arXivで「Blockchain」で検索した新着論文の概要をDeepLで翻訳しています。
XRP-NDNオーバーレイ。NDNオーバーレイによるコンセンサス検証型ブロックチェーンの通信効率向上
Published at 2023/01/25 03:31:43 (JST)
分散型台帳技術の採用が進み、それに伴ってこれらのネットワークが拡張されるにつれ、基盤となるコンセンサスとレプリケーションのメカニズムが使用する効率的で弾力性のある通信が本質的に必要になっています。弾力性のある効率的な通信は、ブロックチェーン・ネットワーク全体の効率性を高める主要な柱の一つですが、分散型台帳技術はまだ比較的新しく、これらのネットワークを拡張する作業は、これらの目標を確保するための独自の課題を伴います。Named Data Networkingを代表とするInformation Centric Networkingのような新しいコンテンツ配信コンセプトは、例えばネットワーク内キャッシングやビルトインのネイティブマルチキャストなどを通じて、この目標達成に向けた新しい可能性を生み出します。我々は、XRP Ledgerのような合意検証ベースのブロックチェーンの通信効率を向上させるソリューションであるXRP-NDN Overlayを紹介し、評価します。我々は、XRP Ledgerのコンセンサスメッセージを異なるNamed Data Networking通信モデルで送信して実験し、我々が選んだモデルが、特定の通信メカニズムなどオーバーレイが提供する可能性を活用してブロックチェーンのパフォーマンスを維持または改善しながら、ノードレベルでのメッセージ数を必要最低限に下げることを証明します。
With the growing adoption of Distributed Ledger Technologies and the subsequent scaling of these networks, there is an inherent need for efficient and resilient communication used by the underlying consensus and replication mechanisms. While resilient and efficient communication is one of the main pillars of an efficient blockchain network as a whole, the Distributed Ledger Technology is still relatively new and the task of scaling these networks has come with its own challenges towards ensuring these goals. New content distribution concepts like Information Centric Networking, of which Named Data Networking is a worthy example, create new possibilities towards achieving this goal, through in-network caching or built-in native multicasting, for example. We present and evaluate XRP-NDN Overlay, a solution for increasing the communication efficiency for consensus-validation based blockchains like the XRP Ledger. We experiment by sending the XRP Ledger consensus messages over different Named Data Networking communication models and prove that our chosen model lowers the number of messages at node level to minimum necessary, while maintaining or improving blockchain performance by leveraging the possibilities offered by an overlay such as specific communication mechanisms.
FairShare}$: Blockchain Enabled Fair, Accountable and Secure Data Sharing for Industrial IoT
Published at 2023/01/24 09:10:03 (JST)
FairShare: Blockchain Enabled Fair, Accountable and Secure Data Sharing for Industrial IoT
Industrial Internet of Things (IIoT) は、安全なデータ共有の改善に向けた挑戦的な研究領域を切り開きますが、現状ではいくつかの制約があります。特に、エンドユーザやクラウドが悪意を持って行動するような、参加者の誠実な行動の保証がないため、紛争が発生する可能性があります。このような課題を踏まえ、我々はIIoTのための公平で説明可能かつ安全なデータ共有方式、FairShareを提案します。この方式では、IoTデバイスから収集したデータを処理し、クラウドサーバに保存し、中間フォグノードが計算を促進する。認定されたクライアントは、このデータに一定の料金でアクセスし、IIoTシステムの運用サービスを向上させるための戦略的な意思決定を行うことができます。ブロックチェーンを有効にすることで、FairShareは不正行為を防止し、それによって、各当事者がデータまたはペナルティ/報酬の面で正当な結果を得ると同時に、当事者が提供したサービスの説明責任を確保するような公平性を実現します。さらに、スマートコントラクトは、支払い決済を強制することで、あらゆる紛争時に調停者として機能するように設計されています。さらに、データのセキュリティとプライバシーは、プロキシ再暗号化のような暗号化技術を適切に適用することで確保されます。本論文では、FairShareが少なくとも一方が誠実である限り安全であることを証明する。また、理論的なオーバーヘッド解析によりFairShareを検証する。また、Ethereumでプロトタイプを構築し、シミュレーションと現実的なテストベッド設定の両方で、性能を推定し、最先端スキームと比較できる結果を正当化する。我々は、256バイトの追加通信オーバーヘッドと、ファイルサイズに関係なく一定であるイーサリアムの1.01 USDの導入コストを観測しました。
Industrial Internet of Things (IIoT) opens up a challenging research area towards improving secure data sharing which currently has several limitations. Primarily, the lack of inbuilt guarantees of honest behavior of participating, such as end-users or cloud behaving maliciously may result in disputes. Given such challenges, we propose a fair, accountable, and secure data sharing scheme, FairShare for IIoT. In this scheme, data collected from IoT devices are processed and stored in cloud servers with intermediate fog nodes facilitating computation. Authorized clients can access this data against some fee to make strategic decisions for improving the operational services of the IIoT system. By enabling blockchain, FairShare prevents fraudulent activities and thereby achieves fairness such that each party gets their rightful outcome in terms of data or penalty/rewards while simultaneously ensuring accountability of the services provided by the parties. Additionally, smart contracts are designed to act as a mediator during any dispute by enforcing payment settlement. Further, security and privacy of data are ensured by suitably applying cryptographic techniques like proxy re-encryption. We prove FairShare to be secure as long as at least one of the parties is honest. We validate FairShare with a theoretical overhead analysis. We also build a prototype in Ethereum to estimate performance and justify comparable results with a state-of-the-art scheme both via simulation and a realistic testbed setup. We observe an additional communication overhead of 256 bytes and a cost of deployment of 1.01 USD in Ethereum which are constant irrespective of file size.
