隨著區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)的廣泛關(guān)注和潛在應(yīng)用，兩種技術(shù)融合直接產(chǎn)生的隱私保護(hù)技術(shù)正變得越來(lái)越重要。這些隱私保護(hù)技術(shù)不僅保護(hù)了個(gè)人的隱私，也保證了數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。

在本文中，我們將討論人工智能與區(qū)塊鏈的協(xié)作如何催生眾多隱私保護(hù)技術(shù)，以及它們?cè)诓煌怪鳖I(lǐng)域的應(yīng)用，包括去身份識(shí)別、數(shù)據(jù)加密、k-匿名和多層分布式賬本方法。此外，我們還將嘗試分析缺陷及其實(shí)際原因，并提出相應(yīng)的解決方案。

區(qū)塊鏈、人工智能及其集成

2008 年，中本聰推出了比特幣，這是一種建立在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)上的加密貨幣，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)首次被引入世界。自推出以來(lái)，區(qū)塊鏈就受到了廣泛的歡迎，尤其是在過(guò)去幾年。比特幣目前的交易價(jià)值及其突破萬(wàn)億美元市值大關(guān)表明區(qū)塊鏈有潛力為該行業(yè)帶來(lái)可觀的收入和利潤(rùn)。

區(qū)塊鏈技術(shù)主要可以根據(jù)其提供的可訪問(wèn)性和控制水平進(jìn)行分類，公共、私有和聯(lián)合是區(qū)塊鏈技術(shù)的三種主要類型。流行的加密貨幣和區(qū)塊鏈架構(gòu)（如比特幣和以太坊）是公共區(qū)塊鏈產(chǎn)品，因?yàn)樗鼈儽举|(zhì)上是去中心化的，并且它們?cè)试S節(jié)點(diǎn)自由地進(jìn)入或退出網(wǎng)絡(luò)，從而促進(jìn)最大程度的去中心化。

下圖描述了以太坊的結(jié)構(gòu)，它利用鏈表在不同區(qū)塊之間建立連接。塊的標(biāo)頭存儲(chǔ)前一個(gè)塊的哈希地址，以便在兩個(gè)連續(xù)塊之間建立鏈接。

區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展和實(shí)施伴隨著各個(gè)領(lǐng)域不可忽視的合法安全和隱私問(wèn)題。例如，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露可能會(huì)導(dǎo)致重大損失，而軍事或醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)泄露可能會(huì)造成災(zāi)難性的后果。為了防止這些情況的發(fā)生，數(shù)據(jù)、用戶資產(chǎn)和身份信息的保護(hù)一直是區(qū)塊鏈安全研究界的一大焦點(diǎn)，而為了保證區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，維護(hù)其安全至關(guān)重要。

以太坊是一個(gè)去中心化的區(qū)塊鏈平臺(tái)，它使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)協(xié)作維護(hù)共享信息分類帳。以太坊網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都利用 EVM 或以太坊向量機(jī)來(lái)編譯智能合約，并促進(jìn)通過(guò) P2P 或點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的節(jié)點(diǎn)之間的通信。以太坊網(wǎng)絡(luò)上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有獨(dú)特的功能和權(quán)限，盡管所有節(jié)點(diǎn)都可以用于收集交易并參與區(qū)塊挖掘。此外，值得注意的是，與比特幣相比，以太坊顯示出更快的區(qū)塊生成速度，領(lǐng)先近 15 秒。這意味著加密貨幣礦工有更好的機(jī)會(huì)更快地獲得獎(jiǎng)勵(lì)，同時(shí)驗(yàn)證交易的間隔時(shí)間也大大縮短。

