基于區塊鏈技術的AI 模型安全性研究

聶志軍

（華電新疆發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展，AI 模型在社會和經濟生活中的應用越來越廣泛。然而，在這些應用過程中，AI 模型面臨著數據隱私泄露、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。

區塊鏈技術具有去中心化、分布式存儲和安全性高等特點[2]，被廣泛應用于數字貨幣、金融、物聯網等領域中。與此同時，區塊鏈技術也為AI 模型的安全性提供了新的保障。在AI 模型的生命周期中，利用區塊鏈技術可以解決數據安全性、模型分發和審計等問題，有效保障AI 模型的安全性和隱私性。

因此，探究區塊鏈技術在AI 模型安全性中的應用及其面臨的挑戰，為深入研究AI 模型安全提供一些新的思路和方法。從區塊鏈技術的安全交付、共享應用、數據安全管理和審計監督等方面進行探討，并對將區塊鏈技術應用于AI 模型安全性可能存在的問題進行分析和提出當前可操作性的解決方案。希望能夠提高人們對于AI 模型安全性的認識，并探討區塊鏈技術在AI 模型安全性方面的應用和挑戰以及思考未來的發展趨勢。

1 區塊鏈技術在AI 模型安全性中的應用

1.1 安全交付

為確保AI 模型在交付和部署的過程中實現安全，區塊鏈技術可以提供以下方案：

1）采用基于區塊鏈的加密算法實現AI 模型的安全交付。區塊鏈的去中心化和公開透明特點可以保護數據交換的安全性，同時防止惡意篡改。此外，在交付的過程中，區塊鏈技術可以使用可驗證的身份驗證方案，以保證數據的真實性和可靠性。

2）將AI 模型數據壓縮并存儲到區塊鏈上。與傳統方式不同，模型不再保存在傳統的云端服務器，而是將原始數據和與其對應的算法壓縮為連續的數據塊，并存儲在分布式區塊鏈上。區塊鏈可以通過加密存儲、數據安全共享等多種方式保證數據傳輸的隱私和安全性[3]。在數據的整個過程中，每個中間承擔方都需要驗證交易的合法性，以保證數據不被非法修改、保護用戶隱私并防止其他安全風險。

3）利用區塊鏈技術實現智能合約規定數據的使用權限。AI 模型經過交付后，需要在部署時使用特定的權限才能運行，區塊鏈技術可以使用智能合約進行許可證管理，保證數據的可控性和完整性。

1.2 共享應用

AI 模型的共享和應用是促進AI 技術進一步發展和應用的重要手段。然而，由于AI 模型的高度個性化和敏感性，其共享和應用過程也面臨著諸多安全問題，如聲譽和信任管理、數據隱私和保護、數據公開和可追溯性等問題[4]。而區塊鏈技術可以提供多種解決方案。例如，通過智能合約建立聲譽和信任體系，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 模型和聯邦學習技術，避免將原始數據和算法直接共享給所有參與方所可能帶來的數據泄露風險。使用匿名化技術和數據的去重技術保護個人數據的隱私性和數據的可用性。最后，區塊鏈技術的數據公示和可追溯管理可保證共享數據的可靠性和數據安全管理的透明公開性。區塊鏈技術在AI 模型共享和應用的安全性方面具有廣闊的應用前景。將成為AI技術進一步推廣和發展的重要保障手段之一。

1.3 數據安全管理

在AI 模型的訓練和推斷過程中，數據安全管理是非常重要的一環。AI 模型所使用的數據通常是敏感隱私數據，例如醫療記錄和個人身份信息，如果泄露出去就可能產生極大的影響。區塊鏈技術可以提供多種手段來保障模型訓練和推斷過程的數據安全性，可以利用區塊鏈技術實現數據的去中心化和區塊鏈賬本技術保護數據隱私和安全。使用區塊鏈技術可以建立數據共享平臺、實現數據匿名和去標識化以保障數據的隱私性和安全性。同時，智能合約規定數據使用權限幫助保證數據安全和可控。因此，區塊鏈技術的特點可以保證AI 模型數據的隱私和安全性，防止數據泄露和篡改、保護數據的完整性和可用性，為AI模型發展提供了可靠的安全保障。

1.4 審計和監督

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行安全審計和監督。區塊鏈技術的賬本歷史記錄可以在任何時間點上查詢和審計，確保AI模型訓練和推斷得到了合理的審計和監督。在區塊鏈中，參與方進行了交易之后，這些交易被加入了區塊，并永久公開透明地記錄在區塊鏈上，這些記錄有利于AI 模型的審計和監督。同時，基于區塊鏈數據的可追溯性，使用區塊鏈技術可以實現AI 模型交易歷史記錄的監督和追蹤。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定行為規則和執行條件，通過智能合約實現交易行為的自動監督和執行的可編程化，從而可以實現AI 模型共享和利用過程的安全審計和監督[3]。區塊鏈技術可以實現對AI 模型的安全審計和監督，實現共享過程的安全性和可靠性。

