Integrazione di AI e Blockchain per preservare la privacy

AI e Blockchain per la privacy

Con l’ampia attenzione e le potenziali applicazioni delle tecnologie blockchain e intelligenza artificiale, le tecniche di protezione della privacy che sorgono come risultato diretto dell’integrazione delle due tecnologie stanno guadagnando una notevole importanza. Queste tecniche di protezione della privacy non solo proteggono la privacy delle persone, ma garantiscono anche l’affidabilità e la sicurezza dei dati.

In questo articolo, parleremo di come la collaborazione tra AI e blockchain dà vita a numerose tecniche di protezione della privacy e della loro applicazione in diversi settori, tra cui la deidentificazione, la crittografia dei dati, l’anonimato k e i metodi di registro distribuito a più livelli. Inoltre, cercheremo anche di analizzare le carenze insieme alla loro causa effettiva e offrire soluzioni di conseguenza.

Blockchain, Intelligenza Artificiale e la loro Integrazione

La rete blockchain è stata introdotta per la prima volta nel mondo quando nel 2008 Nakamoto ha introdotto Bitcoin, una criptovaluta basata sulla rete blockchain. Da allora, la blockchain ha guadagnato molta popolarità, soprattutto negli ultimi anni. Il valore a cui Bitcoin sta negoziando oggi e il superamento del miliardo di dollari di capitalizzazione di mercato indicano che la blockchain ha il potenziale per generare ricavi e profitti sostanziali per l’industria.

La tecnologia blockchain può essere categorizzata principalmente in base al livello di accessibilità e controllo che offrono, con Pubblica, Privata e Federata che sono i tre principali tipi di tecnologie blockchain. Criptovalute popolari e architetture blockchain come Bitcoin ed Ethereum sono offerte blockchain pubbliche in quanto sono decentralizzate per natura e consentono ai nodi di entrare o uscire liberamente dalla rete, promuovendo così la massima decentralizzazione.

La figura seguente rappresenta la struttura di Ethereum poiché utilizza una lista concatenata per stabilire connessioni tra diversi blocchi. L’intestazione del blocco memorizza l’indirizzo hash del blocco precedente per stabilire un collegamento tra i due blocchi successivi.

Lo sviluppo e l’implementazione della tecnologia blockchain sono seguiti da legittime preoccupazioni di sicurezza e privacy in vari settori che non possono essere trascurate. Ad esempio, una violazione dei dati nell’industria finanziaria può comportare pesanti perdite, mentre una violazione nei sistemi militari o sanitari può essere disastrosa. Per prevenire questi scenari, la protezione dei dati, degli asset degli utenti e delle informazioni di identità è stata un’importante area di interesse della comunità di ricerca sulla sicurezza delle blockchain, poiché per garantire lo sviluppo della tecnologia blockchain è essenziale mantenere la sua sicurezza.

Ethereum è una piattaforma blockchain decentralizzata che mantiene un registro condiviso di informazioni in collaborazione utilizzando nodi multipli. Ogni nodo nella rete Ethereum utilizza l’EVM o Ethereum Vector Machine per compilare smart contract e facilitare la comunicazione tra i nodi che avviene tramite una rete peer-to-peer o P2P. Ogni nodo sulla rete Ethereum è dotato di funzioni e autorizzazioni uniche, anche se tutti i nodi possono essere utilizzati per raccogliere transazioni e partecipare all’estrazione di blocchi. Inoltre, vale la pena notare che rispetto a Bitcoin, Ethereum mostra velocità di generazione dei blocchi più veloci con un vantaggio di quasi 15 secondi. Ciò significa che i minatori di criptovalute hanno una migliore possibilità di acquisire ricompense più velocemente, mentre l’intervallo di tempo per la verifica delle transazioni viene ridotto in modo significativo.

D’altra parte, l’AI o Intelligenza Artificiale è un ramo della scienza moderna che si concentra sullo sviluppo di macchine capaci di prendere decisioni e simulare un pensiero autonomo paragonabile alle capacità umane. L’Intelligenza Artificiale è un ramo molto vasto di per sé con numerosi sottocampi tra cui l’apprendimento profondo, la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. L’NLP in particolare è stato un sottocampo su cui si è concentrata molto negli ultimi anni e che ha portato allo sviluppo di alcuni LLM di alto livello come GPT e BERT. L’NLP si sta avvicinando alla perfezione e l’ultimo passo dell’NLP è l’elaborazione delle trasformazioni del testo che possono rendere i computer comprensibili, e modelli recenti come ChatGPT basato su GPT-4 hanno indicato che la ricerca si sta dirigendo nella giusta direzione.

