[논문 리뷰] Securing AI-based Healthcare Systems using Blockchain Technology: A State-of-the-Art Systematic Literature Review and Future Research Directions

Rucha Shinde, Shruti Patil외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 30.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 청각 AI 응용 분야에서 특히 AI 기반 의료 시스템의 보안, 프라이버시 및 신뢰성을 향상하기 위해 블록체인 통합 프레임워크를 제안한다. 데이터 유래 추적, 검증 가능한 모델 훈련, 그리고 적대적 공격에 대한 방어를 위해 블록체인을 활용함으로써, 단일 장애 지점 감소 및 투명성 향상과 같은 주요 이점을 규명하였지만, 현재 연구는 초기 단계에 머물러 있으며 극복해야 할 도전 과제가 다수 있음을 강조한다.

ABSTRACT

Healthcare systems are increasingly incorporating Artificial Intelligence into their systems, but it is not a solution for all difficulties. AI's extraordinary potential is being held back by challenges such as a lack of medical datasets for training AI models, adversarial attacks, and a lack of trust due to its black box working style. We explored how blockchain technology can improve the reliability and trustworthiness of AI-based healthcare. This paper has conducted a Systematic Literature Review to explore the state-of-the-art research studies conducted in healthcare applications developed with different AI techniques and Blockchain Technology. This systematic literature review proceeds with three different paths as natural language processing-based healthcare systems, computer vision-based healthcare systems and acoustic AI-based healthcare systems. We found that 1) Defence techniques for adversarial attacks on AI are available for specific kind of attacks and even adversarial training is AI based technique which in further prone to different attacks. 2) Blockchain can address security and privacy issues in healthcare fraternity. 3) Medical data verification and user provenance can be enabled with Blockchain. 4) Blockchain can protect distributed learning on heterogeneous medical data. 5) The issues like single point of failure, non-transparency in healthcare systems can be resolved with Blockchain. Nevertheless, it has been identified that research is at the initial stage. As a result, we have synthesized a conceptual framework using Blockchain Technology for AI-based healthcare applications that considers the needs of each NLP, Computer Vision, and Acoustic AI application. A global solution for all sort of adversarial attacks on AI based healthcare. However, this technique has significant limits and challenges that need to be addressed in future studies.

연구 동기 및 목표

• 블록체인 기술이 AI 기반 의료 시스템의 보안 및 프라이버시 과제를 해결하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 조사하기.
• 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 청각 AI의 세 가지 핵심 의료 AI 영역에서 블록체인과 AI의 통합에 관한 기존 연구를 분석하기.
• AI 기반 의료 시스템에서 적대적 공격 방어 및 데이터 무결성에 있어 현재 접근법의 한계와 연구 격차를 규명하기.
• NLP, 컴퓨터 비전, 청각 AI 응용 분야의 고유한 요구사항을 고려한 통합 블록체인 기반 솔루션의 개념적 프레임워크 제안하기.
• 확장성, 상호운용성 및 강건성에 중점을 두어 블록체인을 활용한 의료 분야 AI 보안을 위한 향후 연구 방향 제시하기.

제안 방법

• 자연어 처리 기반, 컴퓨터 비전 기반, 청각 AI 기반 의료 시스템의 세 가지 AI 응용 경로를 대상으로 체계적 문헌 리뷰 수행.
• 적대적 공격에 대비한 기존 방어 기법을 평가하며, 특히 적대적 훈련의 가용성과 추가 공격에 대한 취약성을 분석.
• 불변 레지스트리 기반으로 의료 데이터 유래 추적, 접근 제어, 감사 가능성 향상에서 블록체인의 역할 분석.
• 이질적인 의료 데이터 소스 간 분산 및 피어 투 피어 학습을 보다 안전하게 보장하기 위해 블록체인의 잠재적 기여 평가.
• NLP, 컴퓨터 비전, 청각 AI 워크로드의 고유 요구사항을 반영한 AI와 블록체인의 통합 개념적 프레임워크 종합.
• 성능 오버헤드, 표준화 격차, 탈중앙화 시스템에 대한 신뢰성 등 기술적 및 실무적 과제 규명.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 블록체인 기술은 AI 기반 의료 시스템의 보안성과 신뢰성 향상에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ2 AI 기반 의료 시스템에서 적대적 공격 방어 기법의 현재 한계는 무엇이며, 블록체인은 이러한 한계를 완화할 수 있는가?
• RQ3 블록체인은 의료 AI 응용 분야에서 데이터 유래 추적, 무결성 검증 및 접근 제어를 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ4 블록체인은 이질적인 의료 데이터 세트 간에 안전하고 투명한 분산 학습을 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 AI 기반 의료 분야에서 블록체인 통합을 위한 주요 과제와 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 블록체인 기술은 불변 감사 기록 및 탈중앙화된 접근 제어를 통해 의료 분야의 보안 및 프라이버시 문제를 효과적으로 완화한다.
• 블록체인 기반 레지스트리로 의료 데이터의 유래 추적과 사용자 신원 확인을 신뢰성 있게 구현함으로써 AI 출력에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
• 이질적인 데이터를 가진 다수의 의료 기관 간에 안전하고 프라이버시를 보장하는 분산 학습을 블록체인이 지원할 수 있다.
• 블록체인 통합은 AI 기반 의료 시스템에서 단일 장애 지점 감소와 투명성 향상에 기여한다.
• 이러한 이점에도 불구하고, 현재 의료 분야에서의 블록체인-AI 통합 연구는 초기 단계에 머물러 있으며, 확장성, 성능, 표준화 측면에서 여전히 도전 과제가 많다.
• 적대적 방어 기법은 여전히 새로운 공격 유형에 취약하며, AI 기반 의료 시스템 전반에 적용 가능한 보편적 솔루션은 존재하지 않는다.