一些人工智能算法的输入是数据,用于挖掘有价值的特征。但是,互联网上的数据令人难以置信且难以授权。在这个复杂的网络空间中,很难为用户验证数据。因此,为此我们在本文中提出了 SecNet。SecNet 是一种有助于保护数据存储、数据处理和共享大规模互联网环境的架构。该架构的主要目的是使用真正的大数据创建一个更安全的网络空间,并改进各种数据源上的人工智能算法。该架构集成并提供三个主要组件 1) 基于区块链的数据交换是在保证所有权的情况下完成的。这使得在大规模空间中交换可靠的数据并形成真正的大数据。2)确保基于人工智能的安全计算平台的安全,以人工智能为动力,创建更智能的安全规则,有助于创建更稳定的网络空间。3)可信价值共享安全服务购买机制,为参与者提供了获得数据或服务提供经济奖励的绝佳机会,从而促进数据共享,从而提高人工智能的性能。
斯里印度工程技术学院电子与计算机工程系 电子邮件 ID:vinayk8188[at]gmail.com 摘要:数据是各种人工智能 (AI) 算法挖掘有价值特征的输入,但互联网中的数据分散在各处,由彼此不信任的不同利益相关者控制,并且在复杂的网络空间中难以授权或验证数据的使用。因此,很难在网络空间中实现真正的大数据和真正强大的人工智能的数据共享。在本文中,我们提出了 SecNet,这是一种可以在大规模互联网环境中实现安全数据存储、计算和共享的架构,旨在通过集成三个关键组件来创建具有真正大数据的更安全的网络空间,从而通过大量数据源增强人工智能:1)基于区块链的数据共享和所有权保证,可在大规模环境中实现可信数据共享以形成真正的大数据。2)基于人工智能的安全计算平台,可制定更智能的安全规则,有助于构建更可信的网络空间。 3)可信价值——购买安全服务的交换机制,为参与者在提供数据或服务时获得经济回报提供了途径,促进了数据共享,从而实现了人工智能的更好性能。此外,我们讨论了SecNet的典型使用场景以及潜在的替代部署方式,并从网络安全和经济收益的角度分析了其有效性。 关键词:SectNet,区块链,人工智能,安全 1.引言 随着信息技术的发展,将网络、物理和社会(CPS)系统整合为高度统一的信息社会而不仅仅是数字互联网的趋势越来越明显。在这样的信息社会中,数据是其所有者的资产,其使用应该完全由其所有者控制,尽管这不是常见的情况。鉴于数据无疑是信息社会的石油,几乎每个大公司都希望尽可能多地收集数据,以提高未来的竞争力。越来越多的个人数据,包括位置信息、网络搜索行为、用户通话、用户偏好等,被大公司产品内置的传感器悄悄收集,这给数据所有者带来了巨大的隐私泄露风险。而且,这些数据的使用不受数据所有者的控制,因为目前没有可靠的方法来记录这些数据是如何使用的以及被谁使用的,因此几乎没有办法追踪或惩罚滥用这些数据的违规者。如果有一种高效、可信的方法,将分散在整个 CPS 中的数据收集和合并,形成真正的大数据,人工智能(AI)的性能将得到显着提高,因为AI可以同时处理包含大量信息的海量数据,这将带来巨大的好处(例如,实现增强的数据安全性),甚至使AI在更多领域获得超越人类能力的能力。 2. 文献综述 H. Yin,D. Guo,K. Wang,Z. Jiang,Y. Lyu和J. Xing,超连接网络:一种分散的可信计算和网络范式。 K. Fan,W. Jiang,H. Li和Y. Yang,用于物联网医疗隐私保护的轻量级RFID协议。