Un altro sottocampo molto popolare tra gli sviluppatori di AI è il deep learning, una tecnica di AI che funziona imitando la struttura dei neuroni. In un framework di deep learning convenzionale, le informazioni di input esterne vengono elaborate strato dopo strato addestrando strutture di rete gerarchiche e vengono quindi trasmesse a uno strato nascosto per la rappresentazione finale. I framework di deep learning possono essere classificati in due categorie: Apprendimento supervisionato e Apprendimento non supervisionato.

L’immagine sopra rappresenta l’architettura del percettrone di deep learning e come si può vedere nell’immagine, un framework di deep learning utilizza un’architettura di rete neurale a più livelli per apprendere le caratteristiche dei dati. La rete neurale è composta da tre tipi di strati, tra cui lo strato nascosto, lo strato di input e lo strato di output. Ogni strato del perceptron nel framework è collegato allo strato successivo per formare un framework di deep learning.

Infine, abbiamo l’integrazione delle tecnologie blockchain e intelligenza artificiale poiché queste due tecnologie vengono applicate in diversi settori e ambiti con un aumento delle preoccupazioni per la sicurezza informatica, la protezione dei dati e la privacy. Le applicazioni che mirano ad integrare blockchain e intelligenza artificiale manifestano l’integrazione nei seguenti aspetti.

  • Utilizzo della tecnologia blockchain per registrare e archiviare i dati di addestramento, input e output dei modelli e i parametri, garantendo responsabilità e trasparenza nelle revisioni dei modelli.
  • Utilizzo di framework blockchain per distribuire i modelli di intelligenza artificiale al fine di ottenere servizi di decentralizzazione tra i modelli e migliorare la scalabilità e la stabilità del sistema.
  • Fornire accesso sicuro a dati e modelli di intelligenza artificiale esterni utilizzando sistemi decentralizzati e consentire alle reti blockchain di acquisire informazioni esterne affidabili.
  • Utilizzo di design di token basati su blockchain e meccanismi di incentivazione per stabilire connessioni e interazioni affidabili tra gli utenti e gli sviluppatori di modelli di intelligenza artificiale.

Protezione della Privacy Attraverso l’Integrazione di Blockchain e Tecnologie di Intelligenza Artificiale

Nello scenario attuale, i sistemi di fiducia dei dati presentano alcune limitazioni che compromettono l’affidabilità della trasmissione dei dati. Per sfidare queste limitazioni, le tecnologie blockchain possono essere utilizzate per stabilire una soluzione affidabile e sicura per la condivisione e lo storage dei dati che offre protezione della privacy e migliora la sicurezza dei dati. Alcune delle applicazioni della blockchain nella protezione della privacy dell’intelligenza artificiale sono riportate nella seguente tabella.

Mediante il potenziamento dell’implementazione e dell’integrazione di queste tecnologie, la capacità protettiva e la sicurezza dei sistemi attuali di fiducia dei dati possono essere notevolmente migliorate.

crittografia dei dati

Tradizionalmente, i metodi di condivisione e memorizzazione dei dati sono vulnerabili alle minacce alla sicurezza poiché dipendono da server centralizzati che li rendono un bersaglio facilmente identificabile per gli attaccanti. La vulnerabilità di questi metodi dà origine a complicazioni gravi come la manipolazione dei dati e le fughe di dati e, date le attuali esigenze di sicurezza, i metodi di crittografia da soli non sono sufficienti per garantire la sicurezza dei dati, che è il motivo principale alla base dell’emergere delle tecnologie di protezione della privacy basate sull’integrazione di intelligenza artificiale e blockchain.

Diamo uno sguardo a uno schema di apprendimento federato basato su blockchain per la protezione della privacy che mira a migliorare la tecnica Multi-Krum e combinarla con la crittografia omomorfica per raggiungere il filtraggio del modello a livello di testo cifrato e l’aggregazione del modello che può verificare i modelli locali mantenendo la protezione della privacy. La tecnica di crittografia omomorfica Paillier viene utilizzata in questo metodo per crittografare gli aggiornamenti del modello e fornire ulteriore protezione della privacy. L’algoritmo di Paillier funziona come raffigurato.

