Журналирование событий жизненного цикла данных в облачном хранилище на основе технологии блокчейн

Введение. Представлен метод регистрации событий жизненного цикла данных в облачном хранилище в условиях недоверенной инфраструктуры облачного провайдера. Согласно построенной модели угроз, при компрометации облачного провайдера, злоумышленник имеет возможность модифицировать, переупорядочивать, откатывать и удалять хранимые данные и соответствующие им записи событий жизненного цикла. Новизна предложенного метода заключается в привязке каждой версии данных к двусторонне подписанной записи жизненного цикла с ее фиксацией в блокчейне, что обеспечивает обнаружение несанкционированных изменений независимо от провайдера после подтверждения транзакции. Метод. Метод предназначен для внедрения в системы, включающие облачное хранилище под управлением недоверенного провайдера и клиентские устройства, являющиеся узлами частной блокчейн-сети. Каждая операция создания, изменения или удаления данных сопровождается формированием регистрационной записи, содержащей хеш текущей и предыдущей версий данных, тип операции, метку времени и идентификатор пользователя. Запись подписывается на стороне клиента и провайдера, после чего формируется транзакция и отправляется в блокчейн с протоколом консенсуса Tendermint. Для ускорения проверок регистрационные записи и статус подтверждения транзакций дополнительно хранятся на стороне провайдера. Статус подтверждения синхронизируется при последующих обращениях; версии данных без подтвержденных транзакций доступны только для чтения. Проверка целостности включает сопоставление хеш-суммы, проверку подписей и проверку подтверждения транзакции в блокчейне. Основные результаты. Выполнена экспериментальная оценка метода в частной блокчейн-сети с протоколом консенсуса Tendermint, с 1000 клиентами и 10 валидаторами. В эксперименте достигнуто среднее время подтверждения транзакции в 1,3 с при пиковом значении 1,8 с. Выполнение криптографических операций, необходимых для работы изложенного метода журналирования, занимает менее 3 мс на стороне клиента на одну операцию над данными. Обсуждение. В сравнении с коммерческими аналогами (Amazon Web Services CloudTrail и Google Cloud Audit Logs), предложенный метод обеспечивает возможность выполнения аудита сразу после подтверждения транзакции, но требует дополнительных временных затрат при выполнении операций над данными. Задачи обеспечения доступности и предотвращения удаления данных не рассматриваются в рамках данного исследования.

1. Hao J., Deng Z., Li J. The evolution of data pricing: From economics to computational intelligence. Heliyon, 2023, vol. 9, no. 9, pp. e20274. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e20274

2. Juhasz Z. Quantitative cost comparison of on-premise and cloud infrastructure based EEG data processing. Cluster Computing, 2021, vol. 24, no. 2, pp. 625–641. doi: 10.1007/s10586-020-03141-y

3. Wang L., Tian Y., Xiong J. Achieving reliable and anti-collusive outsourcing computation and verification based on blockchain in 5G-enabled IoT. Digital Communications and Networks, 2022, vol. 8, no. 5, pp. 644–653. doi: 10.1016/j.dcan.2022.05.012

4. Song M., Sang Y. Secure outsourcing of matrix determinant computation under the malicious cloud. Sensors, 2021, vol. 21, no. 20, pp. 6821. doi: 10.3390/s21206821

5. Chen Z., Tian Y., Zhou F., Xiong W., Yang Z., Wang S. A rational and reliable model for outsourcing polynomial two-party computation. Computers and Electrical Engineering, 2024, vol. 120, part C, pp. 109829. doi: 10.1016/j.compeleceng.2024.109829

6. Dawood M., Tu S., Xiao C., Alasmary H., Waqas M., Rehman S.U. Cyberattacks and security of cloud computing: a complete guideline. Symmetry, 2023, vol. 15, no. 11, pp. 1981. doi: 10.3390/sym15111981

