プライバシー保護のためのAIとブロックチェーンの統合
AIとブロックチェーンのプライバシー保護統合
ブロックチェーンと人工知能技術の広範な注目と潜在的な応用により、両者の統合によって生じるプライバシー保護技術が注目されています。これらのプライバシー保護技術は個人のプライバシーだけでなく、データの信頼性とセキュリティも保証しています。
この記事では、AIとブロックチェーンの協業が多数のプライバシー保護技術を生み出し、匿名化、データの暗号化、k-匿名性、およびマルチティア分散台帳メソッドなど、さまざまな分野での適用について説明します。さらに、不足点とその実際の原因を分析し、それに応じた解決策を提供します。
ブロックチェーン、人工知能、およびその統合
ブロックチェーンネットワークは、2008年に中本がブロックチェーンネットワーク上に構築された暗号通貨ビットコインを紹介したことで世界に初めて紹介されました。その導入以来、ブロックチェーンは特に過去数年間において非常に人気を集めています。ビットコインが現在取引されている価値や兆ドルを超える市場規模を示していることからも、ブロックチェーンは産業に大きな収益と利益をもたらす潜在力を持っています。
ブロックチェーン技術は、アクセスと制御のレベルに基づいて主に分類されます。公開、プライベート、および連邦が主なブロックチェーン技術の3つのタイプです。ビットコインやイーサリアムなどの人気のある暗号通貨やブロックチェーンアーキテクチャは、分散型であり、ノードが自由にネットワークに参加または退出できるため、最大限の分散を促進しています。
以下の図は、Ethereumの構造を示しており、異なるブロック間の接続を確立するためにリンクリストを使用しています。ブロックのヘッダには、前のブロックのハッシュアドレスが格納され、2つの連続するブロックの間にリンクを確立します。
ブロックチェーン技術の開発と実装は、無視できないセキュリティとプライバシーの懸念を伴います。たとえば、金融業界でのデータ漏洩は大きな損失を引き起こす可能性があり、軍事や医療システムでの漏洩は壊滅的な結果をもたらす可能性があります。これらのシナリオを防ぐために、データ、ユーザー資産、および身元情報の保護はブロックチェーンのセキュリティ研究コミュニティの主要な焦点であり、ブロックチェーン技術の開発を確保するためにはそのセキュリティを維持することが重要です。
Ethereumは、複数のノードを使用して情報の共有台帳を協働的に維持する分散型ブロックチェーンプラットフォームです。 Ethereumネットワークの各ノードは、スマートコントラクトをコンパイルし、ピアツーピアネットワークを介してノード間の通信を容易にするためにEVMまたはEthereum Vector Machineを使用します。 Ethereumネットワーク上の各ノードには固有の機能と権限が与えられていますが、すべてのノードはトランザクションを収集し、ブロックマイニングに参加するために使用できます。さらに、ビットコインと比較して、Ethereumは約15秒のリードでより速いブロック生成速度を示しています。これは、暗号鉱夫が報酬をより速く獲得するためのより良いチャンスを意味し、トランザクションの検証の間隔時間が大幅に短縮されます。
一方、AIまたは人工知能は、人間の能力に匹敵する自律的な思考をシミュレートし、意思決定が可能な機械を開発することに重点を置いた現代科学の分野です。人工知能は、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理など、さまざまなサブフィールドを持つ非常に広範な分野です。特にNLPは過去数年間に重点を置かれたサブフィールドであり、GPTやBERTなどの優れたLLMの開発に結実しました。 NLPはほぼ完璧になりつつあり、GPT-4をベースにしたChatGPTなどの最新モデルは、研究が正しい方向に進んでいることを示しています。
AI開発者の間で非常に人気のある別のサブフィールドは、ニューロンの構造を模倣することによって機能するディープラーニングです。従来のディープラーニングフレームワークでは、外部の入力情報は階層的なネットワーク構造をトレーニングして段階的に処理され、最終的な表現のために隠れ層に渡されます。ディープラーニングフレームワークは、教師あり学習と教師なし学習の2つのカテゴリに分類されます。
上の画像は、ディープラーニングパーセプトロンのアーキテクチャを示しており、画像のように、ディープラーニングフレームワークはデータ内の特徴を学習するために複数レベルのニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。ニューラルネットワークは、隠れ層、入力層、および出力層の3つのタイプの層で構成されています。フレームワークの各パーセプトロン層は、次の層に接続され、ディープラーニングフレームワークを形成します。