De-Identificazione

La de-identificazione è un metodo comunemente utilizzato per anonimizzare le informazioni di identificazione personale di un utente nei dati separando i dati dagli identificatori dei dati e riducendo così il rischio di tracciamento dei dati. Esiste un framework di intelligenza artificiale decentralizzato basato su tecnologia blockchain autorizzata che utilizza l’approccio sopra menzionato. L’AI framework separa essenzialmente le informazioni di identificazione personale dalle informazioni non personali in modo efficace e quindi memorizza i valori hash delle informazioni di identificazione personale nella rete blockchain. L’AI framework proposto può essere utilizzato nell’industria medica per condividere record medici e informazioni di un paziente senza rivelare la sua vera identità. Come raffigurato nell’immagine seguente, il framework AI proposto utilizza due blockchain indipendenti per le richieste di dati, con una rete blockchain che memorizza le informazioni del paziente insieme ai permessi di accesso ai dati, mentre la seconda rete blockchain cattura tracce di audit di eventuali richieste o query effettuate dai richiedenti. Di conseguenza, i pazienti hanno ancora piena autorità e controllo sui loro record medici e informazioni sensibili, consentendo al contempo la condivisione sicura dei dati tra molteplici entità sulla rete.

Registro Distribuito Multilivello

Un registro distribuito multilivello è un sistema di archiviazione dei dati con proprietà di decentralizzazione e molteplici livelli gerarchici progettati per massimizzare l’efficienza e garantire il processo di condivisione dei dati insieme a una maggiore protezione della privacy. DeepLinQ è un registro distribuito decentralizzato multilivello basato su blockchain che affronta le preoccupazioni dell’utente riguardo alla privacy dei dati e alla condivisione dei dati consentendo la privacy dei dati protetta. DeepLinQ archivia la promessa privacy dei dati utilizzando varie tecniche come interrogazione on-demand, controllo degli accessi, prenotazione del proxy e smart contract per sfruttare le caratteristiche della rete blockchain, tra cui il meccanismo di consenso, la decentralizzazione completa e l’anonimato per proteggere la privacy dei dati.

K-Anonimato

Il metodo K-Anonimato è un metodo di protezione della privacy che mira a raggruppare gli individui in un dataset in modo che ogni gruppo abbia almeno K individui con valori di attributi identici, proteggendo così l’identità e la privacy degli utenti singoli. Il metodo K-Anonimato è stato alla base di un modello transazionale affidabile proposto che facilita le transazioni tra nodi energetici e veicoli elettrici. In questo modello, il metodo K-Anonimato svolge due funzioni: in primo luogo, nasconde la posizione dei veicoli elettrici costruendo una richiesta unificata utilizzando tecniche di K-Anonimato che nascondono la posizione del proprietario dell’auto; in secondo luogo, il metodo K-Anonimato nasconde gli identificatori degli utenti in modo che gli attaccanti non abbiano l’opzione di collegare gli utenti ai loro veicoli elettrici.

Valutazione e Analisi della Situazione

In questa sezione, parleremo dell’analisi completa e della valutazione di dieci sistemi di protezione della privacy che utilizzano la fusione di tecnologie blockchain e AI proposte negli ultimi anni. La valutazione si concentra su cinque caratteristiche principali di questi metodi proposti, tra cui: gestione dell’autorità, protezione dei dati, controllo degli accessi, scalabilità e sicurezza di rete, e discute anche i punti di forza, le debolezze e le aree potenziali di miglioramento. Sono le caratteristiche uniche che derivano dall’integrazione delle tecnologie AI e blockchain che hanno aperto la strada a nuove idee e soluzioni per una migliore protezione della privacy. A titolo di riferimento, l’immagine qui sotto mostra diverse metriche di valutazione utilizzate per ottenere i risultati analitici per l’applicazione combinata delle tecnologie blockchain e AI.

Gestione dell’Autorità

Il controllo degli accessi è una tecnologia di sicurezza e privacy che viene utilizzata per limitare l’accesso dell’utente alle risorse autorizzate sulla base di regole predefinite, di un insieme di istruzioni, di politiche, di salvaguardia dell’integrità dei dati e della sicurezza del sistema. Esiste un sistema intelligente di gestione dei parcheggi che utilizza un modello di controllo degli accessi basato sui ruoli (Role-Based Access Control o RBAC) per gestire le autorizzazioni. Nel framework, a ciascun utente viene assegnato uno o più ruoli e quindi viene classificato in base ai ruoli che consentono al sistema di controllare le autorizzazioni di accesso agli attributi. Gli utenti in rete possono utilizzare il loro indirizzo blockchain per verificare la propria identità e ottenere l’autorizzazione di accesso agli attributi.

