隨著區(qū)塊鏈和人工智能技術的廣泛關注和潛在應用，兩種技術融合直接產生的隱私保護技術正變得越來越重要。這些隱私保護技術不僅保護了個人的隱私，也保證了數據的可靠性和安全性。

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技術，以及它們在不同垂直領域的應用，包括去身份識別、數據加密、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際原因，并提出相應的解決方案。

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)塊鏈網絡上的加密貨幣，區(qū)塊鏈網絡首次被引入世界。自推出以來，區(qū)塊鏈就受到了廣泛的歡迎，尤其是在過去幾年。比特幣目前的交易價值及其突破萬億美元市值大關表明區(qū)塊鏈有潛力為該行業(yè)帶來可觀的收入和利潤。

區(qū)塊鏈技術主要可以根據其提供的可訪問性和控制水平進行分類，公共、私有和聯(lián)合是區(qū)塊鏈技術的三種主要類型。流行的加密貨幣和區(qū)塊鏈架構（如比特幣和以太坊）是公共區(qū)塊鏈產品，因為它們本質上是去中心化的，并且它們允許節(jié)點自由地進入或退出網絡，從而促進最大程度的去中心化。

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

區(qū)塊鏈技術的發(fā)展和實施伴隨著各個領域不可忽視的合法安全和隱私問題。例如，金融行業(yè)的數據泄露可能會導致重大損失，而軍事或醫(yī)療系統(tǒng)的數據泄露可能會造成災難性的后果。為了防止這些情況的發(fā)生，數據、用戶資產和身份信息的保護一直是區(qū)塊鏈安全研究界的一大焦點，而為了保證區(qū)塊鏈技術的發(fā)展，維護其安全至關重要。

以太坊是一個去中心化的區(qū)塊鏈平臺，它使用多個節(jié)點協(xié)作維護共享信息分類帳。以太坊網絡中的每個節(jié)點都利用 EVM 或以太坊向量機來編譯智能合約，并促進通過 P2P 或點對點網絡進行的節(jié)點之間的通信。以太坊網絡上的每個節(jié)點都具有獨特的功能和權限，盡管所有節(jié)點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，領先近 15 秒。這意味著加密貨幣礦工有更好的機會更快地獲得獎勵，同時驗證交易的間隔時間也大大縮短。

另一方面，人工智能或人工智能是現(xiàn)代科學的一個分支，專注于開發(fā)具有決策能力的機器，并能夠模擬與人類能力相當的自主思維。人工智能本身就是一個非常龐大的分支，有許多子領域，包括深度學習、計算機視覺、自然語言處理， 和更多。尤其是 NLP，它是過去幾年受到高度關注的一個子領域，導致了一些頂尖的法學碩士（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算機理解的文本轉換，而最近基于 GPT-4 構建的 ChatGPT 等模型表明該研究正在朝著正確的方向發(fā)展。

人工智能開發(fā)人員中非常流行的另一個子領域是深度學習，這是一種通過模仿神經元結構來工作的人工智能技術。在傳統(tǒng)的深度學習框架中，通過訓練分層網絡結構來逐層處理外部輸入信息，然后將其傳遞到隱藏層進行最終表示。深度學習框架可以分為兩類：監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。

上圖描繪了深度學習感知器的架構，從圖中可以看出，深度學習框架采用多級神經網絡架構來學習數據中的特征。神經網絡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€感知器層都連接到下一層，以形成深度學習框架。

最后，區(qū)塊鏈和人工智能技術的融合，這兩種技術正在跨行業(yè)和領域應用，人們對網絡安全、數據安全和隱私保護的關注度越來越高。區(qū)塊鏈與人工智能融合的應用體現(xiàn)在以下幾個方面。

利用區(qū)塊鏈技術記錄和存儲訓練數據、模型的輸入和輸出以及參數，確保模型審計的問責性和透明度。

利用區(qū)塊鏈框架部署AI模型，實現(xiàn)模型間的去中心化服務，增強系統(tǒng)的可擴展性和穩(wěn)定性。

使用去中心化系統(tǒng)提供對外部人工智能數據和模型的安全訪問，并使區(qū)塊鏈網絡能夠獲取可靠的外部信息。

利用基于區(qū)塊鏈的通證設計和激勵機制，在用戶和人工智能模型開發(fā)者之間建立聯(lián)系和值得信賴的互動。

區(qū)塊鏈與人工智能技術融合保護隱私

在當前場景下，數據信任系統(tǒng)存在一定的局限性，影響了數據傳輸的可靠性。為了挑戰(zhàn)這些限制，可以部署區(qū)塊鏈技術來建立可靠且安全的數據共享和存儲解決方案，提供隱私保護并增強數據安全性。下表列出了區(qū)塊鏈在人工智能隱私保護方面的一些應用。

