ब्लॉकचेन ढांचे पर अभिनव मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग में सुरक्षा को बढ़ाती है।
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हालिया अध्ययन ने मशीन लर्निंग ऑन ब्लॉकचेन (MLOB) नामक एक नवीन ढांचे को पेश किया है, जिसे मशीन लर्निंग (ML) को ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी (BT) के साथ एकीकृत करके कंप्यूटेशनल सुरक्षा में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक दृष्टिकोणों के विपरीत जो मुख्य रूप से डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं, MLOB उस महत्वपूर्ण लेकिन अक्सर अनदेखी की जाने वाली कंप्यूटेशनल सुरक्षा के पहलू का समाधान करता है। मशीन लर्निंग, जबकि शक्तिशाली है, डेटा छेड़छाड़ जैसे खतरों के प्रति संवेदनशील है, क्योंकि पारंपरिक मॉडल ब्लॉकचेन के सुरक्षित वातावरण के बाहर काम करते हैं। MLOB इन खतरों को कम करता है, डेटा प्रसंस्करण और कंप्यूटेशनल कार्यों को ब्लॉकचेन पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से सक्षम बनाकर, जो सुरक्षित निष्पादन लॉग प्रदान करते हैं। इस ढांचे में चार प्रमुख घटक शामिल हैं: ML अधिग्रहण, ML रूपांतरण, ML का सुरक्षित लोडिंग, और आधार-निर्धारित मॉडल निष्पादन। MLOB की प्रभावशीलता को आंतरिक निर्माण प्रगति की निगरानी के लिए एक प्रोटोटाइप के माध्यम से प्रदर्शित किया गया, जिसने सुरक्षा और हमलों के प्रति लचीलापन के मामले में तीन आधार-मॉडलों और दो मौजूदा ML-BT दृष्टिकोणों को पार कर लिया, जिसमें सर्वश्रेष्ठ आधार की तुलना में केवल 0.001 की न्यूनतम सटीकता कमी आई। हालांकि एक मामूली वृद्धि में विलंबता देखी गई, प्रदर्शन उद्योग मानकों के साथ लगातार बना रहा। MLOB उन्नत तकनीकों के एकीकरण को प्रोत्साहित करता है ताकि प्रतिस्पर्धात्मक लाभों को बढ़ाया जा सके जबकि सुरक्षा मुद्दों को संबोधित किया जा सके। फिर भी, बढ़ी हुई विलंबता और जटिल उपयोगकर्ता इंटरफेस जैसी चुनौतियाँ दक्षता और उपयोगिता में सुधार के लिए आगे के शोध की आवश्यकता को उजागर करती हैं, खासकर इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों में।हालिया अध्ययन, जो पत्रिका इंजीनियरिंग में प्रकाशित हुआ है, एक नवीनतम ढांचे का परिचय देता है जो मशीन लर्निंग (एमएल) और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी (बीटी) को एकीकृत करता है ताकि इंजीनियरिंग क्षेत्र में संगणकीय सुरक्षा में सुधार किया जा सके। इस ढांचे का नाम मशीन लर्निंग ऑन ब्लॉकचेन (एमएलओबी) है, जो वर्तमान एमएल-बीटी एकीकरण विधियों की कुरीतियों को दूर करने का प्रयास करता है, जो डेटा सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं जबकि संगणकीय सुरक्षा की अनदेखी करते हैं। मशीन लर्निंग का व्यापकता से इंजीनियरिंग में जटिल चुनौतियों का सामना करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो उल्लेखनीय सटीकता और दक्षता प्रदान करता है। हालाँकि, यह डेटा छेड़छाड़ और लॉजिक فساد जैसे सुरक्षा खतरों के प्रति संवेदनशील है। ब्लॉकचेन, अपनी विकेंद्रीकृत, पारदर्शी और अपरिवर्तनीय प्रकृति के साथ, इंजीनियरिंग डेटा की सुरक्षा के लिए एक साधन के रूप में जांचा गया है। फिर भी, पारंपरिक एमएल प्रक्रियाएँ ऑफ़-चेन जोखिमों के प्रति अतिसंवेदनशील बनी हुई हैं, क्योंकि एमएल मॉडल अक्सर ब्लॉकचेन वातावरण के बाहर निष्पादित होते हैं। एमएलओबी ढाँचा डेटा और संगणकीय प्रक्रियाओं को ब्लॉकचेन पर रखता है, उन्हें स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट के रूप में निष्पादित करता है ताकि निष्पादन रिकॉर्ड की सुरक्षा की जा सके। इसमें चार मुख्य घटक शामिल हैं: एमएल अधिग्रहण, जिसमें एक विशिष्ट कार्य के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है; एमएल रूपांतरण, जो प्रशिक्षित मॉडल को ब्लॉकचेन तैनाती के लिए अनुकूलित करता है; एमएल सुरक्षित लोडिंग, जो डेटा और मॉडल ट्रांसफर की सुरक्षा सुनिश्चित करता है; और सहमति-आधारित एमएल मॉडल निष्पादन, जो गणनाओं की सुरक्षा और सटीकता की गारंटी देता है। एमएलओबी ढांचे की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक प्रोटोटाइप बनाया और इसे इनडोर निर्माण प्रगति की निगरानी में लागू किया। उन्होंने एमएलओबी ढांचे की तुलना तीन आधारभूत विधियों और दो हालिया एमएल-बीटी एकीकृत दृष्टिकोणों से की। निष्कर्षों ने दिखाया कि एमएलओबी ढाँचा सुरक्षा में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है, छह विशिष्ट हमलावर परिदृश्यों के खिलाफ सफलतापूर्वक रक्षा करता है। इसने उच्च सटीकता का स्तर बनाए रखा, उच्चतम आधारभूत विधि की तुलना में केवल 0. 001 का अंतर दिखाते हुए। जबकि इसे दक्षता में मामूली कमी का सामना करना पड़ा—जिससे सबसे कुशल आधारभूत विधि की तुलना में 0. 231 सेकंड का देरी बढ़ी—कुल मिलाकर प्रदर्शन औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए संतोषजनक था। इसके अतिरिक्त, एमएलओबी ढांचे के प्रबंधन संबंधी निहितार्थ हैं। यह संगठनों को अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियों के साथ नवाचार करने के लिए प्रेरित करता है, जो संभावित रूप से अधिक प्रतिस्पर्धी इंजीनियरिंग प्रथाओं की ओर ले जा सकता है। इसके अलावा, यह डेटा और लॉजिक सुरक्षा से संबंधित जोखिमों को कम करने में मदद करता है, इस प्रकार संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित करता है और आर्थिक लचीलापन बढ़ाता है। फिर भी, इस ढांचे में कुछ सीमाएँ हैं। यह लेटेंसी-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए सीमित समर्थन प्रदान करता है और उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस का अभाव है। भविष्य के शोध इसका दक्षता बढ़ाने और उपयोगिता में सुधार करने के लिए एक अधिक सुलभ उपयोगकर्ता इंटरफेस विकसित करने पर केंद्रित होगा, ताकि इंजीनियरिंग कंप्यूटिंग में इसके अनुप्रयोग को बढ़ाया जा सके।
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ब्लॉकचेन ढांचे पर अभिनव मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग में सुरक्षा को बढ़ाती है।
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