2 區塊鏈技術在AI 模型安全性應用中的挑戰

2.1 性能限制

區塊鏈技術在處理AI 模型相關任務時可能遇到性能瓶頸，性能問題對區塊鏈技術在AI 模型安全領域的應用帶來了挑戰。AI 模型在進行推斷和訓練時，需要高效快速地讀取數據和進行計算，但由于區塊鏈技術本身的局限性，數據交換過程中往往會出現延遲和阻塞的情況。這樣的情況導致當一個節點想要訪問或者創建新的智能合約時，將需要等待很長時間，從而影響到整個系統的繁榮和穩定。結合AI 模型安全性應用而言，由于區塊鏈本身的性能問題，如處理速度和內存使用等，會對AI 模型安全性產生一定的限制。例如，在區塊鏈上實現AI 模型的加密、隱私保護和安全審查等功能，需要處理海量的數據和代碼，這可能導致區塊鏈網絡的負載過重，降低整個網絡的性能。同時，由于區塊鏈技術自身的限制，例如不良的適應性和可擴展性問題，加上部分現有的加密算法較為復雜，導致在實現AI 模型的安全和私密保護時，往往需要大量的時間和計算資源。

2.2 安全隱患

區塊鏈技術的安全性問題是AI 模型安全性應用中的重要考慮因素之一。雖然區塊鏈技術可以通過去中心化和可追溯性特點保障AI 模型的數據隱私和安全性，但由于其本身面臨被攻擊和篡改的風險，可能會對AI 模型的安全性造成不良影響。具體而言，區塊鏈技術在應用中存在的安全性問題主要包括：網絡攻擊、共識機制異常、惡意節點等。如果這些問題無法得到妥善解決，就可能導致區塊鏈技術的安全性受到損害，從而影響到AI 模型的安全性。另外，AI 模型的訓練過程需要大量的計算資源和存儲空間。在使用區塊鏈技術進行數據存儲時，需要考慮分布式節點的不穩定性和數據吞吐量的限制問題，否則可能會造成數據丟失或者訪問延遲等問題，進而影響AI 模型的訓練效果和安全性。

2.3 標準化和互操作性問題

AI 模型的安全性是在區塊鏈技術所提供的保障下得以實現的，因為區塊鏈技術本身的去中心化、分布式存儲、加密算法等特點確保了數據的安全性。然而，區塊鏈技術的標準化與互操作性問題對于在AI模型的安全性應用中仍然是一個重要的難題，它無法保證不同的區塊鏈網絡之間能夠無縫協同對接。這個問題限制了區塊鏈技術在AI 安全模型部分的應用。如果不同的區塊鏈網絡之間沒有通用標準和協議，將難以實現數據整合和共享，這無疑讓區塊鏈技術的應用受到限制，并且增加了額外的成本和風險。當前，區塊鏈技術標準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。在實際的應用過程中，需要考慮如何在不同的區塊鏈網絡之間合理、透明地共享數據、共享AI 模型，同時確保安全性與隱私性。當AI 模型應用于聯盟區塊鏈時，還需要考慮不同節點之間的共享策略，確保數據不在節點間流失或泄露[4]。

3 將區塊鏈技術應用于AI 模型安全性中應解決的問題

3.1 模式選擇

首先，了解不同的區塊鏈模式（比如公有鏈、私有鏈、聯盟鏈等）的特點和應用場景，并根據實際需要選擇最適合的模式。比如對于需要多方實時共享數據的場景，選用聯盟鏈可能更為合適；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，選用合適的區塊鏈模式可以降低實現難度，從而更好地保護AI 模型的安全性。同時，選擇最適合保護AI模型的區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AI 模型的區塊鏈模式[5]。通過引入PoS 算法，可以消除許多傳統區塊鏈中存在的問題，如高能耗、低吞吐量等。此外，區塊鏈的數據隱私保護也是非常重要的一環。相關研究表明，零知識證明（Zero-Knowledge Proofs）技術可以有效地保障數據隱私。因此，在選擇區塊鏈模式時，可以考慮PoS 和零知識證明等方面。

3.2 人才培養

對于AI 模型公司來說，為了將區塊鏈技術應用到AI 模型的安全中，人才培養是非常關鍵的一步。公司需要向內部員工提供培訓，以便員工了解并掌握區塊鏈技術的基本概念和應用場景。此外，公司還需要招聘具有區塊鏈技術相關經驗的人才來加強技術團隊的實力，以應對安全挑戰。這些人才不僅需要具備區塊鏈技術的專業知識，還需要熟悉AI 模型的特點，以便將區塊鏈技術應用于AI 模型的安全性中。通過加強區塊鏈技術人才的培養，從而構建一支高素質的專業隊伍，推動區塊鏈技術應用于AI 模型安全領域的發展。

3.3 與區塊鏈行業的合作

AI 模型公司可以與區塊鏈行業的企業和機構合作，共同推動區塊鏈技術在AI 模型安全性方面的應用和發展。這種合作可以獲得更多有關區塊鏈技術前沿和應用的信息，加速技術研發進程，同時可以提高AI 模型安全和數據隱私保護的標準和方法。因此，與區塊鏈行業的合作能夠為AI 模型公司提供相應的技術資源和業務支持，共同開展技術合作、共同研發和新商業模式的探索，帶來更多機遇。

4 結語

區塊鏈技術在AI 模型安全性中的應用研究無疑是重要的，這是對當前社會關注的AI 模型安全性如何這一話題的回應，也是人工智能發展的時代所趨。區塊鏈技術在AI 模型安全領域擁有巨大的應用優勢，為了充分發揮這一優勢，還需要克服一系列挑戰。未來需要研究和開發新的技術解決方案，加強區塊鏈技術標準化和共識算法的研究，深入探討AI 模型數據安全共享和基于區塊鏈的智能合約，為AI 模型安全性提供全面保障。