另一方面，人工智能或人工智能是現(xiàn)代科學(xué)的一個(gè)分支，專注于開(kāi)發(fā)具有決策能力的機(jī)器，并能夠模擬與人類能力相當(dāng)?shù)淖灾魉季S。人工智能本身就是一個(gè)非常龐大的分支，有許多子領(lǐng)域，包括深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理， 和更多。尤其是 NLP，它是過(guò)去幾年受到高度關(guān)注的一個(gè)子領(lǐng)域，導(dǎo)致了一些頂尖的法學(xué)碩士（如 GPT 和 BERT）的發(fā)展。NLP 正在走向近乎完美，NLP 的最后一步是處理可以讓計(jì)算機(jī)理解的文本轉(zhuǎn)換，而最近基于 GPT-4 構(gòu)建的 ChatGPT 等模型表明該研究正在朝著正確的方向發(fā)展。

人工智能開(kāi)發(fā)人員中非常流行的另一個(gè)子領(lǐng)域是深度學(xué)習(xí)，這是一種通過(guò)模仿神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來(lái)工作的人工智能技術(shù)。在傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)框架中，通過(guò)訓(xùn)練分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)逐層處理外部輸入信息，然后將其傳遞到隱藏層進(jìn)行最終表示。深度學(xué)習(xí)框架可以分為兩類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

上圖描繪了深度學(xué)習(xí)感知器的架構(gòu)，從圖中可以看出，深度學(xué)習(xí)框架采用多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三種類型的層組成，包括隱藏層、輸入支付者和輸出層?？蚣苤械拿總€(gè)感知器層都連接到下一層，以形成深度學(xué)習(xí)框架。

最后，區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)的融合，這兩種技術(shù)正在跨行業(yè)和領(lǐng)域應(yīng)用，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的關(guān)注度越來(lái)越高。區(qū)塊鏈與人工智能融合的應(yīng)用體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄和存儲(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型的輸入和輸出以及參數(shù)，確保模型審計(jì)的問(wèn)責(zé)性和透明度。

利用區(qū)塊鏈框架部署AI模型，實(shí)現(xiàn)模型間的去中心化服務(wù)，增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。

使用去中心化系統(tǒng)提供對(duì)外部人工智能數(shù)據(jù)和模型的安全訪問(wèn)，并使區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)能夠獲取可靠的外部信息。

利用基于區(qū)塊鏈的通證設(shè)計(jì)和激勵(lì)機(jī)制，在用戶和人工智能模型開(kāi)發(fā)者之間建立聯(lián)系和值得信賴的互動(dòng)。

區(qū)塊鏈與人工智能技術(shù)融合保護(hù)隱私

在當(dāng)前場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)信任系統(tǒng)存在一定的局限性，影響了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。為了挑?zhàn)這些限制，可以部署區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)建立可靠且安全的數(shù)據(jù)共享和存儲(chǔ)解決方案，提供隱私保護(hù)并增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。下表列出了區(qū)塊鏈在人工智能隱私保護(hù)方面的一些應(yīng)用。

通過(guò)加強(qiáng)這些技術(shù)的實(shí)施和集成，可以顯著提高當(dāng)前數(shù)據(jù)信任系統(tǒng)的保護(hù)能力和安全性。

數(shù)據(jù)加密

傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法很容易受到安全威脅，因?yàn)樗鼈円蕾囉诩惺椒?wù)器，這使得它們很容易成為攻擊者識(shí)別的目標(biāo)。這些方法的脆弱性導(dǎo)致了數(shù)據(jù)被篡改、數(shù)據(jù)泄露等嚴(yán)重的并發(fā)癥，而在目前的安全需求下，僅靠加密方法不足以保證數(shù)據(jù)的安全，這是出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因。基于人工智能與區(qū)塊鏈融合的隱私保護(hù)技術(shù)。

我們來(lái)看一個(gè)基于區(qū)塊鏈的隱私保護(hù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)方案，旨在改進(jìn)Multi-Krum技術(shù)，并將其與同態(tài)加密相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)密文級(jí)別的模型過(guò)濾和模型聚合，可以在維護(hù)隱私保護(hù)的同時(shí)驗(yàn)證本地模型。該方法采用Paillier同態(tài)加密技術(shù)對(duì)模型更新進(jìn)行加密，從而提供額外的隱私保護(hù)。Paillier 算法的工作原理如圖所示。