最後に、ブロックチェーンと人工知能（AI）技術の統合があります。これらの2つの技術は、サイバーセキュリティ、データセキュリティ、プライバシー保護への懸念が高まる中、さまざまな産業やドメインで適用されています。ブロックチェーンと人工知能を統合するアプリケーションは、以下の側面で統合を実現しています。
- ブロックチェーン技術を利用して、モデルのトレーニングデータ、入出力、パラメータなどを記録・保存し、モデル監査の透明性と説明責任を確保します。
- ブロックチェーンフレームワークを使用して、AIモデルを展開し、モデル間の分散化サービスを実現し、システムのスケーラビリティと安定性を高めます。
- 分散システムを使用して外部のAIデータとモデルに安全なアクセスを提供し、信頼性のある外部情報をブロックチェーンネットワークが取得できるようにします。
- ブロックチェーンベースのトークンデザインとインセンティブメカニズムを使用して、ユーザーとAIモデル開発者の間の信頼性のある接続と相互作用を確立します。
ブロックチェーンとAI技術の統合によるプライバシー保護
現在の状況では、データ信頼システムにはデータ伝送の信頼性を損なう制約があります。これらの制約に立ち向かうために、ブロックチェーン技術を展開して、信頼性のある安全なデータ共有・保存ソリューションを確立し、プライバシー保護とデータセキュリティを向上させることができます。ブロックチェーンがAIのプライバシー保護において持ついくつかの応用例は以下の表に示されています。
これらの技術の実装と統合を強化することで、現在のデータ信頼システムの保護能力とセキュリティを大幅に向上させることができます。
データの暗号化
従来のデータ共有とデータ保存の方法は、集中型サーバーに依存しているため、セキュリティの脆弱性があり、攻撃者にとって容易な標的となります。これらの方法の脆弱性は、データの改ざんや漏洩などの深刻な問題を引き起こし、現在のセキュリティ要件に対しては、単独の暗号化方法だけではデータの安全性とセキュリティを十分に確保することはできません。そのため、人工知能とブロックチェーンの統合に基づくプライバシー保護技術が登場したのです。
ここでは、ブロックチェーンベースのプライバシー保護を目指すフェデレーテッドラーニングスキームを紹介します。このスキームは、Multi-Krum技術を改善し、ホモモーフィック暗号化と組み合わせて、暗号文レベルのモデルフィルタリングとモデル集約を実現し、プライバシー保護を維持しながらローカルモデルを検証することができます。この方法では、パイリエ暗号化技術を使用してモデルの更新を暗号化し、追加のプライバシー保護を提供します。パイリエ暗号は以下のように機能します。
匿名化
匿名化は、ユーザーの個人識別情報をデータから分離して匿名化する方法であり、データ追跡のリスクを低減します。上記のアプローチを使用した許可されたブロックチェーン技術に基づく分散型AIフレームワークが存在します。このAIフレームワークは、個人識別情報と非個人情報を効果的に分離し、個人識別情報のハッシュ値をブロックチェーンネットワークに保存します。提案されたAIフレームワークは、患者の真の身元を明らかにせずに医療記録や情報を共有するために医療業界で利用することができます。以下のイメージのように、提案されたAIフレームワークは2つの独立したブロックチェーンを使用し、1つのブロックチェーンネットワークは患者の情報とデータアクセス許可を保存し、2つ目のブロックチェーンネットワークはリクエスターによるリクエストやクエリの監査トレースを記録します。その結果、患者は自身の医療記録や機密情報に完全な権限と制御を持ちながら、ネットワーク内の複数のエンティティ間で安全なデータ共有を実現することができます。
多層分散台帳
多層分散台帳は、分散特性を持ち、効率を最大化し、データ共有プロセスとプライバシー保護を強化するために複数の階層的なレイヤーを持つデータストレージシステムです。DeepLinQは、ブロックチェーンベースの多層分散台帳で、プライバシー保護されたデータプライバシーを実現することで、ユーザーのデータプライバシーとデータ共有に関する懸念に対応しています。DeepLinQは、オンデマンドクエリ、アクセス制御、プロキシ予約、スマートコントラクトなどのさまざまな技術を活用して、ブロックチェーンネットワークの特性（合意メカニズム、完全な分散化、匿名性など）を活用し、データプライバシーを保護します。
K-匿名性
