融合区块链与人工智能技术的数据隐私保护研究_区块链技术用于数据隐私保护

融合区块链与人工智能技术的数据隐私保护研究

【摘  要】：在数字化时代，数据隐私保护成为信息技术领域的关键挑战。这一挑战的应对对于保障信息安全和促进技术创新具有重要意义。本研究深入分析了区块链与人工智能技术的结合在数据隐私保护方面的应用。首先，探讨了区块链的工作原理和核心技术，接着，论述了人工智能在数据隐私保护中的作用，提出了一个融合区块链和人工智能的数据隐私保护模型，以提升保护效率和安全性。通过案例分析展示了该模型的应用效果。最后，总结了本研究的主要发现，并对未来融合区块链与人工智能技术在数据隐私保护方面的发展趋势和应用前景进行了展望。

【关键词】：数据隐私；区块链；人工智能；融合模型

 

Research on Data Privacy Protection by Integrating Blockchain and Artificial Intelligence Technologies

Abstract:In the digital age, data privacy protection has emerged as a key challenge in the field of information technology. Addressing this challenge is crucial for ensuring information security and fostering technological innovation. This study delves into the application of integrating blockchain and artificial intelligence (AI) technologies in data privacy protection. Initially, it explores the working principles and core technologies of blockchain. Subsequently, the study discusses the role of AI in data privacy protection and proposes a model that synergizes blockchain and AI to enhance efficiency and security in data privacy protection. The effectiveness of this model is demonstrated through case studies. Finally, the study summarizes its main findings and offers a perspective on the future trends and potential applications of integrating blockchain and AI technologies in the realm of data privacy protection.

Keywords: Data Privacy; Blockchain; Artificial Intelligence; Integrated Model

 

1 前言

在当今数字化社会中，数据隐私保护至关重要，同时区块链和人工智能技术的兴起为解决数据隐私问题提供了新的机遇。大量研究表明，区块链和人工智能技术的整合有效地加强了数据隐私，包括区块链的去中心化性质、智能合约的实际应用，以及隐私算法和数据共享技术在人工智能中的关键作用。区块链和人工智能的融合不仅有望加强数据隐私，而且在充满不断变化的隐私挑战的时代成为希望的灯塔。这种集成不仅利用了区块链的去中心化结构和不可变特性，还利用了人工智能以隐私为中心的算法和数据共享能力，以提供全面而强大的数据隐私解决方案。随着信息时代的不断发展，区块链与人工智能技术的融合将为未来数据隐私保护带来新的前景。

2 区块链工作原理和核心技术

2.1 区块链的工作原理

区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成，如图1所示。 其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等；共识层主要封装网络节点的各类共识算法；激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等；合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础；应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。

图1区块链基础架构

2.2 区块链的核心技术

共识算法：共识机制用来解决区块链中各节点对某个提案或记录达成共识的过程。点对点网络延迟很大。Paxos、Raft、PBFT、PoX等算法。公链场景主要是PoX，例如工作量证明（PoW）、股权证明（PoS）、算法和权益证明（DPoS）。联盟链场景共识算法主要是拜占庭容错算法PBFT和RAFT。共识算法对比如表1所示。

表1共识算法对比

这些共识算法各自具有不同的特性，适用于不同的区块链场景。选择合适的共识算法取决于项目的需求和目标。此外，非对称加密算法、分布式存储技术和P2P网络技术也是区块链技术中的重要组成部分，用于确保数据的安全性和去中心化特性。

以太坊是一个去中心化的区块链平台，它使用多个节点协作维护共享信息分类帐。 以太坊网络中的每个节点都利用 EVM 或以太坊向量机来编译智能合约，并促进通过 P2P 或点对点网络进行的节点之间的通信。 以太坊网络上的每个节点都具有独特的功能和权限，尽管所有节点都可以用于收集交易并参与区块挖掘。 此外，值得注意的是，与比特币相比，以太坊显示出更快的区块生成速度，领先近 15 秒。 这意味着加密货币矿工有更好的机会更快地获得奖励，同时验证交易的间隔时间也大大缩短。 

3 融合区块链与人工智能的数据隐私保护模型

人工智能（AI）是一广泛学科，包括机器学习和认知计算，近年来得到巨大推动，带来了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多种应用。在数据隐私保护中，AI在数据分析和风险检测方面发挥关键作用。AI可通过差分隐私技术处理敏感数据，同时维护隐私，预测隐私事件和安全漏洞，分类数据以提高隐私安全性。此外，AI用于识别异常数据访问和检测不寻常活动，自动化分析网络威胁情报，提高数据安全性，降低人工干预需求，应对数据隐私挑战。

