ब्लॉकचेन एक सेवा के रूप में: एक विकेंद्रीकृत और सुरक्षित कंप्यूटिंग प्रतिमान

विषय सूची

1. परिचय

सेंसिंग और कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों में प्रगति के कारण, डेटा-संचालित विधियाँ, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, विभिन्न डोमेन में आवश्यक हो गई हैं। हालाँकि, दो प्रमुख चुनौतियाँ बनी हुई हैं: बड़े डेटासेट प्राप्त करना और पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधन सुनिश्चित करना। ये अक्सर केंद्रीकृत क्लाउड विक्रेताओं पर निर्भरता की ओर ले जाती हैं, जिससे पारदर्शिता, सुरक्षा और गोपनीयता के मुद्दे पैदा होते हैं। स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में, विनियमों के कारण डेटा तीसरे पक्ष के साथ साझा नहीं किया जा सकता है। यह पत्र बिखरे हुए, अविश्वसनीय कंप्यूटिंग नोड्स के बीच गोपनीयता-संरक्षण सहयोग को सक्षम करने के लिए ब्लॉकचेन, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और सॉफ्टवेयर-परिभाषित नेटवर्किंग (एसडीएन) का उपयोग करके एक विकेंद्रीकृत, सुरक्षित कंप्यूटिंग प्रतिमान प्रस्तावित करता है।

2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य

2.1 ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी

ब्लॉकचेन एक अपरिवर्तनीय, विकेंद्रीकृत डिजिटल लेजर है जिसमें क्रिप्टोग्राफिक रूप से जुड़े ब्लॉक्स होते हैं। प्रत्येक ब्लॉक में पिछले ब्लॉक का हैश, लेन-देन डेटा और एक टाइमस्टैम्प शामिल होता है, जो बिना किसी केंद्रीय प्राधिकरण के प्रतिभागियों के बीच डेटा अखंडता और विश्वास सुनिश्चित करता है।

2.2 विकेंद्रीकृत मशीन लर्निंग

गूगल द्वारा पेश फेडरेटेड लर्निंग, विकेंद्रीकृत डेटा पर मॉडल प्रशिक्षण की अनुमति देती है। हालाँकि, इसके लिए एक केंद्रीय समन्वयक एजेंट की आवश्यकता होती है, जो विफलता का एकल बिंदु हो सकता है। हमारा दृष्टिकोण विकेंद्रीकृत नियंत्रण के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करके इसे समाप्त करता है।

2.3 होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन

होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन डिक्रिप्शन के बिना एन्क्रिप्टेड डेटा पर गणना करने में सक्षम बनाता है, जिससे गोपनीयता बनी रहती है। उदाहरण के लिए, दो एन्क्रिप्टेड मान $E(a)$ और $E(b)$ दिए जाने पर, कोई सीधे $E(a + b)$ की गणना कर सकता है। यह विकेंद्रीकृत लर्निंग में सुरक्षित एकत्रीकरण के लिए महत्वपूर्ण है।

3. प्रस्तावित प्रतिमान

3.1 सिस्टम आर्किटेक्चर

सिस्टम में कई कंप्यूटिंग नोड्स, एक ब्लॉकचेन नेटवर्क और एक एसडीएन नियंत्रक शामिल हैं। नोड स्थानीय रूप से मॉडल प्रशिक्षण में भाग लेते हैं, और अपडेट ब्लॉकचेन पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से एकत्रित किए जाते हैं। होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन यह सुनिश्चित करता है कि एकत्रीकरण के दौरान डेटा निजी बना रहे।

3.2 तकनीकी कार्यान्वयन

यह प्रतिमान कई प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करता है:

• ब्लॉकचेन: स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से मॉडल अपडेट और प्रोत्साहनों का प्रबंधन करता है।
• होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन: ट्रांसमिशन और एकत्रीकरण के दौरान डेटा को सुरक्षित रखता है। यह एन्क्रिप्शन स्कीम $c_1 = E(m_1)$ और $c_2 = E(m_2)$ जैसे ऑपरेशनों को $c_3 = c_1 \oplus c_2$ के रूप में संयोजित करने की अनुमति देती है, जहां $\oplus$ होमोमोर्फिक जोड़ को दर्शाता है।
• एसडीएन: नोड्स के बीच कुशल डेटा विनिमय के लिए नेटवर्क रूटिंग को अनुकूलित करता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम

4.1 सिमुलेशन सेटअप

प्रयोग विभिन्न कम्प्यूटेशनल क्षमताओं वाले 100 नोड्स के नेटवर्क का उपयोग करके किए गए। डेटासेट में एक वर्गीकरण कार्य के लिए 50,000 नमूने शामिल थे। ब्लॉकचेन को प्रूफ-ऑफ-वर्क सहमति तंत्र के साथ सिम्युलेट किया गया था।

4.2 प्रदर्शन मेट्रिक्स

मुख्य मेट्रिक्स में सटीकता, संचार ओवरहेड और गोपनीयता संरक्षण शामिल थे। प्रस्तावित विधि ने 92% सटीकता प्राप्त की, जो केंद्रीकृत दृष्टिकोणों के बराबर है, एसडीएन अनुकूलन के कारण संचार ओवरहेड में 15% की कमी के साथ। गोपनीयता बनाए रखी गई क्योंकि कच्चा डेटा कभी भी नोड्स से बाहर नहीं गया।

5. कोड कार्यान्वयन

नीचे होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन-आधारित एकत्रीकरण के लिए एक स्यूडो-कोड उदाहरण दिया गया है:

// सुरक्षित एकत्रीकरण के लिए स्यूडोकोड
function secureAggregate(models, public_key):
    encrypted_aggregate = encrypt(0, public_key)  // एन्क्रिप्टेड शून्य से आरंभ करें
    for each model in models:
        encrypted_model = encrypt(model, public_key)
        encrypted_aggregate = homomorphic_add(encrypted_aggregate, encrypted_model)
    return encrypted_aggregate

// प्रत्येक नोड पर
local_model = train_local_model(local_data)
encrypted_local_model = encrypt(local_model, public_key)
submit_to_blockchain(encrypted_local_model)

// ब्लॉकचेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट
aggregated_model = secureAggregate(received_models, public_key)
decrypted_model = decrypt(aggregated_model, private_key)  // केवल अधिकृत पक्ष ही डिक्रिप्ट कर सकते हैं

6. भविष्य के अनुप्रयोग

प्रस्तावित प्रतिमान को निम्नलिखित में लागू किया जा सकता है:

• स्वास्थ्य सेवा: अस्पतालों में मरीजों के डेटा पर कच्चा डेटा साझा किए बिना सहयोगात्मक मॉडल प्रशिक्षण, HIPAA विनियमों का पालन करते हुए।
• स्वायत्त वाहन: कई वाहनों के डेटा का उपयोग करके नेविगेशन मॉडल में सुधार के लिए विकेंद्रीकृत लर्निंग।
• आईओटी नेटवर्क: औद्योगिक आईओटी में पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए सेंसर डेटा का सुरक्षित एकत्रीकरण।
• वित्तीय सेवाएँ: कई बैंकों के डेटा पर संवेदनशील जानकारी उजागर किए बिना प्रशिक्षित धोखाधड़ी पहचान मॉडल।

भविष्य के कार्य बड़े नेटवर्क के लिए सिस्टम को स्केल करने, प्रूफ-ऑफ-स्टेक जैसे अन्य सहमति तंत्रों को एकीकृत करने और बेहतर दक्षता के लिए होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन स्कीमों को बढ़ाने पर केंद्रित होंगे।

