البلوك تشين كخدمة: نموذج حوسبة لا مركزي وآمن

جدول المحتويات

1. المقدمة

أصبحت الأساليب القائمة على البيانات، وخاصة تعلم الآلة، أساسية في مختلف المجالات بسبب التقدم في تقنيات الاستشعار والحوسبة. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات رئيسية: جمع مجموعات البيانات الكبيرة وضمان موارد حاسوبية كافية. يؤدي هذا غالبًا إلى الاعتماد على موردي السحابة المركزية، مما يثير قضايا الشفافية والأمان والخصوصية. في قطاعات مثل الرعاية الصحية، لا يمكن مشاركة البيانات مع أطراف ثالثة بسبب اللوائح. تقترح هذه الورقة نموذج حوسبة لا مركزي وآمن باستخدام البلوك تشين، والتشفيه المتجانس، وشبكات SDN لتمكين التعاون الحافظ للخصوصية بين عقد الحوسبة المتناثرة غير الموثوقة.

2. الخلفية والأعمال ذات الصلة

2.1 تقنية البلوك تشين

البلوك تشين هو سجل رقمي لا مركزي وغير قابل للتغيير يتكون من كتل مرتبطة تشفيريًا. تحتوي كل كتلة على تجزئة للكتلة السابقة، وبيانات المعاملة، وطابع زمني، مما يضمن سلامة البيانات والثقة بين المشاركين دون سلطة مركزية.

2.2 تعلم الآلة اللامركزي

يسمح التعلم الموحد، كما قدمته جوجل، بتدريب النماذج على البيانات اللامركزية. ومع ذلك، فإنه يتطلب وكيل تنسيق مركزي، والذي يمكن أن يكون نقطة فشل وحيدة. نهجنا يلغي هذا باستخدام البلوك تشين للتحكم اللامركزي.

2.3 التشفيه المتجانس

يُمكّن التشفيه المتجانس من إجراء العمليات الحسابية على البيانات المشفرة دون فك التشفير، مما يحافظ على الخصوصية. على سبيل المثال، بالنظر إلى قيمتين مشفرتين $E(a)$ و $E(b)$، يمكن حساب $E(a + b)$ مباشرة. هذا أمر بالغ الأهمية للتجميع الآمن في التعلم اللامركزي.

3. النموذج المقترح

3.1 بنية النظام

يتكون النظام من عقد حوسبة متعددة، وشبكة بلوك تشين، وجهاز تحكم SDN. تشارك العقد في تدريب النماذج محليًا، ويتم تجميع التحديثات عبر العقود الذكية على البلوك تشين. يضمن التشفيه المتجانس بقاء البيانات خاصة أثناء التجميع.

3.2 التنفيذ التقني

يدمج النموذج عدة تقنيات:

• البلوك تشين: يدير تحديثات النماذج والحوافز عبر العقود الذكية.
• التشفيه المتجانس: يؤمن البيانات أثناء النقل والتجميع. يسمح نظام التشفيه بعمليات مثل $c_1 = E(m_1)$ و $c_2 = E(m_2)$ ليتم دمجها كـ $c_3 = c_1 \oplus c_2$، حيث $\oplus$ تمثل الجمع المتجانس.
• شبكات SDN: تحسن توجيه الشبكة لتبادل البيانات بكفاءة بين العقد.

4. النتائج التجريبية

4.1 إعداد المحاكاة

أُجريت التجارب باستخدام شبكة من 100 عقدة بقدرات حاسوبية متنوعة. تضمنت مجموعة البيانات 50,000 عينة لمهمة تصنيف. تم محاكاة البلوك تشين بآلية إجماع إثبات العمل.

4.2 مقاييس الأداء

شملت المقاييس الرئيسية الدقة، وحمل الاتصالات، والحفاظ على الخصوصية. حققت الطريقة المقترحة دقة 92%، مماثلة للأساليب المركزية، مع انخفاض بنسبة 15% في حمل الاتصالات بسبب تحسينات SDN. تم الحفاظ على الخصوصية حيث أن البيانات الأولية لم تغادر العقد أبدًا.

5. تنفيذ الكود

فيما يلي مثال على الكود الزائف للتجميع القائم على التشفيه المتجانس:

// كود زائف للتجميع الآمن
function secureAggregate(models, public_key):
    encrypted_aggregate = encrypt(0, public_key)  // التهيئة بصفر مشفر
    for each model in models:
        encrypted_model = encrypt(model, public_key)
        encrypted_aggregate = homomorphic_add(encrypted_aggregate, encrypted_model)
    return encrypted_aggregate

// في كل عقدة
local_model = train_local_model(local_data)
encrypted_local_model = encrypt(local_model, public_key)
submit_to_blockchain(encrypted_local_model)

// العقد الذكي في البلوك تشين
aggregated_model = secureAggregate(received_models, public_key)
decrypted_model = decrypt(aggregated_model, private_key)  // فقط الأطراف المصرح لها يمكنها فك التشفير

