基于区块链技术的AI 模型安全性研究

聂志军

（华电新疆发电有限公司昌吉分公司， 新疆 昌吉 831100）

0 引言

随着人工智能的快速发展，AI 模型在社会和经济生活中的应用越来越广泛。然而，在这些应用过程中，AI 模型面临着数据隐私泄露、对抗攻击等安全问题，这给AI 模型的安全性提出了新的挑战和要求[1]。因此，如何保证AI 模型的安全性和隐私性越来越成为了研究的热点。

区块链技术具有去中心化、分布式存储和安全性高等特点[2]，被广泛应用于数字货币、金融、物联网等领域中。与此同时，区块链技术也为AI 模型的安全性提供了新的保障。在AI 模型的生命周期中，利用区块链技术可以解决数据安全性、模型分发和审计等问题，有效保障AI 模型的安全性和隐私性。

因此，探究区块链技术在AI 模型安全性中的应用及其面临的挑战，为深入研究AI 模型安全提供一些新的思路和方法。从区块链技术的安全交付、共享应用、数据安全管理和审计监督等方面进行探讨，并对将区块链技术应用于AI 模型安全性可能存在的问题进行分析和提出当前可操作性的解决方案。希望能够提高人们对于AI 模型安全性的认识，并探讨区块链技术在AI 模型安全性方面的应用和挑战以及思考未来的发展趋势。

1 区块链技术在AI 模型安全性中的应用

1.1 安全交付

为确保AI 模型在交付和部署的过程中实现安全，区块链技术可以提供以下方案：

1）采用基于区块链的加密算法实现AI 模型的安全交付。区块链的去中心化和公开透明特点可以保护数据交换的安全性，同时防止恶意篡改。此外，在交付的过程中，区块链技术可以使用可验证的身份验证方案，以保证数据的真实性和可靠性。

2）将AI 模型数据压缩并存储到区块链上。与传统方式不同，模型不再保存在传统的云端服务器，而是将原始数据和与其对应的算法压缩为连续的数据块，并存储在分布式区块链上。区块链可以通过加密存储、数据安全共享等多种方式保证数据传输的隐私和安全性[3]。在数据的整个过程中，每个中间承担方都需要验证交易的合法性，以保证数据不被非法修改、保护用户隐私并防止其他安全风险。

3）利用区块链技术实现智能合约规定数据的使用权限。AI 模型经过交付后，需要在部署时使用特定的权限才能运行，区块链技术可以使用智能合约进行许可证管理，保证数据的可控性和完整性。

1.2 共享应用

AI 模型的共享和应用是促进AI 技术进一步发展和应用的重要手段。然而，由于AI 模型的高度个性化和敏感性，其共享和应用过程也面临着诸多安全问题，如声誉和信任管理、数据隐私和保护、数据公开和可追溯性等问题[4]。而区块链技术可以提供多种解决方案。例如，通过智能合约建立声誉和信任体系，确保模型共享和利用方之间的安全性和可靠性。使用分布式AI 模型和联邦学习技术，避免将原始数据和算法直接共享给所有参与方所可能带来的数据泄露风险。使用匿名化技术和数据的去重技术保护个人数据的隐私性和数据的可用性。最后，区块链技术的数据公示和可追溯管理可保证共享数据的可靠性和数据安全管理的透明公开性。区块链技术在AI 模型共享和应用的安全性方面具有广阔的应用前景。将成为AI技术进一步推广和发展的重要保障手段之一。

1.3 数据安全管理

在AI 模型的训练和推断过程中，数据安全管理是非常重要的一环。AI 模型所使用的数据通常是敏感隐私数据，例如医疗记录和个人身份信息，如果泄露出去就可能产生极大的影响。区块链技术可以提供多种手段来保障模型训练和推断过程的数据安全性，可以利用区块链技术实现数据的去中心化和区块链账本技术保护数据隐私和安全。使用区块链技术可以建立数据共享平台、实现数据匿名和去标识化以保障数据的隐私性和安全性。同时，智能合约规定数据使用权限帮助保证数据安全和可控。因此，区块链技术的特点可以保证AI 模型数据的隐私和安全性，防止数据泄露和篡改、保护数据的完整性和可用性，为AI模型发展提供了可靠的安全保障。

1.4 审计和监督

为了保证AI 模型共享和利用的安全性，在共享过程中需要进行安全审计和监督。区块链技术的账本历史记录可以在任何时间点上查询和审计，确保AI模型训练和推断得到了合理的审计和监督。在区块链中，参与方进行了交易之后，这些交易被加入了区块，并永久公开透明地记录在区块链上，这些记录有利于AI 模型的审计和监督。同时，基于区块链数据的可追溯性，使用区块链技术可以实现AI 模型交易历史记录的监督和追踪。这将使AI 模型的交易历史记录变得透明和公开，并使监督变得更加容易、快捷和高效。此外，利用AI 模型中的智能合约可以规定行为规则和执行条件，通过智能合约实现交易行为的自动监督和执行的可编程化，从而可以实现AI 模型共享和利用过程的安全审计和监督[3]。区块链技术可以实现对AI 模型的安全审计和监督，实现共享过程的安全性和可靠性。

