[논문 리뷰] Blockchain-based Immutable Evidence and Decentralized Loss Adjustment for Autonomous Vehicle Accidents in Insurance

Mehmet Parlak|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 29.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 암호화 해시와 스마트 계약을 사용하여 자율주행차 사고 영상의 변하지 않는 성격과 기원을 보장하고, 인센티브 기반 경제 모델을 통해 손해 조정을 탈중앙화하는 블록체인 기반 탈중앙화 애플리케이션(dApp)을 제안한다. 이 시스템은 딥페이크 사기 방지를 위해 증거를 분산형 레지스트리에 고정하고, 인공지능 기반 이상 탐지와 결합하여 투명하고 변조 불가능한 청구 처리를 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자율주행차(AV) 사고에 다수의 이해관계자가 관여할 경우 명확한 책임 소재 프레임워크가 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 기존 정밀 감식 기법으로는 탐지하기 어려운 AI 생성 딥페이크 미디어가 보험 청구에 악용되는 증가하는 위협에 대응하기 위해.
• 사고 영상의 진위성과 기원을 촬영 시점에서 검증할 수 있는 변조 불가능한 시스템을 개발하기 위해.
• 스마트 계약과 경제적 인cent라이브를 활용해 손해 조정 과정을 탈중앙화하여 공정성 향상과 조작 위험 감소를 위해.
• 자동화된 보험 청구 처리에서 블록체인과 AI 기반 이상 탐지의 융합을 통해 하이브리드 사기 방지 모델을 구축하기 위해.

제안 방법

• 모든 청구 관련 디지털 미디어에 대해 고유한 디지털 지문(해시 값)을 생성하기 위해 암호화 해시를 사용하여 데이터 무결성을 확보한다.
• 시간 스탬프가 부여되고 변하지 않는 기록을 저장하기 위해 허가된 블록체인(이더리움 기반)을 도입한다.
• 증거 검증, 청구 제출, 손해 조정 워크플로우의 규칙을 자동화하고 이행하기 위해 스마트 계약을 활용한다.
• 성실한 보고에 보상하고 위조 청구에 대해 제재하는 참여자 인센티브 모델을 도입한다.
• 촬영 시점에 적용되는 예방 조치(블록체인)와 실시간 이상 탐지 및 딥페이크 탐지 기반의 감지 조치를 결합하여 다층적 사기 방지 보호를 제공한다.
• 보안과 확장성의 균형을 위해 분산형(블록체인)과 중심화된(성능을 위해)을 조합한 하이브리드 데이터베이스 아키텍처를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 블록체인 기술을 활용해 자율주행차 사고 영상의 진위성과 기원을 확립할 수 있는가?
• RQ2 스마트 계약은 자율주행차 사고 보험 손해 조정 과정의 탈중앙화와 자동화에 어떤 역할을 할 수 있는가?
• RQ3 촬영 시점 예방 조치(블록체인)와 실시간 감지 조치(AI)를 융합한 하이브리드 시스템은 보험 청구에서 탐지되지 않는 딥페이크 사기의 위험을 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 탈중앙화된 손해 조정 시스템에서 성실한 참여를 보장하기 위해 필요한 경제적 인센티브는 무엇인가?
• RQ5 블록체인과 AI 기반 이상 탐지의 통합은 자율주행차 보험 청구 처리의 투명성, 공정성, 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 dApp은 청구 관련 디지털 미디어를 블록체인에 고정하여, 영상의 어떤 변경이 발생하더라도 해시 값이 일치하지 않음을 입증함으로써 변조를 명백히 드러낸다.
• 암호화 해시와 블록체인의 불변성으로 영상 촬영 시점에서 증거의 기원을 보호함으로써 딥페이크 사기를 방지한다.
• 스마트 계약과 경제적 인센티브로 규제되는 탈중앙화된 손해 조정 모델은 청구 평가의 객관성을 높이고 조작 위험을 감소시킨다.
• 촬영 시점 예방 조치(블록체인)와 실시간 감지 조치(AI)를 융합한 하이브리드 접근 방식은 점점 더 정교해지는 딥페이크 공격에 대비한 견고한 다층적 방어를 제공한다.
• 블록체인과 AI 기반 이상 탐지의 통합은 자율주행차를 위한 확장 가능하고 투명하며 사기에 강건한 보험 청구 처리를 가능하게 한다.
• 이 시스템은 개인 책임 모델에서 제품 및 사이버 책임 모델로의 전환을 지원하며, 변화하는 자율주행차 생태계와 OEM, 소프트웨어 제공업체, 보험사의 역할 변화에 부합한다.