بلاک‌چین به عنوان سرویس: یک پارادایم محاسباتی غیرمتمرکز و امن

فهرست مطالب

1. مقدمه

روش‌های مبتنی بر داده، به ویژه یادگیری ماشین، به دلیل پیشرفت در فناوری‌های سنجش و محاسبات، در حوزه‌های مختلف ضروری شده‌اند. با این حال، دو چالش عمده همچنان پابرجاست: کسب مجموعه‌داده‌های بزرگ و اطمینان از منابع محاسباتی کافی. این موارد اغلب منجر به وابستگی به فروشندگان متمرکز ابری می‌شود که مسائل شفافیت، امنیت و حریم خصوصی را به همراه دارد. در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، داده‌ها به دلیل مقررات نمی‌توانند با اشخاص ثالث به اشتراک گذاشته شوند. این مقاله یک پارادایم محاسباتی غیرمتمرکز و امن را با استفاده از بلاک‌چین، رمزنگاری همومورفیک و شبکه‌های نرم‌افزارمحور (SDN) برای فعال کردن همکاری حفظ حریم خصوصی در میان گره‌های محاسباتی پراکنده و غیرقابل اعتماد پیشنهاد می‌کند.

2. پیشینه و کارهای مرتبط

2.1 فناوری بلاک‌چین

بلاک‌چین یک دفتر کل دیجیتالی تغییرناپذیر و غیرمتمرکز متشکل از بلوک‌های مرتبط رمزنگاری شده است. هر بلوک شامل هش بلوک قبلی، داده‌های تراکنش و یک مهر زمانی است که یکپارچگی داده و اعتماد بین مشارکت‌کنندگان را بدون وجود یک مرجع مرکزی تضمین می‌کند.

2.2 یادگیری ماشین غیرمتمرکز

یادگیری فدرال، همانطور که توسط گوگل معرفی شد، آموزش مدل بر روی داده‌های غیرمتمرکز را امکان‌پذیر می‌سازد. با این حال، به یک عامل هماهنگ‌کننده مرکزی نیاز دارد که می‌تواند نقطه شکست واحد باشد. رویکرد ما این مورد را با استفاده از بلاک‌چین برای کنترل غیرمتمرکز حذف می‌کند.

2.3 رمزنگاری همومورفیک

رمزنگاری همومورفیک محاسبات روی داده‌های رمزگذاری شده را بدون نیاز به رمزگشایی امکان‌پذیر می‌سازد و حریم خصوصی را حفظ می‌کند. برای مثال، با داشتن دو مقدار رمزگذاری شده $E(a)$ و $E(b)$، می‌توان مستقیماً $E(a + b)$ را محاسبه کرد. این برای تجمیع امن در یادگیری غیرمتمرکز بسیار حیاتی است.

3. پارادایم پیشنهادی

3.1 معماری سیستم

این سیستم شامل چندین گره محاسباتی، یک شبکه بلاک‌چین و یک کنترلر SDN است. گره‌ها به صورت محلی در آموزش مدل مشارکت می‌کنند و به‌روزرسانی‌ها از طریق قراردادهای هوشمند روی بلاک‌چین تجمیع می‌شوند. رمزنگاری همومورفیک تضمین می‌کند که داده‌ها در طول تجمیع خصوصی باقی می‌مانند.

3.2 پیاده‌سازی فنی

این پارادایم چندین فناوری را یکپارچه می‌کند:

• بلاک‌چین: به‌روزرسانی‌های مدل و مشوق‌ها را از طریق قراردادهای هوشمند مدیریت می‌کند.
• رمزنگاری همومورفیک: داده‌ها را در طول انتقال و تجمیع ایمن می‌کند. طرح رمزنگاری امکان انجام عملیاتی مانند $c_1 = E(m_1)$ و $c_2 = E(m_2)$ را فراهم می‌کند تا به صورت $c_3 = c_1 \oplus c_2$ ترکیب شوند، جایی که $\oplus$ نشان‌دهنده جمع همومورفیک است.
• SDN: مسیریابی شبکه را برای تبادل کارآمد داده بین گره‌ها بهینه می‌کند.

4. نتایج آزمایشی

4.1 تنظیمات شبیه‌سازی

آزمایش‌ها با استفاده از یک شبکه 100 گره‌ای با قابلیت‌های محاسباتی مختلف انجام شد. مجموعه داده شامل 50,000 نمونه برای یک کار طبقه‌بندی بود. بلاک‌چین با مکانیزم اجماع اثبات کار شبیه‌سازی شد.

4.2 معیارهای عملکرد

معیارهای کلیدی شامل دقت، سربار ارتباطی و حفظ حریم خصوصی بود. روش پیشنهادی به دقت 92% دست یافت که قابل مقایسه با رویکردهای متمرکز بود، با کاهش 15% در سربار ارتباطی به دلیل بهینه‌سازی SDN. حریم خصوصی حفظ شد زیرا داده‌های خام هرگز گره‌ها را ترک نکردند.