2 区块链技术在AI 模型安全性应用中的挑战

2.1 性能限制

区块链技术在处理AI 模型相关任务时可能遇到性能瓶颈，性能问题对区块链技术在AI 模型安全领域的应用带来了挑战。AI 模型在进行推断和训练时，需要高效快速地读取数据和进行计算，但由于区块链技术本身的局限性，数据交换过程中往往会出现延迟和阻塞的情况。这样的情况导致当一个节点想要访问或者创建新的智能合约时，将需要等待很长时间，从而影响到整个系统的繁荣和稳定。结合AI 模型安全性应用而言，由于区块链本身的性能问题，如处理速度和内存使用等，会对AI 模型安全性产生一定的限制。例如，在区块链上实现AI 模型的加密、隐私保护和安全审查等功能，需要处理海量的数据和代码，这可能导致区块链网络的负载过重，降低整个网络的性能。同时，由于区块链技术自身的限制，例如不良的适应性和可扩展性问题，加上部分现有的加密算法较为复杂，导致在实现AI 模型的安全和私密保护时，往往需要大量的时间和计算资源。

2.2 安全隐患

区块链技术的安全性问题是AI 模型安全性应用中的重要考虑因素之一。虽然区块链技术可以通过去中心化和可追溯性特点保障AI 模型的数据隐私和安全性，但由于其本身面临被攻击和篡改的风险，可能会对AI 模型的安全性造成不良影响。具体而言，区块链技术在应用中存在的安全性问题主要包括：网络攻击、共识机制异常、恶意节点等。如果这些问题无法得到妥善解决，就可能导致区块链技术的安全性受到损害，从而影响到AI 模型的安全性。另外，AI 模型的训练过程需要大量的计算资源和存储空间。在使用区块链技术进行数据存储时，需要考虑分布式节点的不稳定性和数据吞吐量的限制问题，否则可能会造成数据丢失或者访问延迟等问题，进而影响AI 模型的训练效果和安全性。

2.3 标准化和互操作性问题

AI 模型的安全性是在区块链技术所提供的保障下得以实现的，因为区块链技术本身的去中心化、分布式存储、加密算法等特点确保了数据的安全性。然而，区块链技术的标准化与互操作性问题对于在AI模型的安全性应用中仍然是一个重要的难题，它无法保证不同的区块链网络之间能够无缝协同对接。这个问题限制了区块链技术在AI 安全模型部分的应用。如果不同的区块链网络之间没有通用标准和协议，将难以实现数据整合和共享，这无疑让区块链技术的应用受到限制，并且增加了额外的成本和风险。当前，区块链技术标准化与互操作性问题存在的同时，也给AI 模型的安全性带来了一定的挑战。在实际的应用过程中，需要考虑如何在不同的区块链网络之间合理、透明地共享数据、共享AI 模型，同时确保安全性与隐私性。当AI 模型应用于联盟区块链时，还需要考虑不同节点之间的共享策略，确保数据不在节点间流失或泄露[4]。

3 将区块链技术应用于AI 模型安全性中应解决的问题

3.1 模式选择

首先，了解不同的区块链模式（比如公有链、私有链、联盟链等）的特点和应用场景，并根据实际需要选择最适合的模式。比如对于需要多方实时共享数据的场景，选用联盟链可能更为合适；对于需要完全自治和去中心化的场景，公有链可能是不错的选择。因此，选用合适的区块链模式可以降低实现难度，从而更好地保护AI 模型的安全性。同时，选择最适合保护AI模型的区块链模式是推动其落地的有效举措。研究表明，Proof of Stake（PoS）是一种更为适合于保护AI 模型的区块链模式[5]。通过引入PoS 算法，可以消除许多传统区块链中存在的问题，如高能耗、低吞吐量等。此外，区块链的数据隐私保护也是非常重要的一环。相关研究表明，零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）技术可以有效地保障数据隐私。因此，在选择区块链模式时，可以考虑PoS 和零知识证明等方面。

3.2 人才培养

对于AI 模型公司来说，为了将区块链技术应用到AI 模型的安全中，人才培养是非常关键的一步。公司需要向内部员工提供培训，以便员工了解并掌握区块链技术的基本概念和应用场景。此外，公司还需要招聘具有区块链技术相关经验的人才来加强技术团队的实力，以应对安全挑战。这些人才不仅需要具备区块链技术的专业知识，还需要熟悉AI 模型的特点，以便将区块链技术应用于AI 模型的安全性中。通过加强区块链技术人才的培养，从而构建一支高素质的专业队伍，推动区块链技术应用于AI 模型安全领域的发展。

3.3 与区块链行业的合作

AI 模型公司可以与区块链行业的企业和机构合作，共同推动区块链技术在AI 模型安全性方面的应用和发展。这种合作可以获得更多有关区块链技术前沿和应用的信息，加速技术研发进程，同时可以提高AI 模型安全和数据隐私保护的标准和方法。因此，与区块链行业的合作能够为AI 模型公司提供相应的技术资源和业务支持，共同开展技术合作、共同研发和新商业模式的探索，带来更多机遇。

4 结语

区块链技术在AI 模型安全性中的应用研究无疑是重要的，这是对当前社会关注的AI 模型安全性如何这一话题的回应，也是人工智能发展的时代所趋。区块链技术在AI 模型安全领域拥有巨大的应用优势，为了充分发挥这一优势，还需要克服一系列挑战。未来需要研究和开发新的技术解决方案，加强区块链技术标准化和共识算法的研究，深入探讨AI 模型数据安全共享和基于区块链的智能合约，为AI 模型安全性提供全面保障。