基于區(qū)塊鏈技術(shù)的AI 模型安全性研究

聶志軍

（華電新疆發(fā)電有限公司昌吉分公司， 新疆 昌吉 831100）

0 引言

隨著人工智能的快速發(fā)展，AI 模型在社會和經(jīng)濟(jì)生活中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，在這些應(yīng)用過程中，AI 模型面臨著數(shù)據(jù)隱私泄露、對抗攻擊等安全問題，這給AI 模型的安全性提出了新的挑戰(zhàn)和要求[1]。因此，如何保證AI 模型的安全性和隱私性越來越成為了研究的熱點(diǎn)。

區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、分布式存儲和安全性高等特點(diǎn)[2]，被廣泛應(yīng)用于數(shù)字貨幣、金融、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域中。與此同時，區(qū)塊鏈技術(shù)也為AI 模型的安全性提供了新的保障。在AI 模型的生命周期中，利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以解決數(shù)據(jù)安全性、模型分發(fā)和審計(jì)等問題，有效保障AI 模型的安全性和隱私性。

因此，探究區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)，為深入研究AI 模型安全提供一些新的思路和方法。從區(qū)塊鏈技術(shù)的安全交付、共享應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全管理和審計(jì)監(jiān)督等方面進(jìn)行探討，并對將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于AI 模型安全性可能存在的問題進(jìn)行分析和提出當(dāng)前可操作性的解決方案。希望能夠提高人們對于AI 模型安全性的認(rèn)識，并探討區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性方面的應(yīng)用和挑戰(zhàn)以及思考未來的發(fā)展趨勢。

1 區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性中的應(yīng)用

1.1 安全交付

為確保AI 模型在交付和部署的過程中實(shí)現(xiàn)安全，區(qū)塊鏈技術(shù)可以提供以下方案：

1）采用基于區(qū)塊鏈的加密算法實(shí)現(xiàn)AI 模型的安全交付。區(qū)塊鏈的去中心化和公開透明特點(diǎn)可以保護(hù)數(shù)據(jù)交換的安全性，同時防止惡意篡改。此外，在交付的過程中，區(qū)塊鏈技術(shù)可以使用可驗(yàn)證的身份驗(yàn)證方案，以保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。

2）將AI 模型數(shù)據(jù)壓縮并存儲到區(qū)塊鏈上。與傳統(tǒng)方式不同，模型不再保存在傳統(tǒng)的云端服務(wù)器，而是將原始數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的算法壓縮為連續(xù)的數(shù)據(jù)塊，并存儲在分布式區(qū)塊鏈上。區(qū)塊鏈可以通過加密存儲、數(shù)據(jù)安全共享等多種方式保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾[私和安全性[3]。在數(shù)據(jù)的整個過程中，每個中間承擔(dān)方都需要驗(yàn)證交易的合法性，以保證數(shù)據(jù)不被非法修改、保護(hù)用戶隱私并防止其他安全風(fēng)險。

3）利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能合約規(guī)定數(shù)據(jù)的使用權(quán)限。AI 模型經(jīng)過交付后，需要在部署時使用特定的權(quán)限才能運(yùn)行，區(qū)塊鏈技術(shù)可以使用智能合約進(jìn)行許可證管理，保證數(shù)據(jù)的可控性和完整性。

1.2 共享應(yīng)用

AI 模型的共享和應(yīng)用是促進(jìn)AI 技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用的重要手段。然而，由于AI 模型的高度個性化和敏感性，其共享和應(yīng)用過程也面臨著諸多安全問題，如聲譽(yù)和信任管理、數(shù)據(jù)隱私和保護(hù)、數(shù)據(jù)公開和可追溯性等問題[4]。而區(qū)塊鏈技術(shù)可以提供多種解決方案。例如，通過智能合約建立聲譽(yù)和信任體系，確保模型共享和利用方之間的安全性和可靠性。使用分布式AI 模型和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，避免將原始數(shù)據(jù)和算法直接共享給所有參與方所可能帶來的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。使用匿名化技術(shù)和數(shù)據(jù)的去重技術(shù)保護(hù)個人數(shù)據(jù)的隱私性和數(shù)據(jù)的可用性。最后，區(qū)塊鏈技術(shù)的數(shù)據(jù)公示和可追溯管理可保證共享數(shù)據(jù)的可靠性和數(shù)據(jù)安全管理的透明公開性。區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型共享和應(yīng)用的安全性方面具有廣闊的應(yīng)用前景。將成為AI技術(shù)進(jìn)一步推廣和發(fā)展的重要保障手段之一。