去識(shí)別化

去標(biāo)識(shí)化是目前常用的一種方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)符分離，對(duì)數(shù)據(jù)中用戶的個(gè)人識(shí)別信息進(jìn)行匿名化處理，從而降低數(shù)據(jù)被追蹤的風(fēng)險(xiǎn)。存在一個(gè)基于許可區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建的去中心化人工智能框架，該框架使用上述方法。AI框架本質(zhì)上是將個(gè)人識(shí)別信息與非個(gè)人信息有效分離，然后將個(gè)人識(shí)別信息的哈希值存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中。所提出的人工智能框架可用于醫(yī)療行業(yè)，共享患者的醫(yī)療記錄和信息，而無(wú)需透露他/她的真實(shí)身份。如下圖所示，擬議的人工智能框架使用兩個(gè)獨(dú)立的區(qū)塊鏈來(lái)處理數(shù)據(jù)請(qǐng)求，其中一個(gè)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)患者的信息以及數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，而第二個(gè)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)捕獲請(qǐng)求者提出的任何請(qǐng)求或查詢的審計(jì)跟蹤。因此，患者仍然對(duì)其醫(yī)療記錄和敏感信息擁有完全的權(quán)限和控制權(quán)，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)上的多個(gè)實(shí)體內(nèi)實(shí)現(xiàn)安全可靠的數(shù)據(jù)共享。

多層分布式賬本

多層分布式賬本是一種具有去中心化屬性和多個(gè)層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，旨在最大限度地提高效率，并確保數(shù)據(jù)共享過(guò)程的安全并增強(qiáng)隱私保護(hù)。DeepLinQ是一種基于區(qū)塊鏈的多層去中心化分布式賬本，通過(guò)啟用受隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)隱私來(lái)解決用戶對(duì)數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)共享的擔(dān)憂。DeepLinQ通過(guò)采用按需查詢、訪問(wèn)控制、代理預(yù)留、智能合約等多種技術(shù)，利用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)共識(shí)機(jī)制、完全去中心化、匿名性等特點(diǎn)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，兌現(xiàn)了承諾的數(shù)據(jù)隱私。

K-匿名

K-匿名方法是一種隱私保護(hù)方法，旨在對(duì)數(shù)據(jù)集中的個(gè)體進(jìn)行定位和分組，每個(gè)組中至少有K個(gè)具有相同屬性值的個(gè)體，從而保護(hù)個(gè)體用戶的身份和隱私。K-匿名方法是所提出的可靠交易模型的基礎(chǔ)，該模型促進(jìn)能源節(jié)點(diǎn)和電動(dòng)汽車之間的交易。在該模型中，K-Anonymity 方法有兩個(gè)功能：首先，它通過(guò)使用 K-Anonymity 技術(shù)構(gòu)造統(tǒng)一請(qǐng)求來(lái)隱藏電動(dòng)汽車的位置，從而隱藏或隱藏汽車所有者的位置；其次，K-匿名方法隱藏用戶標(biāo)識(shí)符，使攻擊者無(wú)法選擇將用戶與其電動(dòng)汽車關(guān)聯(lián)起來(lái)。

評(píng)估與情況分析

本節(jié)我們將對(duì)近年來(lái)提出的十種利用區(qū)塊鏈與人工智能技術(shù)融合的隱私保護(hù)系統(tǒng)進(jìn)行綜合分析和評(píng)估。評(píng)估重點(diǎn)關(guān)注這些提出的方法的五個(gè)主要特征，包括：權(quán)限管理、數(shù)據(jù)保護(hù)、訪問(wèn)控制、可擴(kuò)展性和網(wǎng)絡(luò)安全，并討論了其優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)和潛在的改進(jìn)領(lǐng)域。人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)融合產(chǎn)生的獨(dú)特功能為新想法和增強(qiáng)隱私保護(hù)的解決方案鋪平了道路。作為參考，下圖顯示了用于得出區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的分析結(jié)果的不同評(píng)估指標(biāo)。