7. Ang’udi J.J. Security challenges in cloud computing: A comprehensive analysis. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 2023, vol. 10, no. 2, pp. 155–181. doi: 10.30574/wjaets.2023.10.2.0304

8. Mahida A. Secure data outsourcing techniques for cloud storage. International Journal of Science and Research (IJSR), 2024, vol. 13, no. 4, pp. 181–184. doi: 10.21275/sr24402065432

9. Du J., Dong G., Ning J., Xu Z., Yang R. Identity-based controlled delegated outsourcing data integrity auditing scheme. Scientific Reports, 2024, vol. 14, no. 1, pp. 7582. doi: 10.1038/s41598-024-58325-y

10. Makhdoom I., Abolhasan M., Lipman J., Piccardi M., Franklin D. PrivySeC: A secure and privacy-compliant distributed framework for personal data sharing in IoT ecosystems. Blockchain: Research and Applications, 2024, vol. 5, no. 4, pp. 100220. doi: 10.1016/j.bcra.2024.100220

11. Alwaheidi M.K., Islam S. Data-driven threat analysis for ensuring security in cloud enabled systems. Sensors, 2022, vol. 22, no. 15, pp. 5726. doi: 10.3390/s22155726

12. Dikii D., Arustamov S., Grishentsev A. DOS attacks detection in MQTT networks. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 2021, vol. 21, no. 1, pp. 601–608. doi: 10.11591/ijeecs.v21.i1.pp601-608

13. Kumari P., Jain A.K. A comprehensive study of DDoS attacks over IoT network and their countermeasures. Computers & Security, 2023, vol. 127, pp. 103096. doi: 10.1016/j.cose.2023.103096

14. Pakmehr A., Aßmuth A., Taheri N., Ghaffari A. DDoS attack detection techniques in IoT networks: a survey. Cluster Computing, 2024, vol. 27, no. 10, pp. 14637–14668. doi: 10.1007/s10586-024-04662-6

15. Bukhowah R., Aljughaiman A., Rahman M.M.H. Detection of DoS attacks for IoT in information-centric networks using machine learning: Opportunities, challenges, and future research directions. Electronics, 2024, vol. 13, no. 6, pp. 1031. doi: 10.3390/electronics13061031

16. Sahu S.K., Mazumdar K. Exploring security threats and solutions Techniques for Internet of Things (IoT): from vulnerabilities to vigilance. Frontiers in Artificial Intelligence, 2024, vol. 7, pp. 1397480. doi: 10.3389/frai.2024.1397480

17. Almutairi M., Sheldon F.T. IoT-Cloud Integration Security: A Survey of Challenges, Solutions, and Directions. Electronics, 2025, vol. 14, no. 7, pp. 1394. doi: 10.3390/electronics14071394

18. Sekar S., Rani P.S., Dhanamathi A., Raju A.R., Pandey P., Bavaneeswari M. Securing the cloud with AWS Shield for comprehensive protection of cloud infrastructure and services. Proc. of the 11th International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), 2025, pp. 1825–1830. doi: 10.1109/iccsp64183.2025.11088761

19. Roy A., Banerjee A., Bhardwaj N. A study on Google Cloud Platform (GCP) and its security. Machine Learning Techniques and Analytics for Cloud Security, 2021, pp. 313–338. doi: 10.1002/9781119764113.ch15

20. Anderson M.W. Enabling the Write-Once Read-Many (WORM) dashboard and web interface for HPC data storage. Idaho National Laboratory, 2023.

