2 分で読了
0 views

IoT向けブロックチェーンの活動プライバシー

(On the Activity Privacy of Blockchain for IoT)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から「ブロックチェーンを使えばIoTのセキュリティが良くなる」と聞きまして、導入の可否を早く判断しろと言われて焦っています。要点を端的に教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を3つにまとめると、1) ブロックチェーンは信頼を分散できるが、2) 永続的な取引記録が逆に利用者の活動を漏らすリスクがある、3) 時刻情報を工夫すればリスクを下げられる、という点です。

田中専務

なるほど。ただ、うちの現場でやるときの具体的な懸念は何でしょうか。設備の稼働ログが勝手に見られるとマズいということでしょうか。

AIメンター拓海

その通りです。ブロックチェーン上に記録されるのはパケットそのものではなく取引(トランザクション)で、送信元の公開鍵などが残ります。ここから送信の頻度や間隔、時間帯を分析すれば、どのデバイスがいつ動いたかを類推できるのです。

田中専務

それはつまり、公開鍵だけで誰が何をしたか分かるようになると。これって要するにユーザーの行動ログが第三者に丸見えということ?

AIメンター拓海

要するにその通りです。だが付け加えると、誰でも読める台帳だからこそ悪用されやすい。論文では、スマートホームのデータをブロックチェーンに載せると、機器種別や使用タイミングを90%以上の確率で特定できてしまったと報告しています。

田中専務

90%ですか。それは看過できませんね。では対策はどんなものがありますか。導入しても安心できるレベルにできるのでしょうか。

AIメンター拓海

可能です。論文が提案する対策はタイムスタンプの「位相」を曖昧にする手法で、具体的には複数パケットをまとめて1件の取引にするとか、台帳をまとめて合併するとか、取引の公開をランダムに遅らせるといった実務的な手段です。これで識別精度は30%以下に下がったとしています。

田中専務

なるほど。現場で実装すると通信の遅延や集約の仕方で運用負荷やコストが変わるはずです。投資対効果を考えると、どの点を優先して検討すべきでしょうか。

AIメンター拓海

良い視点です。優先度は3つです。1) どのデータを台帳に残すかを最小化する、2) タイムスタンプの精度を意図的に落とす(集約・遅延)、3) 機密性が高いデータは台帳外の安全な場所に置く。これらで費用対効果を見ながら検討できますよ。

田中専務

分かりました。要するに、ブロックチェーンは信頼の器として有効だが、記録の“時間の見せ方”を工夫しないと顧客の行動が漏れる。導入するなら、記録する量と時間の扱いを設計する必要がある、と。

AIメンター拓海

その通りですよ。大丈夫、一緒に要件を整理して、現場負荷とリスク低減の最適解を探せます。導入案の優先順位をまとめて次回持ってきましょう。

田中専務

ありがとうございます。自分の言葉でまとめますと、ブロックチェーン導入は信頼性向上に寄与するが、台帳に残る時間情報で『誰がいつ何をしたか』が推定され得るので、データ量とタイムスタンプの扱いを設計してから導入する、ということで間違いないでしょうか。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
動的グラフに対する適応的パターンマッチングと強化学習
(Adaptive Pattern Matching with Reinforcement Learning for Dynamic Graphs)
次の記事
COSINEによる大規模ネットワーク埋め込みの圧縮手法
(COSINE: Compressive Network Embedding on Large-scale Information Networks)
関連記事
AIを用いた教室学習体験の改善
(Using Artificial Intelligence to Improve Classroom Learning Experience)
小さなGPUが切り開く大きな可能性 – Lite-GPUsによるAIインフラの革新
(Good things come in small packages: Should we adopt Lite-GPUs in AI infrastructure?)
衝突ベースのウォーターマークによる実践的な能動的フェデレーテッド学習バックドア防御
(Coward: Toward Practical Proactive Federated Backdoor Defense via Collision-based Watermark)
Any-to-Any Emotion Voice Conversion
(Toward Any-to-Any Emotion Voice Conversion using Disentangled Diffusion Framework)
アキュムレータ対応量子化によるオーバーフロー回避の保証 — Accumulator-Aware Quantization with Guaranteed Overflow Avoidance
UAVの障害物回避機能を備えたAIベース航法システムに対するGPSスプーフィング攻撃
(GPS Spoofing Attacks on AI-based Navigation Systems with Obstacle Avoidance in UAV)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る