blok zinciri platformudur. Ethereum ağındaki her düğüm, akıllı sözleşmeleri derlemek ve düğümler arasındaki iletişimi sağlayan bir P2P veya eşler arası ağ kullanarak EVM veya Ethereum Vektör Makinesi kullanır. Ethereum ağındaki her düğüm, benzersiz işlevlere ve izinlere sahiptir, ancak tüm düğümler işlem toplama ve blok madenciliği için kullanılabilir. Ayrıca, Bitcoin’e kıyasla Ethereum’un daha hızlı blok oluşturma hızlarına sahip olduğu, yaklaşık 15 saniye farkla, madencilerin ödülleri daha hızlı kazanma şansını artırırken, işlemlerin doğrulanma süresini önemli ölçüde azaltıyor.

Öte yandan, yapay zeka veya AI, makinelerin karar verme yeteneklerine sahip makinelerin geliştirilmesine odaklanan modern bilim dalıdır, insanlara benzer özerk düşünme yeteneklerini simüle edebilir. Yapay zeka, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve daha fazlasını içeren birçok alt dalı olan çok geniş bir alandır. Özellikle son yıllarda yoğun bir şekilde odaklanan NLP, bazı üst düzey LLM’lerin geliştirilmesine yol açmıştır, örneğin GPT ve BERT. NLP, metin dönüşümlerini işleyerek bilgisayarların anlaşılabilir olmasını hedefliyor ve son modeller gibi ChatGPT, GPT-4 üzerine inşa edilmiş ve araştırmaların doğru yönde ilerlediğini gösteriyor.

Yapay zeka geliştiricileri arasında popüler olan bir diğer alt dal, derin öğrenme, bir yapay zeka tekniği olarak external girdi bilgisini işler ve hiyerarşik ağ yapılarını katmanlar halinde eğitim yoluyla işler ve sonra gizli bir katmana son temsil için geçirir. Derin öğrenme çerçeveleri, gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme olarak iki kategoriye ayrılabilir.

Yukarıdaki resim, derin öğrenme perceptronunun mimarisini gösteriyor ve resimden de görülebileceği gibi, bir derin öğrenme çerçevesi, veri özelliklerini öğrenmek için çok seviyeli bir sinir ağı mimarisi kullanıyor. Sinir ağı, gizli katman, girdi katmanı ve çıktı katmanından oluşuyor. Çerçevedeki her perceptron katmanı, bir sonraki katmana bağlanarak derin öğrenme çerçevesini oluşturuyor.

Son olarak, blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonuna sahibiz, bu iki teknoloji farklı endüstriler ve alanlarda uygulanıyor ve siber güvenlik, veri güvenliği ve gizlilik koruma konusundaki endişeler artıyor. Blok zinciri ve yapay zeka entegrasyonunu hedefleyen uygulamalar, aşağıdaki yönlerde entegrasyonu gösteriyor.

• Blok zinciri teknolojisini, model eğitimi, girdi ve çıktı verilerini ve parametreleri kaydetmek ve depolamak için kullanarak, model denetimlerinde hesap verebilirlik ve şeffaflık sağlıyor.
• Blok zinciri çerçevelerini kullanarak AI modellerini dağıtmak, hizmetlerin dağıtımını sağlamak ve sistemin ölçeklenebilirliğini ve stabilitesini artırmak.
• Merkezi olmayan sistemleri kullanarak dış AI verilerine ve modellere güvenli erişim sağlamak ve blok zinciri ağlarının güvenilir dış bilgi edinmesini sağlamak.
• Blok zinciri tabanlı token tasarımları ve teşvik mekanizmalarını kullanarak, kullanıcılar ve AI model geliştiricileri arasında güvenilir etkileşimler kurmak.

Gizlilik Koruma için Blok Zinciri ve Yapay Zeka Teknolojilerinin Entegrasyonu

Mevcut durumda, veri güvenliği sistemleri belirli sınırlamalara sahiptir ve veri iletiminin güvenilirliğini tehlikeye atar. Bu sınırlamaları aşmak için, blok zinciri teknolojileri, gizlilik koruma ve veri güvenliğini sunan güvenilir ve güvenli bir veri paylaşımı ve depolama çözümü olarak uygulanabilir. Blok zincirinin AI gizlilik koruma uygulamaları aşağıdaki tabloda gösteriliyor.

Bu teknolojilerin uygulanması ve entegrasyonunu artırarak, mevcut veri güvenliği sistemlerinin koruma kapasitesi ve güvenlik düzeyi önemli ölçüde artırılabilir.