K-匿名性は、データセット内の個人を対象とし、各グループに少なくともK人の同一属性値を持つ個人が存在するようにグループ化するプライバシー保護方法です。これにより、個々のユーザーの身元とプライバシーを保護します。 K-匿名性は、エネルギーノードと電気自動車間のトランザクションを容易にする提案された信頼性のあるトランザクションモデルの基礎となっています。このモデルでは、K-匿名性の技術を使用して統一された要求を構築することで、EVの位置を非表示にし、所有者の位置を隠します。さらに、K-匿名性の方法により、ユーザー識別子も非表示になるため、攻撃者はユーザーを彼らの電気自動車にリンクするオプションを残すことはありません。
評価と状況分析
このセクションでは、近年提案されたブロックチェーンとAI技術の融合を使用した10のプライバシー保護システムの包括的な分析と評価について話します。評価は、権限管理、データ保護、アクセス制御、拡張性とネットワークセキュリティという5つの主要な特性に焦点を当て、それぞれの提案手法の強み、弱点、改善の可能性についても議論します。AIとブロックチェーン技術の統合から生まれるユニークな機能が、プライバシー保護の向上に向けた新しいアイデアや解決策を提供しています。参考までに、以下の画像は、ブロックチェーンとAI技術の組み合わせを分析結果に導くために使用される異なる評価メトリックスを示しています。
権限管理
アクセス制御は、事前に定義されたルール、指示セット、データの整合性とシステムのセキュリティに基づいて、ユーザーのアクセスを制限するセキュリティ・プライバシー技術です。権限管理では、ロールベースのアクセス制御（RBAC）モデルを使用して権限を管理するインテリジェントなプライバシー駐車場管理システムが存在します。このフレームワークでは、各ユーザーに1つ以上の役割が割り当てられ、役割に基づいて属性アクセス権限を制御するために分類されます。ネットワーク上のユーザーは、ブロックチェーンアドレスを使用して自分の身元を確認し、属性認可アクセスを取得することができます。
アクセス制御
アクセス制御は、プライバシー保護の重要な基礎の1つであり、グループメンバーシップとユーザーのアイデンティティに基づいてアクセスを制限し、許可されたユーザーだけが特定のリソースにアクセスできるようにすることで、システムを不要な強制アクセスから保護します。効果的かつ効率的なアクセス制御を確保するために、フレームワークは認可、ユーザー認証、およびアクセスポリシーを考慮する必要があります。
デジタルアイデンティティ技術は、安全なアクセス制御とデータ・デバイスのプライバシーを提供するための新興のアプローチです。この方法では、暗号プリミティブとデジタルアイデンティティ技術（DIT）に基づくアクセス制御ポリシーを使用して、ドローン、クラウドサーバー、およびグラウンドステーションサーバー（GSS）などのエンティティ間の通信のセキュリティを保護します。エンティティの登録が完了すると、資格情報がメモリに保存されます。以下の表は、フレームワークの欠陥のタイプをまとめたものです。
データ保護
データ保護とは、データの暗号化、アクセス制御、セキュリティ監査、データのバックアップなどを含む対策を指し、ユーザーのデータが不正にアクセスされたり改ざんされたり漏洩されないようにします。データ処理においては、データマスキング、匿名化、データ分離、データ暗号化などの技術を使用して、データを不正なアクセスや漏洩から保護することができます。さらに、同意のないユーザーによる不正なアクセスを防ぎ、データの機密性を確保するために、同型暗号化、差分プライバシー保護、デジタル署名アルゴリズム、非対称暗号化アルゴリズム、ハッシュアルゴリズムなどの暗号化技術が使用できます。
ネットワークセキュリティ
ネットワークセキュリティは、データの機密性と整合性の確保、ネットワーク攻撃の防止、ネットワークウイルスや悪意のあるソフトウェアからシステムを保護するなど、さまざまな側面を含む広範な分野です。システムの安全性、信頼性、セキュリティを確保するためには、安全なネットワークアーキテクチャとプロトコル、セキュリティ対策を採用する必要があります。さらに、さまざまなネットワーク脅威を分析・評価し、対応する防御メカニズムとセキュリティ戦略を立案することは、システムの信頼性とセキュリティを向上させるために不可欠です。
拡張性
拡張性とは、システムがより多くのデータや増え続けるユーザー数を処理する能力を指します。拡張性を考慮してシステムを設計する際には、システムのパフォーマンス、データの保存、ノードの管理、トランスミッションなど、さまざまな要素を考慮する必要があります。さらに、フレームワークやシステムの拡張性を確保する際には、データの漏洩やセキュリティリスクを防ぐためにシステムのセキュリティも考慮する必要があります。