3.1 人工智能在数据隐私保护中的作用

       在融合区块链与人工智能技术的数据隐私保护研究中，人工智能发挥着关键作用，尤其在数据隐私分析、风险检测和隐私保护方面。人工智能技术可用于建立智能的数据隐私分析系统，通过机器学习和深度学习算法识别潜在的数据隐私风险，从而有效预防数据泄露事件的发生。其次，基于人工智能的风险检测模型能够实时监测数据访问模式和行为异常，及时发现和应对可能存在的安全威胁，保障数据的安全和完整性。此外，人工智能算法在隐私保护方面可以采用差分隐私技术，对敏感数据进行加密和匿名化处理，确保数据传输和存储过程中的隐私安全。结合区块链技术，人工智能可用于智能合约的执行和数据访问控制，确保数据交换和共享过程中的安全性和可信度。因此，人工智能在整个数据隐私保护过程中发挥着不可或缺的重要作用，为保护数据隐私提供了有效的技术手段和保障。

3.2 模型概述

在当前信息时代，人工智能和区块链技术广泛应用于多个领域，其中数据安全和隐私保护是紧迫需要解决的问题。一些创新性的案例，如Anthropic的Constitutional AI、SingularityNET的去中心化AI以及ChainLink的去中心化Oracle，都尝试深度融合这两种技术，以实现更高效、安全和透明的数据处理。在Anthropic的Constitutional AI系统中，基于大型模型和区块链技术的结合，能够确保模型训练数据、参数及其输出的审计和责任的追究。类似地，SingularityNET的去中心化AI系统将AI模型部署在区块链网络上，实现模型服务与协作的去中心化。同时，ChainLink的去中心化Oracle系统让区块链网络能够安全地访问链外AI模型和数据集，并验证其输入输出，为区块链提供可信的外部信息来源。这些系统在融合人工智能和区块链技术方面主要表现为：

（1）利用区块链技术将模型的参数、训练数据及输入输出进行存储和记录，确保模型审计与责任追究的透明性；

（2）部署AI模型到区块链，实现模型服务与协作的去中心化，提高系统的稳定性及可扩展性；

（3）通过去中心化系统，让区块链能够安全地访问外部AI模型与数据，获取可信的外部数据；

（4）借助区块链系统的激励机制和代币设计，构建AI模型开发者与使用者之间的激励联结与信任交互。

融合区块链和人工智能技术的数据隐私保护模型旨在提供更全面、智能和安全的数据隐私解决方案。该模型结合了区块链的安全性、不可篡改性和去中心化特性，以及人工智能的数据分析、隐私保护和风险检测技术，以增强数据隐私保护的能力。模型的关键组成部分包括安全数据存储、智能合同、数据分析、隐私增强技术和身份验证，共同构建了一个更加综合的数据隐私保护系统。区块链与人工智能融合层次如表2所示。

表2区块链与人工智能融合的层次

       通过这些关键组成部分的协同工作，模型能够有效地处理和保护敏感数据，同时提供灵活且强大的数据隐私保护解决方案。这种融合区块链和人工智能的方法不仅提高了数据处理的效率和透明度，而且通过多层保护机制提升了整个系统的安全性和可靠性。

3.3 模型应用案例

3.3.1 分布式加密算法

基于人工智能和区块链技术相结合的隐私保护技术可以通过分布式加密算法提升数据的安全性和隐私保护水平。联邦学习结合区块链技术，实现分布式的数据训练和共享，而不需要将数据集中存储，从而降低数据泄露的风险。联邦学习是当前人工智能背景下实现数据隐私保护的有效办法，现有研究已将区块链应用于联邦学习的参与节点激励中，用于提升节点的参与积极性与公平性。Deepchain是一个基于区块链激励的深度学习框架，利用区块链和密码学实现了隐私保护的分布式深度学习。通过 Deepcoin 平台资产奖励参与方对模型训练的贡献，以提高节点参与的活跃性。此外，Deepchain 通过智能合约实现自动化超时检查和参数验证以实现激励的公平性。Kang等人提出了一种基于区块链的信誉值评估管理方案，利用多权重主观逻辑模型计算参与节点信誉值并通过契约理论实现联邦学习中可靠参与者的选择与激励。DP-AFL是一种用于车联网的异步联邦学习算法，利用分布式异步更新方案避免中心化模型聚合 的安全威胁。Kim等人认为在缺乏有效激励措施的情况下设备可能存在欺骗行为，因此要求区块链网络节点在共识过程中验证参数结果，对不诚实行为给予一定的惩罚机制。Lu等人提出在物联网中将联邦学习节点构建为区块链网络，通过差分隐私实现了隐私保护的数据共享方案，并提出一种基于模型质量证明（ProofofQuilty，PoQ）的区块链共识算法用于降低节点计算资源的开销，但该方案仍难以避免投毒攻击以及节点的搭便车行为。