Veri Şifreleme

Geleneksel veri paylaşma ve depolama yöntemleri, merkezi sunuculara bağımlı oldukları için güvenlik tehditlerine karşı savunmasızdır, bu da ciddi sorunlara yol açar, örneğin veri değiştirme ve veri sızıntısı. Bu yöntemlerin savunmasızlığı, özellikle şifreleme yöntemlerinin tek başına veri güvenliğini sağlamak için yeterli olmadığı durumlarda ciddi sorunlara yol açar, bu nedenle yapay zeka ve blok zinciri entegrasyonuna dayanan gizlilik koruma teknolojileri ortaya çıktı.

Şimdi, blok zinciri tabanlı bir gizlilik koruma federated öğrenme şemasına bakalım, bu şema Multi-Krum tekniğini geliştirmeyi ve homomorfik şifreleme ile birleştirmeyi hedefliyor, böylece yerel modelleri doğrulayarak gizlilik korumasını sağlayarak ciphertext düzeyinde model filtreleme ve model birleştirmeyi başarmayı amaçlıyor. Bu yöntemde, model güncellemelerini şifrelemek için Paillier homomorfik şifreleme tekniği kullanılıyor, böylece ek gizlilik koruması sağlanıyor. Paillier algoritması aşağıdaki gibi çalışıyor.

Kimlik Bilgisi Çıkarılması

Kimlik bilgisi çıkarılması, bir kullanıcının kişisel kimlik bilgilerini veri ile ayırmak için kullanılan bir yöntemdir, bu da veri takibinin riskini azaltır. İzinli blok zinciri teknolojisi üzerine inşa edilmiş bir merkezi olmayan AI çerçevesi mevcuttur, bu çerçeve kişisel kimlik bilgilerini efektif bir şekilde ayırır ve kişisel kimlik bilgilerinin kriptografik değerlerini blok zinciri ağında depolar. Önerilen AI çerçevesi, hasta bilgilerini ve tıbbi kayıtlarını kimliklerini açıklamadan paylaşmak için tıp endüstrisinde kullanılabilir. Aşağıdaki resim, önerilen AI çerçevesinin, hasta bilgilerini depolayan bir blok zinciri ağı ve veri erişim izinlerini depolayan bir diğer blok zinciri ağı kullanarak veri isteklerine ilişkin denetim izlerini yakaladığını gösteriyor. Sonuç olarak, hastalar stillerine ve hassas bilgilerine tam yetki ve kontrol sahibi olurken, ağ üzerindeki birden fazla varlık arasında güvenli ve güvenli veri paylaşımına olanak tanır.

Çok Katmanlı Dağıtılmış Defter

Çok katmanlı dağıtılmış defter, merkezi olmayan ve çoklu hiyerarşik katmanlara sahip bir veri depolama sistemidir, bu sistem veri paylaşımını en üst düzeye çıkarmak ve veri güvenliğini artırmak için tasarlanmıştır. DeepLinQ, veri gizliliği konusunda endişeleri gidermek için tasarlanmış bir blok zinciri tabanlı çok katmanlı merkezi olmayan dağıtılmış defterdir, bu defter gizlilik korumalı veri paylaşımını sağlar. DeepLinQ, talebe bağlı sorgulama, erişim kontrolü, vekil rezervasyonu ve akıllı sözleşmeler gibi çeşitli teknikleri kullanarak blok zinciri ağının konsensüs mekanizması, tam merkezi olmayan ve anonimlik gibi özelliklerini kullanarak veri gizliliğini korumayı sağlar.

K-Anonimlik

K-Anonimlik, bir veri setindeki bireyleri, her grubun en az K bireye sahip olduğu ve aynı öznitelik değerlerine sahip olduğu şekilde gruplamak için kullanılan bir gizlilik koruma yöntemidir, bu da bireysel kullanıcıların kimlik ve gizliliğini korur. K-Anonimlik, enerji düğümleri ve elektrikli araçlar arasında işlemleri kolaylaştıran güvenilir bir işlem modelinin temelidir. Bu modelde, K-Anonimlik iki işlevi yerine getirir: ilk olarak, EV’lerin konumunu gizlemek için K-Anonimlik tekniklerini kullanarak birleşik bir talep oluşturur, bu da aracın sahibinin konumunu gizler; ikinci olarak, kullanıcı kimliklerini gizler, böylece saldırganlar kullanıcıları elektrikli araçlarına bağlayamaz.

Değerlendirme ve Durum Analizi

Bu bölümde, son yıllarda önerilen on gizlilik koruma sistemini, blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerinin birleştirilmesini kullanarak kapsamlı bir analiz ve değerlendirme yapacak ve bu sistemlerin beş ana özelliğini ele alacak, yani yetki yönetimi, veri koruması, erişim kontrolü, ölçeklenebilirlik ve ağ güvenliği, ve ayrıca bu sistemlerin güçlü ve zayıf yönlerini ve geliştirme alanlarını tartışacağız. Blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonundan kaynaklanan benzersiz özellikler, gizlilik koruması için yeni fikirler ve çözümler sunmuştur. Aşağıdaki resim, blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerinin birleştirilmesiyle elde edilen analitik sonuçları türetilmek için kullanılan farklı değerlendirme ölçütlerini gösteriyor.