開発者は、個人情報保護に関するヨーロッパの一般データ保護規則（GDPR）に準拠したシステムを設計しています。プライバシーに関連する情報とアートワークのメタデータは、チェーン外に存在する分散ファイルシステムに保存されます。アートワークのメタデータとデジタルトークンはOrbitDBというデータベースストレージシステムに保存され、複数のノードを使用してデータを保存し、データのセキュリティとプライバシーを確保します。オフチェーンの分散システムはデータの保存を分散させることで、システムの拡張性を向上させます。
状況分析
AIとブロックチェーン技術の融合により、ユーザーのプライバシー、アイデンティティ、データの保護に重点を置いたシステムが開発されました。AIデータプライバシーシステムは、ネットワークセキュリティ、データ保護、拡張性、アクセス制御などの課題に直面していますが、設計フェーズにおいてこれらの課題を総合的に考慮し、実用的な観点で評価することが重要です。技術の進歩と発展に伴い、アプリケーションの拡大により、AIとブロックチェーンを使用したプライバシー保護システムは今後ますます注目を集めるでしょう。研究結果、技術的アプローチ、アプリケーションシナリオに基づいて、これらのプライバシー保護システムは以下の3つのカテゴリに分類されます。
- ブロックチェーンとAI技術を利用したIoT（モノのインターネット）業界におけるプライバシー保護方法の適用
- ブロックチェーンとAI技術を利用したスマートコントラクトやサービスにおけるプライバシー保護方法の適用
- ブロックチェーンとAI技術を利用したプライバシー保護を提供する大規模データ分析方法
第1のカテゴリに属する技術は、IoT業界におけるプライバシー保護のためにAIとブロックチェーン技術を実装しています。これらの方法では、AIの技術を使用して大量のデータを分析し、ブロックチェーンネットワークの分散性と不変性の特徴を活用してデータの真正性とセキュリティを確保しています。
第2のカテゴリに属する技術は、AIとブロックチェーン技術を組み合わせて、スマートコントラクトとサービスにおけるプライバシー保護を強化しています。これらの方法では、データ分析とデータ処理をAIと組み合わせ、ブロックチェーン技術を使用して信頼される第三者に依存せずにトランザクションを記録しています。
最後に、第3のカテゴリに属する技術は、AIとブロックチェーン技術の力を活用して大規模データ分析におけるプライバシー保護を強化することを目指しています。これらの方法では、ブロックチェーンの分散性と不変性の特性を利用してデータの真正性とセキュリティを確保し、AIの技術によってデータ分析の正確性を確保しています。
結論
この記事では、AIとブロックチェーン技術を組み合わせてプライバシー保護技術の応用を向上させる方法について、関連する手法やこれらのプライバシー保護技術の5つの主要な特徴を評価することで話しました。さらに、現行システムの既存の制約についても話しました。ブロックチェーンとAIを基盤としたプライバシー保護技術には、データの共有とプライバシーの保護のバランスをどのようにとるかという課題など、まだ解決すべき課題があります。AIとブロックチェーン技術の能力を効果的に統合する方法についての研究は進行中であり、他の技術を統合するために使用できるさまざまな方法も存在します。
- エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは、エッジデバイスとIoTデバイスのパワーを活用して、プライベートで機密性の高いユーザーデータを処理することで分散化を実現することを目指しています。AI処理には大量の計算リソースを使用する必要があるため、エッジコンピューティングの方法を使用することで、データをクラウドサービスやデータサーバーに移行するのではなく、計算タスクをエッジデバイスに分散して処理することができます。データはエッジデバイス自体の近くで処理されるため、レイテンシ時間が大幅に削減され、ネットワークの混雑も軽減され、システムのスピードとパフォーマンスが向上します。
- マルチチェーンメカニズム
マルチチェーンメカニズムは、シングルチェーンのブロックチェーンストレージとパフォーマンスの問題を解決する潜在能力を持っており、システムの拡張性を向上させます。マルチチェーンメカニズムの統合により、異なる属性とプライバシーレベルに基づくデータの分類が容易になり、プライバシー保護システムのストレージ能力とセキュリティが向上します。
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