通過加強這些技術的實施和集成，可以顯著提高當前數據信任系統(tǒng)的保護能力和安全性。

數據加密

傳統(tǒng)上，數據共享和數據存儲方法很容易受到安全威脅，因為它們依賴于集中式服務器，這使得它們很容易成為攻擊者識別的目標。這些方法的脆弱性導致了數據被篡改、數據泄露等嚴重的并發(fā)癥，而在目前的安全需求下，僅靠加密方法不足以保證數據的安全，這是出現(xiàn)這種現(xiàn)象的主要原因?；谌斯ぶ悄芘c區(qū)塊鏈融合的隱私保護技術。

我們來看一個基于區(qū)塊鏈的隱私保護聯(lián)邦學習方案，旨在改進Multi-Krum技術，并將其與同態(tài)加密相結合，實現(xiàn)密文級別的模型過濾和模型聚合，可以在維護隱私保護的同時驗證本地模型。該方法采用Paillier同態(tài)加密技術對模型更新進行加密，從而提供額外的隱私保護。Paillier 算法的工作原理如圖所示。

去識別化

去標識化是目前常用的一種方法，通過將數據與數據標識符分離，對數據中用戶的個人識別信息進行匿名化處理，從而降低數據被追蹤的風險。存在一個基于許可區(qū)塊鏈技術構建的去中心化人工智能框架，該框架使用上述方法。AI框架本質上是將個人識別信息與非個人信息有效分離，然后將個人識別信息的哈希值存儲在區(qū)塊鏈網絡中。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，而無需透露他/她的真實身份。如下圖所示，擬議的人工智能框架使用兩個獨立的區(qū)塊鏈來處理數據請求，其中一個區(qū)塊鏈網絡存儲患者的信息以及數據訪問權限，而第二個區(qū)塊鏈網絡捕獲請求者提出的任何請求或查詢的審計跟蹤。因此，患者仍然對其醫(yī)療記錄和敏感信息擁有完全的權限和控制權，同時在網絡上的多個實體內實現(xiàn)安全可靠的數據共享。

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層次結構的數據存儲系統(tǒng)，旨在最大限度地提高效率，并確保數據共享過程的安全并增強隱私保護。DeepLinQ是一種基于區(qū)塊鏈的多層去中心化分布式賬本，通過啟用受隱私保護的數據隱私來解決用戶對數據隱私和數據共享的擔憂。DeepLinQ通過采用按需查詢、訪問控制、代理預留、智能合約等多種技術，利用區(qū)塊鏈網絡共識機制、完全去中心化、匿名性等特點來保護數據隱私，兌現(xiàn)了承諾的數據隱私。

K-匿名

K-匿名方法是一種隱私保護方法，旨在對數據集中的個體進行定位和分組，每個組中至少有K個具有相同屬性值的個體，從而保護個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，該模型促進能源節(jié)點和電動汽車之間的交易。在該模型中，K-Anonymity 方法有兩個功能：首先，它通過使用 K-Anonymity 技術構造統(tǒng)一請求來隱藏電動汽車的位置，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識符，使攻擊者無法選擇將用戶與其電動汽車關聯(lián)起來。

評估與情況分析

本節(jié)我們將對近年來提出的十種利用區(qū)塊鏈與人工智能技術融合的隱私保護系統(tǒng)進行綜合分析和評估。評估重點關注這些提出的方法的五個主要特征，包括：權限管理、數據保護、訪問控制、可擴展性和網絡安全，并討論了其優(yōu)點、缺點和潛在的改進領域。人工智能和區(qū)塊鏈技術融合產生的獨特功能為新想法和增強隱私保護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結合應用的分析結果的不同評估指標。

權限管理

訪問控制是一種安全和隱私技術，用于根據預定義的規(guī)則、指令集、策略來限制用戶對授權資源的訪問，從而保護數據完整性和系統(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控制或 RBAC 模型來管理權限。在該框架中，每個用戶被分配一個或多個角色，然后根據角色進行分類，以便系統(tǒng)控制屬性訪問權限。網絡上的用戶可以利用自己的區(qū)塊鏈地址來驗證自己的身份，并獲得屬性授權訪問。

訪問控制

訪問控制是隱私保護的關鍵基礎之一，根據組成員身份和用戶身份來限制訪問，以確保只有授權用戶才能訪問他們被允許訪問的特定資源，從而保護系統(tǒng)免受不必要的攻擊。強制訪問。為了確保有效且高效的訪問控制，框架需要考慮多種因素，包括授權、用戶身份驗證和訪問策略。

數字身份技術是物聯(lián)網應用的一種新興方法，可以提供安全可靠的訪問控制，并確保數據和設備隱私。該方法提出使用一系列基于密碼原語和數字身份技術或DIT的訪問控制策略來保護無人機、云服務器和地面站服務器（GSS）等實體之間的通信安全。一旦實體注冊完成，憑證就會存儲在內存中。下表總結了框架中的缺陷類型。