Yetki Yönetimi

Erişim kontrolü, bir kullanıcının yetkilendirilmiş kaynaklara erişimini kısıtlamak için kullanılan bir güvenlik ve gizlilik teknolojisidir, önceden tanımlanmış kurallar, talimatlar, politikalar, veri bütünlüğünü ve sistem güvenliğini korumak için kullanılır. Rol tabanlı erişim kontrolü veya RBAC modeli kullanan bir akıllı gizlilik otopark yönetimi sistemi mevcuttur. Çerçevede, her kullanıcıya bir veya daha fazla rol atanır ve rollerine göre sınıflandırılır, bu da sistemin öznitelik erişim izinlerini kontrol etmesini sağlar. Ağdaki kullanıcılar, kimliklerini doğrulamak ve öznitelik yetkilendirme erişimini almak için blok zinciri adreslerini kullanabilir.

Erişim Kontrolü

Erişim kontrolü, gizlilik korumasının temel unsurlarından biridir, grup üyeliği ve kullanıcı kimliğine dayalı erişim kısıtlaması, yalnızca yetkili kullanıcıların belirli kaynaklara erişmesini sağlar, böylece sistemi istenmeyen veya zorla erişimden korur. Etkili ve verimli erişim kontrolü sağlamak için, çerçevede multiple faktörler dikkate alınmalıdır, bunlar arasında yetkilendirme, kullanıcı kimlik doğrulama ve erişim politikaları bulunur.

Dijital Kimlik Teknolojisi, IoT uygulamaları için ortaya çıkan bir yaklaşımdır, güvenli ve güvenli erişim kontrolü sağlayabilir ve veri ve cihaz gizliliğini koruyabilir. Bu yöntem, varlıklar arasındaki iletişimin güvenliğini korumak için kriptografik ilkelere ve dijital kimlik teknolojisi veya DIT’ye dayalı bir dizi erişim kontrolü politikası önerir. Varlığın kaydı tamamlandıktan sonra, kimlik bilgileri bellekte depolanır. Aşağıdaki tablo, çerçevedeki hataların türlerini özetliyor.

Veri Koruma

Veri koruma, veri yasa dışı erişimden, değiştirilmesinden veya sızdırılmasından korumak için kullanılan önlemleri ifade eder, bunlar arasında veri şifreleme, erişim kontrolü, güvenlik denetimi ve veri yedekleme bulunur. Veri işleme sırasında, veri maskeleme, anonimleştirme, veri izolasyonu ve veri şifreleme gibi teknolojiler, verilerin yetkisiz erişimden ve sızdırılmasından korunmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, homomorfik şifreleme, diferansiyel gizlilik koruma, dijital imza algoritmaları, asimetrik şifreleme algoritmaları ve kriptografik hash algoritmaları gibi şifreleme teknolojileri, yetkisiz ve yasadışı erişimden korumaya yardımcı olabilir.

Ağ Güvenliği

Ağ güvenliği, veri gizliliği ve bütünlüğünü sağlamak, ağ saldırılarını önlemek ve sistemi ağ virüsleri ve kötü amaçlı yazılımlardan korumak gibi çeşitli yönleri kapsayan geniş bir alandır. Sistemlerin güvenliğini, güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamak için, güvenli ağ mimarileri ve protokolleri ile güvenlik önlemleri採用 edilmelidir. Ayrıca, çeşitli ağ tehditlerini analiz etmek ve karşılık gelen savunma mekanizmaları ve güvenlik stratejileri geliştirmek, sistemlerin güvenilirliğini ve güvenliğini artırmak için esastır.

Ölçeklenebilirlik

Ölçeklenebilirlik, bir sistemin daha büyük miktarda veri veya artan sayıda kullanıcıyı işleyebilme yeteneğini ifade eder. Ölçeklenebilir bir sistem tasarlanırken, geliştiricilerin sistem performansı, veri depolama, düğüm yönetimi, iletim ve diğer faktörleri dikkate alması gerekir. Ayrıca, bir çerçevenin veya sistemin ölçeklenebilirliğini sağlamak için, geliştiricilerin veri sızıntısı, veri ihlali ve diğer güvenlik risklerini önlemek için sistem güvenliğini dikkate alması gerekir.