21. Lupaiescu S., Cioata P., Turcu C.E., Gherman O., Turcu C.O., Paslaru G. Centralized vs. decentralized: Performance comparison between bigchaindb and amazon QLDB. Applied Sciences, 2023, vol. 13, no. 1, pp. 499. doi: 10.3390/app13010499

22. Zhao X., Li M., Feng F., Xia Y. Towards a secure joint cloud with confidential computing. Proc. of the IEEE International Conference on Joint Cloud Computing (JCC), 2022, pp. 79–88. doi: 10.1109/jcc56315.2022.00019

23. Ahmad A., Lee S., Peinado M. Hardlog: Practical tamper-proof system auditing using a novel audit device. Proc. of the IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2022, pp. 1791–1807. doi: 10.1109/sp46214.2022.9833745

24. Javed H., Abaid Z., Akbar S., Ullah K., Ahmad A., Saeed A., et al. Blockchain-based logging to defeat malicious insiders: The case of remote health monitoring systems. IEEE Access, 2024, vol. 12, pp. 12062–12079. doi: 10.1109/access.2023.3346432

25. Tong Q., Yin L., Liu Y., Xu J. Append-only authenticated Data Sets based on RSA accumulators for transparent log system. Computer Standards & Interfaces, 2025, vol. 93, pp. 103978. doi: 10.1016/j.csi.2025.103978

26. Kim T.N., Ngoc D.H., Moldovyan N.A. Constructing new representative collective signature using the GOST R 34.10-2012. Journal of Communications, 2022, vol. 17, no. 6, pp. 478–485. doi: 10.12720/jcm.17.6.478-485

27. Mikhailovich P.P., Victorovich C.A., Nikolayevich Y.N., Yuryevich Z.M. Implementation of GOST 34.12-2018 Encryption for LoRaWAN End-devices. Proc. of the Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 2021, pp. 0451–0454. doi: 10.1109/USBEREIT51232.2021.9455037

28. Kazymyrov O., Kazymyrova V. Algebraic aspects of the Russian hash standard GOST R 34.11-2012. Cryptology ePrint Archive, 2013.

29. Komarova A., Menshchikov A., Klyaus T., Korobeynikov A., Gatchin Y., Tishukova N. Analysis and comparison of electronic digital signature state standards GOST R 34.10-1994, GOST R 34.102001 and GOST R 34.10-2012. Proc. of the 10th International Conference on Security of Information and Networks, 2017, pp. 262-267. doi: 10.1145/3136825.3136894

30. Kim S., Kim D. Data-tracking in blockchain utilizing hash chain: a study of structured and adaptive process. Symmetry, 2024, vol. 16, no. 1, pp. 62. doi: 10.3390/sym16010062

31. Yin M., Malkhi D., Reiter M.K., Gueta G.G., Abraham I. HotStuff: BFT consensus with linearity and responsiveness. Proc. of the 2019 ACM Symposium on Principles of Distributed Computing, 2019, pp. 347–356. doi: 10.1145/3293611.3331591

32. Wang R., Yuan M., Wang Z., Li Y. Improved fast-response consensus algorithm based on HotStuff. Sensors, 2024, vol. 24, no. 16, pp. 5417. doi: 10.3390/s24165417

33. Kang D., Gupta S., Malkhi D., Sadoghi M. Hotstuff-1: Linear consensus with one-phase speculation. Proc. of the ACM on Management of Data, 2025, vol. 3, no. 3, pp. 1–29. doi: 10.1145/3725308

34. Amoussou-Guenou Y., Beltrando L., Herlihy M., Potop-Butucaru M. Byzantine Reliable Broadcast and Tendermint consensus with trusted components. Cryptology ePrint Archive, 2025.

35. Cason D., Fynn E., Milosevic N., Milosevic Z., Buchman E., Pedone F. The design, architecture and performance of the tendermint blockchain network. Proc. of the 40th International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS), 2021, pp. 23–33. doi: 10.1109/srds53918.2021.00012

36. Makani S.T. Efficient resource utilization with auto tagging using amazon’s cloud trail services. International Journal of Computer Sciences and Engineering, 2023, vol. 11, no. 9, pp. 11–16. doi: 10.26438/ijcse/v11i9.1116

37. Kesseli T. Security in Cloud Environments: Using an Open-Source Tool to Secure the Cloud Platform. Master’s Thesis. Oulu University of Applied Sciences, 2025, 71 p.