數據保護

數據保護是指數據加密、訪問控制、安全審計、數據備份等措施，確保用戶的數據不被非法訪問、篡改或泄露。在數據處理方面，可以采用數據脫敏、匿名化、數據隔離、數據加密等技術來保護數據免遭未經授權的訪問和泄露。此外，同態(tài)加密、差分隱私保護、數字簽名算法、非對稱加密算法、哈希算法等加密技術可以防止非授權用戶的非法訪問，保證數據的機密性。

網絡安全

網絡安全是一個廣泛的領域，涵蓋不同的方面，包括確保數據的機密性和完整性、防止網絡攻擊以及保護系統(tǒng)免受網絡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絡架構和協(xié)議以及安全措施。此外，分析和評估各種網絡威脅并提出相應的防御機制和安全策略對于提高系統(tǒng)的可靠性和安全性至關重要。

可擴展性

可擴展性是指系統(tǒng)處理大量數據或增加用戶數量的能力。在設計可擴展的系統(tǒng)時，開發(fā)人員必須考慮系統(tǒng)性能、數據存儲、節(jié)點管理、傳輸等幾個因素。此外，開發(fā)者在保證框架或系統(tǒng)的可擴展性的同時，還必須考慮系統(tǒng)的安全性，防止數據泄露、數據泄露等安全風險。

開發(fā)人員設計了一個符合歐洲通用數據保護規(guī)則或 GDPR 的系統(tǒng)，將隱私相關信息和藝術品元數據存儲在鏈外的分布式文件系統(tǒng)中。藝術品元數據和數字通證存儲在OrbitDB數據庫存儲系統(tǒng)中，該系統(tǒng)使用多個節(jié)點存儲數據，從而確保數據安全和隱私。鏈下分布式系統(tǒng)分散了數據存儲，從而提高了系統(tǒng)的可擴展性。

情況分析

人工智能和區(qū)塊鏈技術的融合開發(fā)了一個重點關注保護用戶隱私、身份和數據的系統(tǒng)。盡管AI數據隱私系統(tǒng)仍面臨網絡安全、數據保護、可擴展性、訪問控制等挑戰(zhàn)，但在設計階段結合實際考慮綜合考慮和權衡這些問題至關重要。隨著技術的進一步發(fā)展和進步，應用范圍的擴大，利用人工智能和區(qū)塊鏈構建的隱私保護系統(tǒng)將在未來受到更多關注。根據研究成果、技術手段和應用場景，可分為三類。

利用區(qū)塊鏈和人工智能技術在物聯(lián)網或物聯(lián)網行業(yè)中的隱私保護方法應用。

隱私保護方法在利用區(qū)塊鏈和人工智能技術的智能合約和服務中的應用。

利用區(qū)塊鏈和人工智能技術提供隱私保護的大規(guī)模數據分析方法。

第一類技術重點關注人工智能和區(qū)塊鏈技術在物聯(lián)網行業(yè)隱私保護的實施。這些方法使用人工智能技術來分析大量數據，同時利用區(qū)塊鏈網絡的去中心化和不可變的特性來確保數據的真實性和安全性。

第二類技術側重于融合人工智能和區(qū)塊鏈技術，通過利用區(qū)塊鏈的智能合約和服務來增強隱私保護。這些方法將數據分析和數據處理與人工智能結合起來，并使用區(qū)塊鏈技術來減少對可信第三方的依賴，并記錄交易。

最后，第三類技術側重于利用人工智能和區(qū)塊鏈技術的力量，在大規(guī)模數據分析中實現(xiàn)增強的隱私保護。這些方法旨在利用區(qū)塊鏈的去中心化和不變性特性來確保數據的真實性和安全性，同時人工智能技術確保數據分析的準確性。

結論

在本文中，我們通過討論人工智能和區(qū)塊鏈技術的相關方法論，并評估了這些隱私保護技術的五個主要特征，討論了如何同步使用人工智能和區(qū)塊鏈技術來增強隱私保護技術的應用。此外，我們還討論了當前系統(tǒng)的現(xiàn)有局限性?；趨^(qū)塊鏈和人工智能的隱私保護技術領域仍存在一些需要解決的挑戰(zhàn)，例如如何在數據共享和隱私保護之間取得平衡。關于如何有效融合人工智能和區(qū)塊鏈技術能力的研究正在進行中，以下是可用于集成其他技術的其他幾種方法。

邊緣計算

邊緣計算旨在通過利用邊緣和物聯(lián)網設備的力量來處理私有和敏感的用戶數據，從而實現(xiàn)去中心化。由于人工智能處理必須使用大量計算資源，因此使用邊緣計算方法可以將計算任務分配到邊緣設備進行處理，而不是將數據遷移到云服務或數據服務器。由于數據在更靠近邊緣設備本身的地方進行處理，因此延遲時間顯著減少，網絡擁塞也隨之減少，從而提高了系統(tǒng)的速度和性能。

多鏈機制

多鏈機制有可能解決單鏈區(qū)塊鏈存儲和性能問題，從而提高系統(tǒng)的可擴展性。多鏈機制的融合，有利于基于不同屬性和隱私級別的數據分類，從而提高隱私保護系統(tǒng)的存儲能力和安全性。