權(quán)限管理

訪問(wèn)控制是一種安全和隱私技術(shù)，用于根據(jù)預(yù)定義的規(guī)則、指令集、策略來(lái)限制用戶對(duì)授權(quán)資源的訪問(wèn)，從而保護(hù)數(shù)據(jù)完整性和系統(tǒng)安全。存在一種智能隱私停車管理系統(tǒng)，它利用基于角色的訪問(wèn)控制或 RBAC 模型來(lái)管理權(quán)限。在該框架中，每個(gè)用戶被分配一個(gè)或多個(gè)角色，然后根據(jù)角色進(jìn)行分類，以便系統(tǒng)控制屬性訪問(wèn)權(quán)限。網(wǎng)絡(luò)上的用戶可以利用自己的區(qū)塊鏈地址來(lái)驗(yàn)證自己的身份，并獲得屬性授權(quán)訪問(wèn)。

訪問(wèn)控制

訪問(wèn)控制是隱私保護(hù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)之一，根據(jù)組成員身份和用戶身份來(lái)限制訪問(wèn)，以確保只有授權(quán)用戶才能訪問(wèn)他們被允許訪問(wèn)的特定資源，從而保護(hù)系統(tǒng)免受不必要的攻擊。強(qiáng)制訪問(wèn)。為了確保有效且高效的訪問(wèn)控制，框架需要考慮多種因素，包括授權(quán)、用戶身份驗(yàn)證和訪問(wèn)策略。

數(shù)字身份技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的一種新興方法，可以提供安全可靠的訪問(wèn)控制，并確保數(shù)據(jù)和設(shè)備隱私。該方法提出使用一系列基于密碼原語(yǔ)和數(shù)字身份技術(shù)或DIT的訪問(wèn)控制策略來(lái)保護(hù)無(wú)人機(jī)、云服務(wù)器和地面站服務(wù)器（GSS）等實(shí)體之間的通信安全。一旦實(shí)體注冊(cè)完成，憑證就會(huì)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。下表總結(jié)了框架中的缺陷類型。

數(shù)據(jù)保護(hù)

數(shù)據(jù)保護(hù)是指數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、安全審計(jì)、數(shù)據(jù)備份等措施，確保用戶的數(shù)據(jù)不被非法訪問(wèn)、篡改或泄露。在數(shù)據(jù)處理方面，可以采用數(shù)據(jù)脫敏、匿名化、數(shù)據(jù)隔離、數(shù)據(jù)加密等技術(shù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和泄露。此外，同態(tài)加密、差分隱私保護(hù)、數(shù)字簽名算法、非對(duì)稱加密算法、哈希算法等加密技術(shù)可以防止非授權(quán)用戶的非法訪問(wèn)，保證數(shù)據(jù)的機(jī)密性。

網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)安全是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，涵蓋不同的方面，包括確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性、防止網(wǎng)絡(luò)攻擊以及保護(hù)系統(tǒng)免受網(wǎng)絡(luò)病毒和惡意軟件的侵害。為了保證系統(tǒng)的安全、可靠、保密，需要采用一系列安全的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議以及安全措施。此外，分析和評(píng)估各種網(wǎng)絡(luò)威脅并提出相應(yīng)的防御機(jī)制和安全策略對(duì)于提高系統(tǒng)的可靠性和安全性至關(guān)重要。

可擴(kuò)展性

可擴(kuò)展性是指系統(tǒng)處理大量數(shù)據(jù)或增加用戶數(shù)量的能力。在設(shè)計(jì)可擴(kuò)展的系統(tǒng)時(shí)，開(kāi)發(fā)人員必須考慮系統(tǒng)性能、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、節(jié)點(diǎn)管理、傳輸?shù)葞讉€(gè)因素。此外，開(kāi)發(fā)者在保證框架或系統(tǒng)的可擴(kuò)展性的同時(shí)，還必須考慮系統(tǒng)的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)。

