[論文レビュー] Blockchain-based Immutable Evidence and Decentralized Loss Adjustment for Autonomous Vehicle Accidents in Insurance

Mehmet Parlak|arXiv (Cornell University)|Mar 29, 2023

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、暗号ハッシュとスマートコントラクトを用いて、自律走行車両の事故映像の改ざん防止と履歴追跡を保証するブロックチェーンベースの分散型アプリケーション（dApp）を提案する。同時に、インcentivized経済モデルを用いて損害額調整を分散化することで、不正防止と透明性の高い改ざん不可の補償処理を実現する。証拠を分散型レジストリに固定することで、ディープフェイク詐欺を防止し、AI駆動の異常検出と組み合わせることで、改ざん不可の保険請求処理を可能にする。

ABSTRACT

In case of an accident between two autonomous vehicles equipped with emerging technologies, how do we apportion liability among the various players? A special liability regime has not even yet been established for damages that may arise due to the accidents of autonomous vehicles. Would the immutable, time-stamped sensor records of vehicles on distributed ledger help define the intertwined relations of liability subjects right through the accident? What if the synthetic media created through deepfake gets involved in the insurance claims? While integrating AI-powered anomaly or deepfake detection into automated insurance claims processing helps to prevent insurance fraud, it is only a matter of time before deepfake becomes nearly undetectable even to elaborate forensic tools. This paper proposes a blockchain-based insurtech decentralized application to check the authenticity and provenance of the accident footage and also to decentralize the loss-adjusting process through a hybrid of decentralized and centralized databases using smart contracts.

研究の動機と目的

• 自律走行車両（AV）の事故において複数の利害関係者にまたがる明確な責任枠組みの欠如に対処すること。
• 従来のフォレンジック手法で検出できないAI生成のディープフェイクメディアが保険請求に悪用される脅威の増加に対抗すること。
• 事故映像の真正性と履歴追跡を、撮影時点での改ざん防止を保証する、改ざん不可のシステムを構築すること。
• スマートコントラクトと経済的インセンティブを用いて損害額調整プロセスを分散化し、公平性を高め、操作のリスクを低減すること。
• ブロックチェーンとAIベースの異常検出を統合し、自動保険請求処理におけるハイブリッドな詐欺防止モデルを構築すること。

提案手法

• すべての保険関連のデジタルメディアに一意のデジタルフィンガープrint（ハッシュ値）を生成する暗号ハッシュを用いて、データの完全性を保証する。
• 時間スタンプが付与され、改ざん不可な事故映像のハッシュ値とメタデータを格納する、許可型ブロックチェーン（Ethereumベース）を導入する。
• 証拠検証、請求提出、損害額調整ワークフローのルールを自動化・強制するスマートコントラクトを採用する。
• 誠実な報告には報酬が支払われ、不正請求にはペナルティが課されるという経済的インcentivizedモデルを導入する。
• 撮影時点での予防（ブロックチェーン）と、リアルタイムでの検出（AIベースの異常およびディープフェイク検出）を組み合わせ、多層的な詐欺防止を実現する。
• セキュリティとスケーラビリティの両立を図るため、部分的に分散型（ブロックチェーン）で、部分的に集中型（パフォーマンス向上のため）のハイブリッドデータベースアーキテクチャを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーン技術を活用することで、自律走行車両の事故映像の真正性と履歴追跡をどのように確立できるか？
• RQ2 スマートコントラクトは、自律走行車両事故の保険損害額調整プロセスの分散化と自動化において、どのような役割を果たせるか？
• RQ3 撮影時点での予防（ブロックチェーン）とリアルタイムでの検出（AI）のハイブリッドシステムは、検出困難なディープフェイク詐欺のリスクをどのように低減できるか？
• RQ4 分散型損害額調整システムにおける誠実な参加を保証するには、どのような経済的インセンティブが必要か？
• RQ5 ブロックチェーンとAIベースの異常検出を統合することで、自律走行車両向けの自動保険請求処理における透明性、公平性、効率性をどのように向上できるか？

主な発見

• 提案されたdAppは、保険関連のデジタルメディアをブロックチェーン上に固定し、映像の改ざんが生じた場合にハッシュ値の不一致を示すことで、改ざんの証明を可能にした。
• 暗号ハッシュとブロックチェーンの改ざん不可性を活用して、証拠の履歴を撮影時点で保護することで、ディープフェイク詐欺を防止する。
• スマートコントラクトと経済的インセンティブで管理される分散型損害額調整モデルは、保険請求の評価における客観性を高め、操作のリスクを低減する。
• 撮影時点での予防（ブロックチェーン）とリアルタイムでの検出（AI）のハイブリッドアプローチにより、ますます洗練されたディープフェイク攻撃に対しても、強固な多層的防御が実現できる。
• ブロックチェーンとAIベースの異常検出を統合することで、自律走行車両向けにスケーラブルで透明性があり、詐欺に強く耐性のある保険請求処理が可能になる。
• 本システムは、個人責任から製品責任およびサイバー責任モデルへの移行を支援し、進化する自律走行車両エコシステムと、OEM、ソフトウェアプロバイダー、保険会社の役割の変化に整合する。