1.3 數(shù)據(jù)安全管理

在AI 模型的訓(xùn)練和推斷過程中，數(shù)據(jù)安全管理是非常重要的一環(huán)。AI 模型所使用的數(shù)據(jù)通常是敏感隱私數(shù)據(jù)，例如醫(yī)療記錄和個人身份信息，如果泄露出去就可能產(chǎn)生極大的影響。區(qū)塊鏈技術(shù)可以提供多種手段來保障模型訓(xùn)練和推斷過程的數(shù)據(jù)安全性，可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的去中心化和區(qū)塊鏈賬本技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。使用區(qū)塊鏈技術(shù)可以建立數(shù)據(jù)共享平臺、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)匿名和去標(biāo)識化以保障數(shù)據(jù)的隱私性和安全性。同時，智能合約規(guī)定數(shù)據(jù)使用權(quán)限幫助保證數(shù)據(jù)安全和可控。因此，區(qū)塊鏈技術(shù)的特點(diǎn)可以保證AI 模型數(shù)據(jù)的隱私和安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改、保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和可用性，為AI模型發(fā)展提供了可靠的安全保障。

1.4 審計(jì)和監(jiān)督

為了保證AI 模型共享和利用的安全性，在共享過程中需要進(jìn)行安全審計(jì)和監(jiān)督。區(qū)塊鏈技術(shù)的賬本歷史記錄可以在任何時間點(diǎn)上查詢和審計(jì)，確保AI模型訓(xùn)練和推斷得到了合理的審計(jì)和監(jiān)督。在區(qū)塊鏈中，參與方進(jìn)行了交易之后，這些交易被加入了區(qū)塊，并永久公開透明地記錄在區(qū)塊鏈上，這些記錄有利于AI 模型的審計(jì)和監(jiān)督。同時，基于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的可追溯性，使用區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)AI 模型交易歷史記錄的監(jiān)督和追蹤。這將使AI 模型的交易歷史記錄變得透明和公開，并使監(jiān)督變得更加容易、快捷和高效。此外，利用AI 模型中的智能合約可以規(guī)定行為規(guī)則和執(zhí)行條件，通過智能合約實(shí)現(xiàn)交易行為的自動監(jiān)督和執(zhí)行的可編程化，從而可以實(shí)現(xiàn)AI 模型共享和利用過程的安全審計(jì)和監(jiān)督[3]。區(qū)塊鏈技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對AI 模型的安全審計(jì)和監(jiān)督，實(shí)現(xiàn)共享過程的安全性和可靠性。

2 區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

2.1 性能限制

區(qū)塊鏈技術(shù)在處理AI 模型相關(guān)任務(wù)時可能遇到性能瓶頸，性能問題對區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全領(lǐng)域的應(yīng)用帶來了挑戰(zhàn)。AI 模型在進(jìn)行推斷和訓(xùn)練時，需要高效快速地讀取數(shù)據(jù)和進(jìn)行計(jì)算，但由于區(qū)塊鏈技術(shù)本身的局限性，數(shù)據(jù)交換過程中往往會出現(xiàn)延遲和阻塞的情況。這樣的情況導(dǎo)致當(dāng)一個節(jié)點(diǎn)想要訪問或者創(chuàng)建新的智能合約時，將需要等待很長時間，從而影響到整個系統(tǒng)的繁榮和穩(wěn)定。結(jié)合AI 模型安全性應(yīng)用而言，由于區(qū)塊鏈本身的性能問題，如處理速度和內(nèi)存使用等，會對AI 模型安全性產(chǎn)生一定的限制。例如，在區(qū)塊鏈上實(shí)現(xiàn)AI 模型的加密、隱私保護(hù)和安全審查等功能，需要處理海量的數(shù)據(jù)和代碼，這可能導(dǎo)致區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載過重，降低整個網(wǎng)絡(luò)的性能。同時，由于區(qū)塊鏈技術(shù)自身的限制，例如不良的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性問題，加上部分現(xiàn)有的加密算法較為復(fù)雜，導(dǎo)致在實(shí)現(xiàn)AI 模型的安全和私密保護(hù)時，往往需要大量的時間和計(jì)算資源。

2.2 安全隱患

區(qū)塊鏈技術(shù)的安全性問題是AI 模型安全性應(yīng)用中的重要考慮因素之一。雖然區(qū)塊鏈技術(shù)可以通過去中心化和可追溯性特點(diǎn)保障AI 模型的數(shù)據(jù)隱私和安全性，但由于其本身面臨被攻擊和篡改的風(fēng)險，可能會對AI 模型的安全性造成不良影響。具體而言，區(qū)塊鏈技術(shù)在應(yīng)用中存在的安全性問題主要包括：網(wǎng)絡(luò)攻擊、共識機(jī)制異常、惡意節(jié)點(diǎn)等。如果這些問題無法得到妥善解決，就可能導(dǎo)致區(qū)塊鏈技術(shù)的安全性受到損害，從而影響到AI 模型的安全性。另外，AI 模型的訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源和存儲空間。在使用區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲時，需要考慮分布式節(jié)點(diǎn)的不穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)吞吐量的限制問題，否則可能會造成數(shù)據(jù)丟失或者訪問延遲等問題，進(jìn)而影響AI 模型的訓(xùn)練效果和安全性。

