[논문 리뷰] How Can Applications of Blockchain and Artificial Intelligence Improve Performance of Internet of Things? -- A Survey

Priyanka Bothra, Raja Karmakar외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 28.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 182인용 수 7

한 줄 요약

이 종합 검토는 블록체인과 인공지능(AI)의 통합을 통해 사물인터넷(IoT) 시스템의 보안성, 확장성 및 지능 수준을 향상시키는 것을 조사한다. 블록체인의 탈중앙화된 신뢰성과 AI의 적응형 학습 능력을 활용하여, 자원이 제한된 IoT 환경에서 인증, 위협 탐지 및 실시간 의사결정을 향상시키는 통합 프레임워크를 제안한다. 주요 기여는 향후 보다 안전하고 지능적인 IoT 응용을 위한 상호보완성, 한계점 및 열린 과제를 규명하는 데 있다.

ABSTRACT

In the era of the Internet of Things (IoT), massive computing devices surrounding us operate and interact with each other to provide several significant services in industries, medical as well as in daily life activities at home, office, education sectors, and so on. The participating devices in an IoT network usually have resource constraints and the devices are prone to different cyber attacks, leading to the loopholes in the security and authentication. As a revolutionized and innovated technology, blockchain, that is applied in cryptocurrency, market prediction, etc., uses a distributed ledger that records transactions securely and efficiently. To utilize the great potential of blockchain, both industries and academia have paid a significant attention to integrate it with the IoT, as reported by several existing literature. On the other hand, Artificial Intelligence (AI) is able to embed intelligence in a system, and thus the AI can be integrated with IoT devices in order to automatically cope with different environments according to the demands. Furthermore, both blockchain and AI can be integrated with the IoT to design an automated secure and robust IoT model, as mentioned by numerous existing works. In this survey, we present a discussion on the IoT, blockchain, and AI, along with the descriptions of several research works that apply blockchain and AI in the IoT. In this direction, we point out strengths and limitations of the related existing researches. We also discuss different open challenges to exploit the full capacities of blockchain and AI in designing an IoT-based model. Therefore, the highlighted challenging issues can open the door for the development of future IoT models which will be intelligent and secure based on the integration of blockchain and AI with the IoT.

연구 동기 및 목표

• 블록체인, AI 및 IoT의 통합 현황을 분석하여 시스템 성능 향상을 도모한다.
• 블록체인과 AI를 IoT 응용 분야에 적용한 기존 연구의 강점과 한계점을 규명한다.
• 향후 IoT 시스템을 위한 확장성, 보안성, 프라이버시 및 계산 효율성 분야에서의 열린 과제를 부각시킨다.
• 블록체인과 AI 기술의 상호보완성을 바탕으로 지능적이고 안전하며 탈중앙화된 IoT를 위한 프레임워크를 제안한다.
• 실제 IoT 환경에 블록체인과 AI를 구현할 때 해결되지 않은 핵심 문제들을 제시하여 향후 연구를 이끌어낸다.

제안 방법

• 다양한 응용 분야에서 블록체인, AI 및 IoT 통합에 관한 기존 문헌을 체계적으로 검토한다.
• 합의 메커니즘, 확장성 및 보안 모델을 기반으로 IoT에서의 블록체인 응용을 분류한다.
• 특히 지도 학습과 비지도 학습 기법을 분석하여 이상 탐지 및 예측 분석에 활용된 AI 기법을 검토한다.
• 중앙 집중형 노드에 AI 추론 기능을 이관하여 엣지 장치의 부담을 줄이는 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 평가한다.
• 신뢰성과 책임성을 확보하기 위해 AI 기반 의사결정과 블록체인의 불변성 감사 기록을 융합한 하이브리드 모델을 검토한다.
• 무선 및 엣지 환경에서의 통신 오버헤드, 지연 시간 및 계산 제약 등 기술적 및 아키텍처적 과제를 규명한다.

Figure 1 : General applications of IoT

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자원이 제한된 IoT 네트워크에서 블록체인 기술이 보안성, 신뢰성 및 탈중앙화를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 AI는 어떻게 다이나믹한 IoT 환경에서 적응성, 자동화 및 실시간 의사결정 능력을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 블록체인과 AI를 IoT 시스템에 통합할 때의 주요 기술적 및 아키텍처적 과제는 무엇인가?
• RQ4 기존의 AI 및 블록체인 모델은 IoT 구현 환경에서 확장성, 지연 시간 및 에너지 효율성 측면에서 어떻게 성능을 보이는가?
• RQ5 블록체인과 AI를 활용한 통합적이고 지능적이며 안전한 IoT 프레임워크 설계를 위한 열린 연구 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 블록체인은 탈중앙화되고 불변하며 감사 가능한 거래 로그를 제공함으로써 IoT 보안성을 향상시켜 중앙 집중형 기관에 대한 의존도를 낮춘다.
• 지도 학습과 비지도 학습을 활용한 AI 기반 이상 탐지 기술은 위협 노출 평가를 향상시키고, IoT 네트워크에서 지속적인 보안 모니터링을 가능하게 한다.
• 중앙 집중형 AI 모델과 결합된 엣지 컴퓨팅은 엣지 장치의 계산 부담을 줄이지만, 통신 오버헤드는 여전히 핵심 과제로 남아 있다.
• 사용자 행동에서 학습하는 인간 중심의 AI 모델은 언어, 감정 및 맥락을 이해함으로써 인간과 기계 간 격차를 줄일 수 있다.
• AI를 5G 및 무선 IoT 네트워크와 융합하면 자원 관리의 유연성이 향상되지만, 스펙트럼, 지연 시간 및 대역폭 제약를 해결하기 위한 새로운 모델이 필요하다.
• 진전이 있었음에도 불구하고, 특히 저전력 IoT 장치에 AI와 블록체인을 구현할 경우 확장성, 에너지 효율성 및 상호운용성 분야에서 여전히 큰 과제가 남아 있다.

Figure 2 : Taxonomy of IoT security and privacy