Controllo degli Accessi

Il controllo degli accessi è uno dei principi fondamentali della protezione della privacy, che limita l’accesso in base all’appartenenza a un gruppo e all’identità dell’utente, garantendo che solo gli utenti autorizzati possano accedere alle risorse specifiche a cui sono autorizzati, proteggendo così il sistema da accessi indesiderati o forzati. Per garantire un controllo degli accessi efficace ed efficiente, il framework deve considerare diversi fattori, tra cui l’autorizzazione, l’autenticazione dell’utente e le politiche di accesso.

La tecnologia dell’identità digitale è un approccio emergente per le applicazioni IoT che può fornire un controllo degli accessi sicuro, proteggendo così la privacy dei dati e dei dispositivi. Il metodo propone di utilizzare una serie di politiche di controllo degli accessi basate su primitive crittografiche e sulla tecnologia dell’identità digitale (DIT) per proteggere la sicurezza delle comunicazioni tra entità come droni, server cloud e Ground Station Servers (GSS). Una volta completata la registrazione dell’entità, le credenziali vengono memorizzate nella memoria. La tabella inclusa di seguito riassume i tipi di difetti nel framework.

Protezione dei Dati

La protezione dei dati si riferisce a misure che includono la crittografia dei dati, il controllo degli accessi, l’audit di sicurezza e il backup dei dati per garantire che i dati di un utente non siano accessibili illegalmente, manomessi o divulgati. Per quanto riguarda l’elaborazione dei dati, possono essere utilizzate tecnologie come il mascheramento dei dati, l’anonimizzazione, l’isolamento dei dati e la crittografia dei dati per proteggerli dall’accesso e dalla divulgazione non autorizzati. Inoltre, tecnologie di crittografia come la crittografia omomorfica, la protezione della privacy differenziale, gli algoritmi di firma digitale, gli algoritmi di crittografia asimmetrica e gli algoritmi di hash possono impedire l’accesso non autorizzato o illegale da parte di utenti non autorizzati e garantire la riservatezza dei dati.

Sicurezza di Rete

La sicurezza di rete è un campo ampio che comprende diversi aspetti, tra cui garantire la riservatezza e l’integrità dei dati, prevenire attacchi di rete e proteggere il sistema da virus di rete e software dannosi. Per garantire la sicurezza, l’affidabilità e la sicurezza del sistema, devono essere adottate una serie di architetture e protocolli di rete sicuri e misure di sicurezza. Inoltre, analizzare e valutare le varie minacce di rete e ideare meccanismi di difesa e strategie di sicurezza corrispondenti sono essenziali per migliorare l’affidabilità e la sicurezza del sistema.

Scalabilità

La scalabilità si riferisce alla capacità di un sistema di gestire quantità maggiori di dati o un numero crescente di utenti. Quando si progetta un sistema scalabile, gli sviluppatori devono considerare le prestazioni del sistema, la memorizzazione dei dati, la gestione dei nodi, la trasmissione e diversi altri fattori. Inoltre, quando si garantisce la scalabilità di un framework o di un sistema, gli sviluppatori devono tenere conto della sicurezza del sistema per prevenire violazioni dei dati, perdite di dati e altri rischi di sicurezza.

Gli sviluppatori hanno progettato un sistema in conformità con le norme europee sulla protezione dei dati generali o GDPR memorizzando informazioni relative alla privacy e metadati delle opere d’arte in un sistema di file distribuito che esiste fuori dalla catena. I metadati delle opere d’arte e i token digitali sono memorizzati in OrbitDB, un sistema di archiviazione del database che utilizza più nodi per memorizzare i dati, garantendo così la sicurezza e la privacy dei dati. Il sistema distribuito fuori dalla catena distribuisce la memorizzazione dei dati e migliora quindi la scalabilità del sistema.