2.3 標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性問題

AI 模型的安全性是在區(qū)塊鏈技術(shù)所提供的保障下得以實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)閰^(qū)塊鏈技術(shù)本身的去中心化、分布式存儲、加密算法等特點(diǎn)確保了數(shù)據(jù)的安全性。然而，區(qū)塊鏈技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性問題對于在AI模型的安全性應(yīng)用中仍然是一個重要的難題，它無法保證不同的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之間能夠無縫協(xié)同對接。這個問題限制了區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 安全模型部分的應(yīng)用。如果不同的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之間沒有通用標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，將難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合和共享，這無疑讓區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用受到限制，并且增加了額外的成本和風(fēng)險。當(dāng)前，區(qū)塊鏈技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性問題存在的同時，也給AI 模型的安全性帶來了一定的挑戰(zhàn)。在實(shí)際的應(yīng)用過程中，需要考慮如何在不同的區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之間合理、透明地共享數(shù)據(jù)、共享AI 模型，同時確保安全性與隱私性。當(dāng)AI 模型應(yīng)用于聯(lián)盟區(qū)塊鏈時，還需要考慮不同節(jié)點(diǎn)之間的共享策略，確保數(shù)據(jù)不在節(jié)點(diǎn)間流失或泄露[4]。

3 將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于AI 模型安全性中應(yīng)解決的問題

3.1 模式選擇

首先，了解不同的區(qū)塊鏈模式（比如公有鏈、私有鏈、聯(lián)盟鏈等）的特點(diǎn)和應(yīng)用場景，并根據(jù)實(shí)際需要選擇最適合的模式。比如對于需要多方實(shí)時共享數(shù)據(jù)的場景，選用聯(lián)盟鏈可能更為合適；對于需要完全自治和去中心化的場景，公有鏈可能是不錯的選擇。因此，選用合適的區(qū)塊鏈模式可以降低實(shí)現(xiàn)難度，從而更好地保護(hù)AI 模型的安全性。同時，選擇最適合保護(hù)AI模型的區(qū)塊鏈模式是推動其落地的有效舉措。研究表明，Proof of Stake（PoS）是一種更為適合于保護(hù)AI 模型的區(qū)塊鏈模式[5]。通過引入PoS 算法，可以消除許多傳統(tǒng)區(qū)塊鏈中存在的問題，如高能耗、低吞吐量等。此外，區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)也是非常重要的一環(huán)。相關(guān)研究表明，零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）技術(shù)可以有效地保障數(shù)據(jù)隱私。因此，在選擇區(qū)塊鏈模式時，可以考慮PoS 和零知識證明等方面。

3.2 人才培養(yǎng)

對于AI 模型公司來說，為了將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到AI 模型的安全中，人才培養(yǎng)是非常關(guān)鍵的一步。公司需要向內(nèi)部員工提供培訓(xùn)，以便員工了解并掌握區(qū)塊鏈技術(shù)的基本概念和應(yīng)用場景。此外，公司還需要招聘具有區(qū)塊鏈技術(shù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的人才來加強(qiáng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的實(shí)力，以應(yīng)對安全挑戰(zhàn)。這些人才不僅需要具備區(qū)塊鏈技術(shù)的專業(yè)知識，還需要熟悉AI 模型的特點(diǎn)，以便將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于AI 模型的安全性中。通過加強(qiáng)區(qū)塊鏈技術(shù)人才的培養(yǎng)，從而構(gòu)建一支高素質(zhì)的專業(yè)隊(duì)伍，推動區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于AI 模型安全領(lǐng)域的發(fā)展。

3.3 與區(qū)塊鏈行業(yè)的合作

AI 模型公司可以與區(qū)塊鏈行業(yè)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)合作，共同推動區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性方面的應(yīng)用和發(fā)展。這種合作可以獲得更多有關(guān)區(qū)塊鏈技術(shù)前沿和應(yīng)用的信息，加速技術(shù)研發(fā)進(jìn)程，同時可以提高AI 模型安全和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)和方法。因此，與區(qū)塊鏈行業(yè)的合作能夠?yàn)锳I 模型公司提供相應(yīng)的技術(shù)資源和業(yè)務(wù)支持，共同開展技術(shù)合作、共同研發(fā)和新商業(yè)模式的探索，帶來更多機(jī)遇。

4 結(jié)語

區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全性中的應(yīng)用研究無疑是重要的，這是對當(dāng)前社會關(guān)注的AI 模型安全性如何這一話題的回應(yīng)，也是人工智能發(fā)展的時代所趨。區(qū)塊鏈技術(shù)在AI 模型安全領(lǐng)域擁有巨大的應(yīng)用優(yōu)勢，為了充分發(fā)揮這一優(yōu)勢，還需要克服一系列挑戰(zhàn)。未來需要研究和開發(fā)新的技術(shù)解決方案，加強(qiáng)區(qū)塊鏈技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化和共識算法的研究，深入探討AI 模型數(shù)據(jù)安全共享和基于區(qū)塊鏈的智能合約，為AI 模型安全性提供全面保障。