这一算法保证了跨多个节点的数据一致性和安全性，并通过区块链智能合约自动化地验证数据访问请求，确保只有授权用户能够访问敏感信息。此外，该算法通过减少对中心化存储的依赖，显著提高了数据处理的速度和效率。

3.3.2 可信联邦学习模型

基于区块链的可信联邦学习模型的研究架构如下图2所示。联邦学习层通过分布式本地模型训练、自适应模型聚合、隐私需求感知等实现隐私保护的数据价值融合；区块链服务层通过链式区块结构共享模型参数，保证数据的不可篡改和可追溯特性，并通过激励机制和智能合约实现参与节点的公平性与可信的自动化模型聚合；基于区块链的隐私保护可信联邦学习实现数据驱动的个性化模型调用与交易服务，用户通过参数配置和 API 接口即可访问基于区块链和联邦学习提供的安全可信数据模型服务。在数字经济时代，数据即服务（DaaS）可以促进数据拥有方的紧密合作，发挥海量数据背后的潜在价值，降低各类用户构建数据模型的投入成本，为大数据交易市场提供隐私保护的可信模型 构建及交易范式。

图2基于区块链的可信联邦学习模型的研究架构

该模型允许多个参与者在保持数据本地化的同时共享学习模型，从而在不牺牲个人隐私的前提下增强了数据处理能力。此外，模型通过学习分散在多个节点的数据，不仅提升了分析的准确性和可靠性，而且通过区块链技术保证了模型更新的透明度和可追溯性，从而增强了整个学习过程的信任度。

这些应用案例仅代表融合模型的一部分，它为各个领域提供更安全和高效的数据隐私保护解决方案，未来还将迎来更多创新和应用，以满足不断增长的数据隐私挑战。

4 总结与展望

在本研究中，我们深入探讨了融合区块链与人工智能技术的数据隐私保护模型，以应对日益严重的数据隐私挑战。通过对区块链的安全性、不可篡改性和去中心化特性与人工智能的数据分析、隐私保护和风险检测技术的结合，展示了如何创造更全面、智能和安全的数据隐私保护解决方案。未来发展趋势和研究方向包括改进数据匿名化技术，融合区块链和人工智能以提供更智能和安全的数据隐私保护，发展多领域应用的智能合同系统，制定智能合同标准和提高智能合同的互操作性，以及研究数据风险检测方法，包括实时风险检测和威胁情报分析。这些趋势将共同推动数据隐私保护的发展，创造更安全、智能和高效的数据隐私保护方法，以满足不断增长的隐私挑战。结合区块链和人工智能技术的融合将为未来数据隐私保护提供更全面的解决方案，同时也将成为下一代IT基础设施的关键组成部分，为各领域带来更多的应用和机会。

参 考 文 献

1. 李宗维,孔德潮,牛媛争等.基于人工智能和区块链融合的隐私保护技术研究综述[J].信息安全研究,2023,9(06):557-565.程根伟. 1998年长江洪水的成因与减灾对策[M]// 许厚泽, 赵其国. 长江流域洪涝灾害与科技对策. 北京: 科学出版社, 1999: 32-36.
2. 王永超.区块链、大数据、人工智能技术推进科技期刊发展研究[J].天津科技,2022,49(11):100-104.DOI:10.14099/j.cnki.tjkj.2022.11.007.中国图书馆学会. 图书馆学通讯[J]. 1957(l)-1990(4). 北京: 北京图书馆, 1957-1990.
3. 张伟娜,黄蕾,张箴.人工智能与区块链技术融合发展研究[J].电子技术应用,2021,47(10):26-28+37.DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.211415.CALMS R B.Infrared spectroscopic studies on solid oxygen [D]. Berkeley: Univ. of California, 1965.
4. 王晨旭,程加成,桑新欣等.区块链数据隐私保护：研究现状与展望[J].计算机研究与发展,2021,58(10):2099-2119.
5. 郭瑞雪.基于区块链技术的网络数据隐私保护方法研究[J].现代信息科技,2020,4(13):164-166.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.13.052.
6. 蔡玉涵. 基于区块链的数据隐私保护技术研究[D].内蒙古科技大学,2023.DOI:10.27724/d.cnki.gnmgk.2022.000892.DES MARAIS D J, STRAUSS H, SUMMONS R E, et al. Carbon isotope evidence for the stepwise oxidation of the Proterozoic environment[J]. Nature, 1992. 359: 605-609.