[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出了一种基于区块链的去中心化应用（dApp），通过密码学哈希和智能合约确保自动驾驶汽车事故影像的不可篡改性和可追溯性，同时通过激励性经济模型实现损失理赔的去中心化。该系统通过在分布式账本上锚定证据，并结合AI驱动的异常检测，防止深度伪造欺诈，实现透明、防篡改的理赔处理。

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.

研究动机与目标

• 解决涉及多方利益相关者的自动驾驶汽车（AV）事故中缺乏明确责任框架的问题。
• 应对AI生成的深度伪造媒体在保险理赔中日益增长的威胁，此类媒体可规避传统法医学检测。
• 开发一种防篡改系统，实现在事故影像采集时刻即验证其真实性和可追溯性。
• 通过智能合约和经济激励机制去中心化损失理赔流程，提升公平性并减少操纵行为。
• 将区块链与基于AI的异常检测相结合，构建自动化保险理赔处理中的混合欺诈防范模型。

提出的方法

• 利用密码学哈希为所有与理赔相关的数字媒体生成唯一的数字指纹（哈希值），确保数据完整性。
• 部署许可型区块链（基于以太坊）以存储带时间戳的、不可更改的事故影像哈希值和元数据记录。
• 使用智能合约自动化并强制执行证据验证、理赔提交和损失理赔工作流程的规则。
• 引入经济激励模型，对诚实报告的参与者给予奖励，对欺诈性理赔行为施加惩罚。
• 结合事前预防（在采集时使用区块链）与事中检测（基于AI的异常与深度伪造检测），实现多层欺诈防护。
• 采用混合数据库架构——部分去中心化（区块链），部分集中化（为性能考虑）——以平衡安全性与可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用区块链技术建立自动驾驶汽车事故影像的真实性与可追溯性？
• RQ2 智能合约在去中心化和自动化自动驾驶汽车事故保险损失理赔流程中扮演何种角色？
• RQ3 如何通过事前预防（区块链）与事中检测（AI）相结合的混合系统，降低保险理赔中难以检测的深度伪造欺诈风险？
• RQ4 为确保去中心化损失理赔系统中诚实参与，需要何种经济激励机制？
• RQ5 区块链与基于AI的异常检测相结合，如何提升自动驾驶汽车保险理赔自动化处理的透明度、公平性与效率？

主要发现

• 所提出的dApp成功将与理赔相关的数字媒体锚定在区块链上，任何对影像的篡改都会导致哈希值不匹配，从而证明篡改行为。
• 通过在采集时刻使用密码学哈希和区块链的不可篡改性，系统确保了证据的可追溯性，从而防止深度伪造欺诈。
• 由智能合约和经济激励机制管理的去中心化损失理赔模型，提升了评估的客观性，并降低了理赔审核中的操纵风险。
• 事前预防（区块链）与事中检测（AI）相结合的混合方法，为应对日益复杂的深度伪造攻击提供了稳健的多层防护。
• 区块链与基于AI的异常检测相结合，实现了可扩展、透明且抗欺诈的自动驾驶汽车保险理赔处理。
• 该系统支持从个人责任模式向产品责任与网络责任模式的转变，契合不断演进的自动驾驶汽车生态系统及原始设备制造商、软件提供商和保险机构角色的变迁。