PriRS：サイバー・フィジカル・ソーシャルシステムにおけるプライバシーと信頼性のためのAI駆動フレームワーク

サイバー・フィジカル・ソーシャルシステム（CPSS）は、データ共有のセキュリティと規制遵守に対して厳格な要件を課します。しかし、既存のソリューションは、硬直したスマートコントラクトと柔軟な社会規制とのギャップを埋めることができません。核心的な研究課題は、スケーラビリティのボトルネックを生み出すことなく、硬直したブロックチェーン取引の中で複雑な人間可読の規制ポリシーをどのように強制できるかです。これに対処するために、我々はPriRSというAI駆動のプライバシーと信頼性のフレームワークを提案します。まず、信頼された実行環境（TEE）内で、LLMベースのコンプライアンスオラクルを利用します。このエージェントは、データの承認前に厳格な遵守を確保するために規制をインテリジェントに分析します。次に、「過半数投票グループデータ共有」メカニズムを導入します。シャミールの秘密分散と条件付きプロキシ再暗号化を組み合わせることで、重い調整作業をオフチェーンに移行します。これにより、公平性が確保され、スループットが大幅に向上します。Sepoliaテストネットでの実験結果は、PriRSが最新の手法と比較してオンチェーンのガス消費を92.3%削減することを示しています。AI駆動のオラクルはポリシー違反検出において96.0%の精度と98.0%の適合率を達成し、TEE内での繰り返し実行で100%の決定論的一貫性を維持します。したがって、PriRSは分散型CPSSデータ市場のための非常に効率的で、安全かつ法的に遵守された基盤を提供します。