7. मौलिक विश्लेषण

पेपर "ब्लॉकचेन एक सेवा के रूप में: एक विकेंद्रीकृत और सुरक्षित कंप्यूटिंग प्रतिमान" एक नवीन ढांचा प्रस्तुत करता है जो वर्तमान क्लाउड-केंद्रित मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों में महत्वपूर्ण सीमाओं को संबोधित करता है। ब्लॉकचेन, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और एसडीएन को एकीकृत करके, लेखक एक ऐसी प्रणाली बनाते हैं जो अविश्वसनीय नोड्स के बीच गोपनीयता-संरक्षण, विकेंद्रीकृत सहयोग को सक्षम बनाती है। यह स्वास्थ्य सेवा जैसे संदर्भों में विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां HIPAA जैसे विनियमों के तहत डेटा गोपनीयता सर्वोपरि है। होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन का उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि डेटा गणना के दौरान एन्क्रिप्टेड रहे, एक तकनीक जिसे जेंट्री (2009) द्वारा पूर्ण होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन पर seminal work में भी उजागर किया गया था। फेडरेटेड लर्निंग की तुलना में, जो अभी भी एकत्रीकरण के लिए एक केंद्रीय सर्वर पर निर्भर करती है, यह प्रतिमान विफलता के एकल बिंदुओं को समाप्त करती है, जिससे सुरक्षा और लचीलापन बढ़ता है। हालाँकि, होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन का कम्प्यूटेशनल ओवरहेड एक चुनौती बना हुआ है, जैसा कि IEEE के एन्क्रिप्टेड डेटा कम्प्यूटेशन पर अध्ययनों में उल्लेख किया गया है। नेटवर्क अनुकूलन के लिए एसडीएन का एकीकरण एक व्यावहारिक पहलू है, जो विकेंद्रीकृत वातावरण में विलंबता को कम करता है। एक तकनीकी परिप्रेक्ष्य से, गणितीय आधार होमोमोर्फिक गुणों पर निर्भर करता है, उदाहरण के लिए, योगात्मक होमोमोर्फिज्म के लिए: यदि $E(m_1)$ और $E(m_2)$ एन्क्रिप्टेड संदेश हैं, तो $E(m_1 + m_2) = E(m_1) \oplus E(m_2)$। यह व्यक्तिगत अपडेट को डिक्रिप्ट किए बिना सुरक्षित एकत्रीकरण की अनुमति देता है। 92% सटीकता और कम ओवरहेड दिखाने वाले सिमुलेशन परिणाम आशाजनक हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया में तैनाती को स्केलेबिलिटी को संबोधित करने की आवश्चयकता होगी, क्योंकि प्रूफ-ऑफ-वर्क जैसे ब्लॉकचेन सहमति तंत्र धीमे हो सकते हैं। विकेंद्रीकृत एआई के रुझानों से प्रेरित, जैसे कि ओपनएआई के फेडरेटेड लर्निंग पर शोध में चर्चा की गई है, यह कार्य एज कंप्यूटिंग की ओर बढ़ने के साथ संरेखित है। भविष्य के पुनरावृत्तियाँ इसके साथ हल्के एन्क्रिप्शन को जोड़ने वाले हाइब्रिड मॉडल या क्वांटम खतरों के लिए तैयारी करने के लिए पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी में प्रगति का लाभ उठाने का पता लगा सकती हैं। कुल मिलाकर, यह प्रतिमान गोपनीयता को बनाए रखते हुए एआई को लोकतांत्रिक बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है, हालाँकि व्यावहारिक अपनाना प्रदर्शन के साथ सुरक्षा को संतुलित करने पर निर्भर करेगा।

8. संदर्भ

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.

निष्कर्ष

प्रस्तावित ब्लॉकचेन एक सेवा के रूप में प्रतिमान, पारंपरिक क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग के लिए एक सुरक्षित, विकेंद्रीकृत विकल्प प्रदान करता है। विश्वास के लिए ब्लॉकचेन, गोपनीयता के लिए होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और दक्षता के लिए एसडीएन का लाभ उठाकर, यह डेटा सुरक्षा से समझौता किए बिना वितरित नोड्स के बीच सहयोगात्मक लर्निंग को सक्षम बनाता है। भविष्य का कार्य स्केलेबिलिटी में सुधार और उन्नत क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों को एकीकृत करने पर केंद्रित होगा।