[論文レビュー] An Overview of AI and Blockchain Integration for Privacy-Preserving

Zongwei Li, Dechao Kong+4 more|arXiv (Cornell University)|May 6, 2023

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 14

ひとこと要約

この論文は、AIとブロックチェーンを組み合わせてプライバシーを保護する方法を概観し、技術（暗号化、識別削除、SMPC、差分プライバシー）をレビューし、認可、アクセス制御、データ保護、ネットワークセキュリティ、拡張性の観点でプライバシーシステムを評価する。

ABSTRACT

With the widespread attention and application of artificial intelligence (AI) and blockchain technologies, privacy protection techniques arising from their integration are of notable significance. In addition to protecting privacy of individuals, these techniques also guarantee security and dependability of data. This paper initially presents an overview of AI and blockchain, summarizing their combination along with derived privacy protection technologies. It then explores specific application scenarios in data encryption, de-identification, multi-tier distributed ledgers, and k-anonymity methods. Moreover, the paper evaluates five critical aspects of AI-blockchain-integration privacy protection systems, including authorization management, access control, data protection, network security, and scalability. Furthermore, it analyzes the deficiencies and their actual cause, offering corresponding suggestions. This research also classifies and summarizes privacy protection techniques based on AI-blockchain application scenarios and technical schemes. In conclusion, this paper outlines the future directions of privacy protection technologies emerging from AI and blockchain integration, including enhancing efficiency and security to achieve a more comprehensive privacy protection of privacy.

研究の動機と目的

• プライバシー保護のためのAIとブロックチェーン技術の開発と統合を要約する。
• AI-blockchainシステムで用いられるプライバシー保護技術（暗号化、識別削除、SMPC、差分プライバシー）を概説する。
• データ暗号化、識別削除、多層台帳、k-匿名性などの適用シナリオを議論し、主要な次元にわたってシステム性能を評価する。
• 現在のAIブロックチェーンのプライバシー保護アプローチの欠陥を特定し、改善の方向性を提案する。

提案手法

• ブロックチェーンとAI技術およびそれらのプライバシー保護技術の構造化された概要を提供する。
• AI-blockchainの適用シナリオと技術的手法に基づき、プライバシー技術を分類し要約する。
• データ暗号化、識別削除、マルチレイヤ分散台帳、k-匿名性を含む適用シナリオについて議論する。
• 5つの側面（認証管理、アクセス制御、データ保護、ネットワークセキュリティ、スケーラビリティ）に沿ってプライバシー保護システムを評価する。
• 欠陥と根本原因を分析し、改善の提案を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 安全なデータ共有とモデル学習に最も関連するAIとブロックチェーンのプライバシー保護技術は何ですか？
• RQ2 データ暗号化、識別削除、および分散台帳におけるプライバシー懸念に対して、AIとブロックチェーンの統合はどのように対応できるか？
• RQ3 現在のAIブロックチェーンのプライバシー保護システムに共通する欠陥とその根本原因は何ですか？
• RQ4 AIブロックチェーンのプライバシー技術の効率とセキュリティを向上させる将来の方向性は何ですか？

主な発見

著者	システム機能	AM	AC	DP	NS	SC
Singh et al. [40]	FLとBlockchainを用いたIoT医療データのプライバシーのためのフレームワーク。	✓	✓	✓	✓	✓
TURKI et al. [41]	AIと Blockchain を用いたプライバシーのためのスマートパーキングシステム	✓	✓	✓	✕	✕
Singh et al. [42]	AI-enabled Blockchain-supported スマート IoT フレームワーク	✕	✓	✓	✕	✓
Bosri et al. [43]	AI Blockchain-based プライバシー保護レコメンデーションプラットフォーム	✓	✓	✓	✕	✕
Elhoseny et al. [44]	Blockchain and AI-based privacy-preserving framework	✕	✓	✓	✓	✓
Wan et al. [45]	Blockchain-based privacy framework for B5G edge devices	✓	✓	✓	✕	✓
Deebak et al. [46]	AI blockchain-based privacy framework for smart contracts	✓	✓	✓	✕	✓
Wazid et al. [47]	Blockchain-based secure communication for healthcare drones	✓	✓	✓	✕	✕
Leed et al. [48]	Blockchain and AI-based privacy-preserving asset management	✓	✓	✓	✕	✓
Ali et al. [49]	Privacy and intrusion detection with blockchain and deep learning	✓	✓	✓	✓	✕

• AIブロックチェーンのプライバシー保護システムを評価するための5つの重要な側面を特定する：認証管理、アクセス制御、データ保護、ネットワークセキュリティ、スケーラビリティ。
• AI-blockchain文脈で用いられる多様なプライバシー技術を記録する。ゼロ知識証明、リング署名、同型暗号、セキュア・マルチパーティ計算、差分プライバシーを含む。
• 10のプライバシー保護システムを要約し、5つの評価次元にわたる長所と短所を分析する。
• アクセス制御とガバナンスにおける共通の欠陥を強調する。過度に中央集権的な設計重視、シナリオテストの不足、粗い粒度の権限など。
• データ保護アプローチ（暗号化、識別削除、マルチレイヤ台帳、k-匿名性）の分析と、それらがAIとブロックチェーンの統合を補完する方法を提供する。
• AIブロックチェーンのプライバシー保護の効率とセキュリティを向上させる将来の方向性を提案する。