5. پیاده‌سازی کد

در زیر یک مثال شبه‌کد برای تجمیع مبتنی بر رمزنگاری همومورفیک آمده است:

// شبه‌کد برای تجمیع امن
function secureAggregate(models, public_key):
    encrypted_aggregate = encrypt(0, public_key)  // مقداردهی اولیه با صفر رمزگذاری شده
    for each model in models:
        encrypted_model = encrypt(model, public_key)
        encrypted_aggregate = homomorphic_add(encrypted_aggregate, encrypted_model)
    return encrypted_aggregate

// در هر گره
local_model = train_local_model(local_data)
encrypted_local_model = encrypt(local_model, public_key)
submit_to_blockchain(encrypted_local_model)

// قرارداد هوشمند بلاک‌چین
aggregated_model = secureAggregate(received_models, public_key)
decrypted_model = decrypt(aggregated_model, private_key)  // فقط طرف‌های مجاز می‌توانند رمزگشایی کنند

6. کاربردهای آینده

پارادایم پیشنهادی می‌تواند در موارد زیر به کار رود:

• مراقبت‌های بهداشتی: آموزش مدل مشارکتی روی داده‌های بیمار در بین بیمارستان‌ها بدون اشتراک‌گذاری داده‌های خام، مطابق با مقررات HIPAA.
• خودروهای خودران: یادگیری غیرمتمرکز برای بهبود مدل‌های ناوبری با استفاده از داده‌های چندین وسیله نقلیه.
• شبکه‌های اینترنت اشیاء: تجمیع امن داده‌های سنسور برای نگهداری پیش‌بینانه در اینترنت اشیاء صنعتی.
• خدمات مالی: مدل‌های تشخیص تقلب آموزش دیده روی داده‌های چندین بانک بدون افشای اطلاعات حساس.

کار آینده بر مقیاس‌پذیری سیستم برای شبکه‌های بزرگتر، یکپارچه‌سازی سایر مکانیزم‌های اجماع مانند اثبات سهام و بهبود طرح‌های رمزنگاری همومورفیک برای کارایی بهتر متمرکز خواهد بود.

7. تحلیل اصلی

مقاله "بلاک‌چین به عنوان سرویس: یک پارادایم محاسباتی غیرمتمرکز و امن" یک چارچوب نوآورانه ارائه می‌دهد که محدودیت‌های حیاتی در رویکردهای فعلی یادگیری ماشین متمرکز بر ابر را مورد توجه قرار می‌دهد. با یکپارچه‌سازی بلاک‌چین، رمزنگاری همومورفیک و SDN، نویسندگان سیستمی ایجاد کرده‌اند که همکاری حفظ حریم خصوصی و غیرمتمرکز را در میان گره‌های غیرقابل اعتماد امکان‌پذیر می‌سازد. این امر به ویژه در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی مرتبط است، جایی که حریم خصوصی داده تحت مقرراتی مانند HIPAA از اهمیت بالایی برخوردار است. استفاده از رمزنگاری همومورفیک تضمین می‌کند که داده در طول محاسبه رمزگذاری شده باقی می‌ماند، تکنیکی که در کار بنیادی جنتری (2009) در مورد رمزنگاری کاملاً همومورفیک نیز برجسته شده است. در مقایسه با یادگیری فدرال، که هنوز به یک سرور مرکزی برای تجمیع متکی است، این پارادایم نقاط شکست واحد را حذف می‌کند و امنیت و تاب‌آوری را افزایش می‌دهد. با این حال، سربار محاسباتی رمزنگاری همومورفیک همچنان یک چالش باقی مانده است، همانطور که در مطالعات IEEE در مورد محاسبه داده‌های رمزگذاری شده ذکر شده است. یکپارچه‌سازی SDN برای بهینه‌سازی شبکه یک اقدام عملی است که تأخیر را در محیط‌های محاسباتی غیرمتمرکز کاهش می‌دهد. از منظر فنی، پایه ریاضی بر خواص همومورفیک متکی است، برای مثال برای همومورفیسم جمعی: اگر $E(m_1)$ و $E(m_2)$ پیام‌های رمزگذاری شده باشند، آنگاه $E(m_1 + m_2) = E(m_1) \oplus E(m_2)$. این امر تجمیع امن را بدون رمزگشایی به‌روزرسانی‌های فردی امکان‌پذیر می‌سازد. نتایج شبیه‌سازی که دقت 92% را با سربار کاهش‌یافته نشان می‌دهند امیدوارکننده هستند، اما استقرار در دنیای واقعی باید مقیاس‌پذیری را مورد توجه قرار دهد، زیرا مکانیزم‌های اجماع بلاک‌چین مانند اثبات کار می‌توانند کند باشند. با الهام از روندهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز، مانند موارد مورد بحث در تحقیقات OpenAI در مورد یادگیری فدرال، این کار با حرکت به سمت رایانش لبه همسو است. تکرارهای آینده می‌توانند مدل‌های ترکیبی را که این را با رمزگذاری سبک‌وزن ترکیب می‌کنند یا از پیشرفت‌ها در رمزنگاری پسا-کوانتومی برای آماده‌سازی در برابر تهدیدات کوانتومی استفاده می‌کنند، بررسی کنند. به طور کلی، این پارادایم گامی مهم به سوی دموکراتیک کردن هوش مصنوعی در عین حفظ حریم خصوصی است، اگرچه پذیرش عملی به تعادل بین امنیت و عملکرد بستگی خواهد داشت.

8. مراجع

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.

نتیجه‌گیری

پارادایم پیشنهادی بلاک‌چین به عنوان سرویس، یک جایگزین امن و غیرمتمرکز برای یادگیری ماشین سنتی مبتنی بر ابر ارائه می‌دهد. با بهره‌گیری از بلاک‌چین برای اعتماد، رمزنگاری همومورفیک برای حریم خصوصی و SDN برای کارایی، یادگیری مشارکتی را در میان گره‌های توزیع‌شده بدون به خطر انداختن امنیت داده امکان‌پذیر می‌سازد. کار آینده بر بهبود مقیاس‌پذیری و یکپارچه‌سازی تکنیک‌های رمزنگاری پیشرفته متمرکز خواهد بود.