6. التطبيقات المستقبلية

يمكن تطبيق النموذج المقترح في:

• الرعاية الصحية: تدريب نماذج تعاونية على بيانات المرضى عبر المستشفيات دون مشاركة البيانات الأولية، مع الامتثال لأنظمة HIPAA.
• المركبات الذاتية: تعلم لا مركزي لتحسين نماذج الملاحة باستخدام البيانات من مركبات متعددة.
• شبكات إنترنت الأشياء: تجميع آمن لبيانات أجهزة الاستشعار للصيانة التنبؤية في إنترنت الأشياء الصناعي.
• الخدمات المالية: نماذج كشف الاحتيال المدربة على بيانات من بنوك متعددة دون الكشف عن المعلومات الحساسة.

سيركز العمل المستقبلي على توسيع نطاق النظام ليشمل شبكات أكبر، ودمج آليات إجماع أخرى مثل إثبات الحصة، وتحسين أنظمة التشفيه المتجانس لكفاءة أفضل.

7. التحليل الأصلي

تقدم الورقة البحثية "البلوك تشين كخدمة: نموذج حوسبة لا مركزي وآمن" إطارًا مبتكرًا يعالج القيود الحرجة في نهج تعلم الآلة الحالية المركزة على السحابة. من خلال دمج البلوك تشين، والتشفيه المتجانس، وشبكات SDN، أنشأ المؤلفون نظامًا يمكّن من التعاون الحافظ للخصوصية واللامركزي بين العقد غير الموثوقة. هذا ذو صلة خاصة في سياقات مثل الرعاية الصحية، حيث تكون خصوصية البيانات ذات أهمية قصوى بموجب لوائح مثل HIPAA. يضمن استخدام التشفيه المتجانس بقاء البيانات مشفرة أثناء الحساب، وهي تقنية تم تسليط الضوء عليها أيضًا في العمل المؤسس حول التشفيه المتجانس الكامل لجينتري (2009). مقارنة بالتعلم الموحد، الذي لا يزال يعتمد على خادم مركزي للتجميع، يلغي هذا النموذج نقاط الفشل المفردة، مما يعزز الأمان والمرونة. ومع ذلك، يظل الحمل الحسابي للتشفيه المتجانس تحديًا، كما لوحظ في دراسات IEEE حول حساب البيانات المشفرة. يعد دمج SDN لتحسين الشبكة لمسة عملية، مما يقلل من زمن الوصل في البيئات اللامركزية. من منظور تقني، يعتمد الأساس الرياضي على الخصائص المتجانسة، على سبيل المثال، للتجانس الجمعي: إذا كانت $E(m_1)$ و $E(m_2)$ رسائل مشفرة، فإن $E(m_1 + m_2) = E(m_1) \oplus E(m_2)$. هذا يسمح بالتجميع الآمن دون فك تشفير التحديثات الفردية. النتائج المحاكاة التي تظهر دقة 92% مع انخفاض الحمل واعدة، لكن النشر في العالم الحقيقي سيحتاج إلى معالجة قابلية التوسع، حيث أن آليات إجماع البلوك تشين مثل إثبات العمل يمكن أن تكون بطيئة. مستوحى من اتجاهات الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مثل تلك التي نوقشت في بحث OpenAI حول التعلم الموحد، يتماشى هذا العمل مع التوجه نحو الحوسبة الطرفية. يمكن للتكرارات المستقبلية استكشاف النماذج الهجينة التي تجمع هذا مع التشفيه خفيف الوزن أو الاستفادة من التقدم في تشفير ما بعد الكم للاستعداد للتهديدات الكمومية. بشكل عام، يمثل هذا النموذج خطوة مهمة نحو ديمقراطية الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الخصوصية، على أن الاعتماد العملي سيعتمد على تحقيق التوازن بين الأمان والأداء.

8. المراجع

1. Shokri, R., & Shmatikov, V. (2015). Privacy-preserving deep learning. In Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security.
2. McMahan, B., et al. (2017). Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data. In Artificial Intelligence and Statistics.
3. Gentry, C. (2009). Fully homomorphic encryption using ideal lattices. In STOC.
4. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.
5. Yang, Q., et al. (2019). Federated learning. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning.
6. Zyskind, G., et al. (2015). Decentralizing privacy: Using blockchain to protect personal data. In Security and Privacy Workshops.

الخلاصة

يقدم نموذج البلوك تشين كخدمة المقترح بديلاً آمناً ولا مركزياً لتعلم الآلة التقليدي القائم على السحابة. من خلال الاستفادة من البلوك تشين للثقة، والتشفيه المتجانس للخصوصية، وشبكات SDN للكفاءة، فإنه يمكن التعلم التعاوني بين العقد الموزعة دون المساس بأمان البيانات. سيركز العمل المستقبلي على تحسين قابلية التوسع ودمج تقنيات التشفيه المتقدمة.