Analisi della situazione

L’unione delle tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain ha portato allo sviluppo di un sistema che si concentra fortemente sulla protezione della privacy, dell’identità e dei dati degli utenti. Sebbene i sistemi di protezione dei dati dell’intelligenza artificiale affrontino ancora alcune sfide come la sicurezza di rete, la protezione dei dati, la scalabilità e il controllo dell’accesso, è fondamentale considerare e valutare questi problemi sulla base di considerazioni pratiche durante la fase di progettazione in modo completo. Man mano che la tecnologia si sviluppa e progredisce ulteriormente, le applicazioni si espandono e i sistemi di protezione della privacy costruiti utilizzando l’intelligenza artificiale e blockchain attireranno sempre più attenzione in futuro. Sulla base dei risultati della ricerca, degli approcci tecnici e degli scenari di applicazione, possono essere classificati in tre categorie.

  • Applicazione del metodo di protezione della privacy nell’industria dell’IoT o Internet delle cose utilizzando sia la blockchain che la tecnologia dell’intelligenza artificiale.
  • Applicazione del metodo di protezione della privacy nei contratti intelligenti e nei servizi che utilizzano sia la blockchain che la tecnologia dell’intelligenza artificiale.
  • Metodi di analisi dei dati su larga scala che offrono protezione della privacy utilizzando sia la blockchain che la tecnologia dell’intelligenza artificiale.

Le tecnologie appartenenti alla prima categoria si concentrano sull’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain per la protezione della privacy nell’industria dell’IoT. Questi metodi utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per analizzare grandi volumi di dati sfruttando le caratteristiche decentralizzate e immutabili della rete blockchain per garantire l’autenticità e la sicurezza dei dati.

Le tecnologie appartenenti alla seconda categoria si concentrano sulla fusione delle tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain per una migliore protezione della privacy utilizzando i contratti intelligenti e i servizi della blockchain. Questi metodi combinano l’analisi e l’elaborazione dei dati con l’intelligenza artificiale e utilizzano la tecnologia della blockchain per ridurre la dipendenza da terze parti fidate e registrare le transazioni.

Infine, le tecnologie appartenenti alla terza categoria si concentrano sull’utilizzo del potere dell’intelligenza artificiale e della tecnologia della blockchain per ottenere una migliore protezione della privacy nell’analisi dei dati su larga scala. Questi metodi mirano a sfruttare le proprietà di decentralizzazione e immutabilità della blockchain che garantiscono l’autenticità e la sicurezza dei dati, mentre le tecniche di intelligenza artificiale garantiscono l’accuratezza dell’analisi dei dati.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo parlato di come le tecnologie di intelligenza artificiale e blockchain possano essere utilizzate in sincronia per migliorare le applicazioni delle tecnologie di protezione della privacy, parlando delle relative metodologie e valutando le cinque caratteristiche principali di queste tecnologie di protezione della privacy. Inoltre, abbiamo parlato delle limitazioni esistenti dei sistemi attuali. Ci sono alcune sfide nel campo delle tecnologie di protezione della privacy basate su blockchain e intelligenza artificiale che devono ancora essere affrontate, come ad esempio come trovare un equilibrio tra la condivisione dei dati e la preservazione della privacy. La ricerca su come unire efficacemente le capacità delle tecniche di intelligenza artificiale e blockchain è in corso, e ci sono anche diversi altri modi che possono essere utilizzati per integrare altre tecniche.

  • Calcolo Edge

Il calcolo Edge mira a ottenere la decentralizzazione sfruttando il potere dei dispositivi Edge e IoT per elaborare dati privati e sensibili degli utenti. Poiché l’elaborazione dell’intelligenza artificiale richiede l’uso di risorse di calcolo consistenti, l’utilizzo di metodi di calcolo Edge può consentire la distribuzione dei compiti di calcolo ai dispositivi Edge anziché migrare i dati verso servizi cloud o server dati. Poiché i dati vengono elaborati molto più vicino al dispositivo Edge stesso, il tempo di latenza viene ridotto significativamente, così come la congestione di rete che migliora la velocità e le prestazioni del sistema.

  • Mechanismi Multi-chain

Le meccaniche multi-chain hanno il potenziale per risolvere i problemi di archiviazione e performance delle blockchain a catena singola, migliorando così la scalabilità del sistema. L’integrazione dei meccanismi multi-chain facilita la classificazione dei dati in base ad attributi e livelli di privacy distinti, migliorando quindi le capacità di archiviazione e la sicurezza dei sistemi di protezione della privacy.