Эффективная инкрементная хеш-цепочка с вероятностным методом на основе фильтра для обновления легких узлов блокчейна
https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-3-538-546
Аннотация
В блокчейне обеспечение целостности данных при обновлении распределенных реестров является сложным и фундаментальным процессом. Большинство сетей блокчейнов для проверки подлинности данных, полученных от других одноранговых узлов в сети, используют дерево Меркла. Создание дерева Меркла для каждого блока в сети и составление ветви дерева для каждого запроса на проверку транзакции является трудоемким процессом, требующим больших вычислений. Кроме того, отправка этих данных по сети генерирует большой трафик. В работе предложен обновленный механизм, использующий инкрементную хеш-цепочку с вероятностным фильтром для проверки данных блока, предоставления доказательства целостности данных и эффективного обновления легких узлов блокчейна. Доказано, что предложенная модель обеспечивает более высокую производительность и требует меньше вычислений, чем дерево Меркла, сохраняя при этом тот же уровень безопасности.
Об авторах
М. А. Маалла
Университет ИТМО
Россия
Россия
Маалла Махер Аднан — студент
Санкт-Петербург, 197101
С. В. Беззатеев
Университет ИТМО; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия
Россия
Беззатеев Сергей Валентинович — доктор технических наук, доцент, профессор; заведующий кафедрой
Санкт-Петербург, 197101
Санкт-Петербург, 190000
sc 6602425996
Список литературы
1. Nakamoto S. Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Decentralized Business Review, 2008, pp. 21260.
2. Lamport L. Password authentication with insecure communication. Communications of the ACM, 1981, vol. 24, no. 11, pp. 770–772. https://doi.org/10.1145/358790.358797
3. Merkle R.C. A digital signature based on a conventional encryption function. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 1988, vol. 293, pp. 369–378. https://doi.org/10.1007/3-540-48184-2_32
4. Wang S., Ouyang L., Yuan Y., Ni X., Han X., Wang F.-Y. Blockchainenabled smart contracts: architecture, applications, and future trends. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, vol. 49, no. 11, pp. 2266–2277. https://doi.org/10.1109/TSMC.2019.2895123
5. Das K., Bera B., Saha S., Kumar N., You I., Chao H.-C. AI-envisioned blockchain-enabled signature-based key management scheme for industrial cyber-physical systems. IEEE Internet of Things Journal, 2022, vol. 9, no. 9, pp. 6374–6388. https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3109314
6. Sharma P., Jindal R., Borah M.D. Blockchain technology for cloud storage: A systematic literature review. ACM Computing Surveys, 2020, vol. 53, no. 4, pp. 3403954. https://doi.org/10.1145/3403954
7. Hariharasitaraman S., Balakannan S.P. A dynamic data security mechanism based on position aware Merkle tree for health rehabilitation services over cloud. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2019, in press. https://doi.org/10.1007/s12652-019-01412-0
8. Alzubi J.A. Blockchain-based Lamport Merkle Digital Signature: Authentication tool in IoT healthcare. Computer Communications, 2021, vol. 170, pp. 200–208. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.02.002
9. Dhumwad S., Sukhadeve M., Naik C., Manjunath K.N., Prabhu S. A peer to peer money transfer using SHA256 and Merkle tree. Proc. of the 23rd Annual International Conference in Advanced Computing and Communications (ADCOM), 2017, pp. 40–43. https://doi.org/10.1109/ADCOM.2017.00013
10. Zhang D., Le J., Mu N., Liao X. An anonymous off-blockchain micropayments scheme for cryptocurrencies in the real world. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020, vol. 50, no. 1, pp. 32–42. https://doi.org/10.1109/TSMC.2018.2884289
11. Ojetunde B., Shibata N., Gao J. Secure payment system utilizing MANET for disaster areas. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, vol. 49, no. 12, pp. 2651–2663. https://doi.org/10.1109/TSMC.2017.2752203
12. Zhou Z., Wang B., Dong M., Ota K. Secure and efficient vehicle-togrid energy trading in cyber physical systems: Integration of blockchain and edge computing. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020, vol. 50, no. 1, pp. 43–57. https://doi.org/10.1109/TSMC.2019.2896323
13. Mao J., Zhang Y., Li P., Li T., Wu Q., Liu J. A position-aware Merkle tree for dynamic cloud data integrity verification. Soft Computing, 2017, vol. 21, no. 8, pp. 2151–2164. https://doi.org/10.1007/s00500015-1918-8
14. Li H., Lu R., Zhou L., Yang B., Shen X. An efficient Merkle-treebased authentication scheme for smart grid. IEEE Systems Journal, 2014, vol. 8, no. 2, pp. 655–663. https://doi.org/10.1109/JSYST.2013.2271537
15. Jakobsson M., Leighton T., Micali S., Szydlo M. Fractal Merkle tree representation and traversal. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2003, vol. 2612, pp. 314–326. https://doi.org/10.1007/3-540-36563-X_21
16. Buchmann J., Dahmen E., Schneider M. Merkle tree traversal revisited. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2008, vol. 5299, pp. 63–78. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88403-3_5
17. Chelladurai U., Pandian S. HARE: A new hash-based authenticated reliable and efficient Modified Merkle Tree data structure to ensure integrity of data in the healthcare systems. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2021, in press. https://doi.org/10.1007/s12652-021-03085-0
18. Luo L., Guo D., Ma R.T.B., Rottenstreich O., Luo X. Optimizing bloom filter: Challenges, solutions, and comparisons. IEEE Communications Surveys and Tutorials, 2019, vol. 21, no. 2, pp. 1912–1949. https://doi.org/10.1109/COMST.2018.2889329
19. Suzuki K., Tonien D., Kurosawa K., Toyota K. Birthday paradox for multi-collisions. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2006, vol. 4296, pp. 29–40. https://doi.org/10.1007/11927587_5
20. Gilbert H., Handschuh H. Security analysis of SHA-256 and sisters. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2004, vol. 3006, pp. 175–193. https://doi.org/10.1007/978-3-540-24654-1_13
21. Lee D., Park N. Blockchain based privacy preserving multimedia intelligent video surveillance using secure Merkle tree. Multimedia Tools and Applications, 2021, vol. 80, no. 26-27, pp. 34517–34534. https://doi.org/10.1007/s11042-020-08776-y
22. Kiss S.Z., Hosszu É., Tapolcai J., Rónyai L., Rottenstreich O. Bloom filter with a false positive free zone. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2021, vol. 18, no. 2, pp. 2334–2349. https://doi.org/10.1109/TNSM.2021.3059075
Рецензия
Для цитирования:
Маалла М.А., Беззатеев С.В. Эффективная инкрементная хеш-цепочка с вероятностным методом на основе фильтра для обновления легких узлов блокчейна. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022;22(3):538-546. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-3-538-546
For citation:
Maalla M.A., Bezzateev S.V. Efficient incremental hash chain with probabilistic filter-based method to update blockchain light nodes. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2022;22(3):538-546. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2022-22-3-538-546
Просмотров:
10
Послать статью по эл. почте 