Geliştiriciler, Avrupa Genel Veri Koruma Kurallarına uygun olarak, gizlilikle ilgili bilgileri ve sanat eserleri meta verilerini zincir dışı bir dağıtılmış dosya sistemine depolayarak bir sistem tasarladı. Sanat eserleri meta verisi ve dijital token’lar, veri depolamak için multiple düğümler kullanan bir veritabanı depolama sistemi olan OrbitDB’de depolanır, böylece veri güvenliği ve gizliliği sağlanır. Zincir dışı dağıtılmış sistem, veri depolamayı dağıtarak sistemin ölçeklenebilirliğini artırır.

Durum Analizi

Yapay zeka ve blok zinciri teknolojilerinin birleştirilmesi, kullanıcıların gizliliği, kimliği ve verilerini korumaya odaklanan bir sistem geliştirdi. AI veri gizliliği sistemleri hala ağ güvenliği, veri koruma, ölçeklenebilirlik ve erişim kontrolü gibi bazı zorluklarla karşı karşıya, ancak teknoloji geliştikçe ve ilerledikçe, uygulamalar genişliyor ve gizlilik koruma sistemleri daha fazla dikkat çekiyor. Araştırma sonuçlarına, teknik yaklaşımlara ve uygulama senaryolarına dayanarak, bu sistemler üç kategoriye ayrılabilir.

• Blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak IoT veya Nesnelerin İnterneti endüstrisinde gizlilik koruma yöntemlerinin uygulanması.
• Blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak akıllı sözleşmeler ve hizmetlerde gizlilik koruma yöntemlerinin uygulanması.
• Blok zinciri ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak büyük ölçekli veri analizi yöntemlerinde gizlilik koruma sağlanması.

İlk kategoriye ait teknolojiler, AI ve blok zinciri teknolojilerini IoT endüstrisinde gizlilik koruma için uygulamaya odaklanıyor. Bu yöntemler, yüksek hacimli verileri analiz etmek için AI tekniklerini kullanıyor ve blok zinciri ağının merkezi olmayan ve değişmez özelliklerini veri kimlik ve güvenliğini sağlamak için kullanıyor.

İkinci kategoriye ait teknolojiler, AI ve blok zinciri teknolojilerini birleştirmeye odaklanıyor, akıllı sözleşmeler ve hizmetlerde gizlilik koruma sağlıyor. Bu yöntemler, veri analizini ve veri işlemeğini AI ile birleştiriyor ve blok zinciri teknolojisini kullanarak güvenilir üçüncü taraf bağımlılığını azaltıyor ve işlemleri kaydediyor.

Son olarak, üçüncü kategoriye ait teknolojiler, AI ve blok zinciri teknolojilerini birleştirmeye odaklanıyor, büyük ölçekli veri analizi yöntemlerinde gizlilik koruma sağlıyor. Bu yöntemler, blok zincirinin merkezi olmayan ve değişmez özelliklerini veri kimlik ve güvenliğini sağlamak için kullanıyor ve AI tekniklerini veri analizi doğruluğunu sağlamak için kullanıyor.

Sonuç

Bu makalede, AI ve blok zinciri teknolojilerinin birlikte kullanılmasının gizlilik koruma uygulamalarını nasıl geliştirebileceğini, ilgili metodolojileri ve bu gizlilik koruma teknolojilerinin beş ana özelliğini değerlendirdik. Ayrıca, mevcut sistemlerin sınırlılıklarından bahsettik. Blok zinciri ve AI tabanlı gizlilik koruma teknolojileri alanında masih bazı zorluklar var, örneğin veri paylaşımı ve gizlilik koruması arasında denge sağlamak. AI ve blok zinciri tekniklerinin nasıl etkili bir şekilde birleştirileceği konusunda araştırmalar devam ediyor ve bu teknolojilerin entegrasyonuna dahil edilebilecek diğer yöntemler de mevcut.

• Kenar Bilgisayarları

Kenar bilgisayarları, özel ve hassas kullanıcı verilerini işleyerek merkezi olmayan bir şekilde işlemek için kenar ve IoT cihazlarının gücünden yararlanmayı hedefliyor. AI işlemleri için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektiğinden, kenar bilgisayarı yöntemleri, verileri bulut hizmetlerine veya veri sunucularına taşımak yerine, hesaplamaları kenar cihazlarına dağıtmaya olanak tanır. Veriler, kenar cihazına çok daha yakın bir konumda işlendiğinden, gecikme süresi azaltılır ve ağ yoğunluğu azalır, bu da sistemin hızı ve performansı artırır.

• Çok Zincirli Mekanizmalar

Çok zincirli mekanizmalar, tek zincirli blok zinciri depolama ve performans sorunlarını çözebilir, böylece sistemin ölçeklenebilirliğini artırabilir. Çok zincirli mekanizmaların entegrasyonu, farklı özniteliklere ve gizlilik seviyelerine dayalı veri sınıflandırmasını sağlar, böylece depolama kapasitesi ve gizlilik koruma sistemlerinin güvenliği artırılır.