開(kāi)發(fā)人員設(shè)計(jì)了一個(gè)符合歐洲通用數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)則或 GDPR 的系統(tǒng)，將隱私相關(guān)信息和藝術(shù)品元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在鏈外的分布式文件系統(tǒng)中。藝術(shù)品元數(shù)據(jù)和數(shù)字通證存儲(chǔ)在OrbitDB數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，該系統(tǒng)使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)安全和隱私。鏈下分布式系統(tǒng)分散了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，從而提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

情況分析

人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合開(kāi)發(fā)了一個(gè)重點(diǎn)關(guān)注保護(hù)用戶隱私、身份和數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。盡管AI數(shù)據(jù)隱私系統(tǒng)仍面臨網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)保護(hù)、可擴(kuò)展性、訪問(wèn)控制等挑戰(zhàn)，但在設(shè)計(jì)階段結(jié)合實(shí)際考慮綜合考慮和權(quán)衡這些問(wèn)題至關(guān)重要。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和進(jìn)步，應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，利用人工智能和區(qū)塊鏈構(gòu)建的隱私保護(hù)系統(tǒng)將在未來(lái)受到更多關(guān)注。根據(jù)研究成果、技術(shù)手段和應(yīng)用場(chǎng)景，可分為三類。

利用區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中的隱私保護(hù)方法應(yīng)用。

隱私保護(hù)方法在利用區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)的智能合約和服務(wù)中的應(yīng)用。

利用區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)提供隱私保護(hù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析方法。

第一類技術(shù)重點(diǎn)關(guān)注人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)隱私保護(hù)的實(shí)施。這些方法使用人工智能技術(shù)來(lái)分析大量數(shù)據(jù)，同時(shí)利用區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的去中心化和不可變的特性來(lái)確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性。

第二類技術(shù)側(cè)重于融合人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)，通過(guò)利用區(qū)塊鏈的智能合約和服務(wù)來(lái)增強(qiáng)隱私保護(hù)。這些方法將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理與人工智能結(jié)合起來(lái)，并使用區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)減少對(duì)可信第三方的依賴，并記錄交易。

最后，第三類技術(shù)側(cè)重于利用人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的力量，在大規(guī)模數(shù)據(jù)分析中實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的隱私保護(hù)。這些方法旨在利用區(qū)塊鏈的去中心化和不變性特性來(lái)確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性，同時(shí)人工智能技術(shù)確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。

結(jié)論

在本文中，我們通過(guò)討論人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的相關(guān)方法論，并評(píng)估了這些隱私保護(hù)技術(shù)的五個(gè)主要特征，討論了如何同步使用人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)增強(qiáng)隱私保護(hù)技術(shù)的應(yīng)用。此外，我們還討論了當(dāng)前系統(tǒng)的現(xiàn)有局限性?；趨^(qū)塊鏈和人工智能的隱私保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域仍存在一些需要解決的挑戰(zhàn)，例如如何在數(shù)據(jù)共享和隱私保護(hù)之間取得平衡。關(guān)于如何有效融合人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)能力的研究正在進(jìn)行中，以下是可用于集成其他技術(shù)的其他幾種方法。

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算旨在通過(guò)利用邊緣和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的力量來(lái)處理私有和敏感的用戶數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)去中心化。由于人工智能處理必須使用大量計(jì)算資源，因此使用邊緣計(jì)算方法可以將計(jì)算任務(wù)分配到邊緣設(shè)備進(jìn)行處理，而不是將數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù)或數(shù)據(jù)服務(wù)器。由于數(shù)據(jù)在更靠近邊緣設(shè)備本身的地方進(jìn)行處理，因此延遲時(shí)間顯著減少，網(wǎng)絡(luò)擁塞也隨之減少，從而提高了系統(tǒng)的速度和性能。

多鏈機(jī)制

多鏈機(jī)制有可能解決單鏈區(qū)塊鏈存儲(chǔ)和性能問(wèn)題，從而提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。多鏈機(jī)制的融合，有利于基于不同屬性和隱私級(jí)別的數(shù)據(jù)分類，從而提高隱私保護(hù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力和安全性。