Truy vấn phạm vi GEM2 Tree Authenticated in Blockchain

GEM2 Tree A Gas Efficient Structure for Authenticated Range Queries in Blockchain GEM2 Tree Một cấu trúc tiết kiệm khí cho truy vấn phạm vi (khoảng) được xác thực trong Blockchain Tóm tắt —Công nghệ. Truy vấn phạm vi GEM2 Tree Authenticated in Blockchain

GEM2 -Tree: Một cấu trúc tiết kiệm khí cho truy vấn phạm vi (khoảng) xác thực t rong Blockchain Tóm tắt —Cơng nghệ blockchain thu hút nhiều ý thành công lớn tiền điện tử Nhờ sở hữu thuộc tính bất biến giao thức đồng thuận, blockchain cung cấp giải pháp cho dịch vụ dung dịch tính tốn l u t r ữ đáng tin cậy Để mở rộng quy mô dịch vụ, nghiên cứu trước đề xuất kiến trúc lưu trữ kết hợp, nơi siêu liệu nhỏ lưu trữ chuỗi liệu thơ th ngồi để lưu trữ ngồi chuỗi Để bảo vệ tính tồn vẹn liệu, chứng mật mã xây dựng trực tuyến cho truy vấn liệu lưu trữ hệ thống Tuy nhiên, lược đồ trước hỗ trợ truy vấn khóa-giá trị đơn giản Trong báo này, thực bước để nghiên cứu truy vấn phạm vi (khoảng) xác thực chuỗi khối lưu trữ hỗn hợp (blockchain) T h c h t h ứ c q u a n t r ọn g n ằ m c h ỗ l m t h ế n o đ ể thiết kế cấu trúc liệu xác thực (ADS) mà trì cách hiệu blockchain, mơ hình chi phí khí gas độc sử dụng Bằng cách phân tích hiệu suất kỹ thuật có, chúng tơi đề xuất ADS mới, gọi GEM 2-tree, không hiệu mặt khí đốt gas mà cịn có hiệu việc hỗ trợ truy vấn xác thực Để giảm việc bảo trì ADS mà tiêu tốn nhiều h i ệ u s u ấ t truy vấn, đề xuất c ấ u t r ú c đ ợ c tối ưu hóa, GEM2∗ -tree, cách thiết kế cấu trúc mục hai cấp P h â n t í c h lý thuyết đ n h g i thực nghiệm xác nhận hiệu suất A D S đ ợ c đề xuất I GIỚI THIỆU Công nghệ blockchain nhận quan tâm chưa có nhờ vào ứng dụng rộng rãi lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như tài chính, chăm sóc sức khỏe, IoT quản lý chuỗi cung ứng [1], [2] Blockchain cấu trúc liệu an tồn trì người ngang hàng không đáng tin cậy mạng P2P phi tập trung Tính tồn vẹn liệu lưu trữ blockchain trì thơng qua hai thiết kế bảo mật: kĩ thuật chuỗi băm giao thức đồng thuận [3] Họ đảm bảo liệu lưu trữ blockchain bất biến đồng nghiệp (ngang hàng) mạng lưu trữ giống liệu Blockchain ban đầu phát minh để phục vụ sổ giao dịch cho tiền điện tử Bitcoin [4] Gần hơn, với xuất hệ thứ hai blockchain đại diện Ethereum [5], công nghệ chấp nhận giải pháp lưu trữ đáng tin cậy cho nhiều liệu chung hơn, chữ, tài liệu, hình ảnh [6] Do liệu chung thường lớn, nên việc lưu trữ liệu thô trực tiếp chuỗi khơng có khả mở rộng Để giải vấn đề này, cách tiếp cận phổ biến sử dụng kiến trúc lưu trữ hỗn hợp [7], [8] Như thể hình 1, chủ sở hữu liệu (ví dụ: thiết bị IoT) liên tục gửi liệu vào blockchain để lưu trữ an toàn Dữ liệu thơ lưu trữ ngồi chuỗi máy chủ lưu trữ chuyên dụng (ví dụ, Amazon S3 đ ể Q Cloud Service Provider R, VOsp Data Owners Smart Contract VOchain Client x â y Smart Contract Lưu trữ Hỗn hợp d ự n g Khung truy vấn xác thực lưu trữ hỗn hợp blockchain Google Cloud Storage) Đồng thời, hàm băm mật mã đối tượng liệu lưu giữ chuỗi giống c công chứng liệu thô Để đảm bảo tính tồn vẹn ấ liệu, hàm băm chuỗi sử dụng để xác thực liệu truy u xuất từ nhớ chuỗi Mặc dù lược đồ hoạt động tốt khóa-giá trị truy vấn đơn giản, truy vấn phạm vi, loại t truy vấn sử dụng rộng rãi khác, không hỗ trợ r Trong báo này, thực bước để ú nghiên cứu truy vấn phạm vi xác thực nhớ c hỗn hợp blockchain Lấy cảm hứng từ việc xử lý truy vấn xác thực sở liệu thuê [9], cách tiếp cận d trực quan tận dụng hợp đồng thông minh1 (smart contract) Hình ữ liệu xác thực (ADS, ví dụ: Merkle băm (Merkle hash tree) [10]) đầu khóa tìm kiếm blockchain Trong đó, ADS tương tự trì nhà cung cấp dịch vụ đám mây Dựa ADS, đối tượng xác minh (VO) tạo cho truy vấn trả với kết Sử dụng VO, khách hàng xác minh kết truy vấn có hợp lý đầy đủ hay khơng Ở tính hợp lý có nghĩa tất câu trả lời thỏa mãn điều kiện truy vấn thực bắt nguồn từ chủ sở hữu liệu, tính đầy đủ có nghĩa khơng có câu trả lời hợp lệ bị thiếu Thách thức lớn cách tiếp cận đến từ cập nhật liệu Để theo dõi b ả n cập nhật, ADS cần trì động thông minh hợp đồng Trong blockchain hỗ trợ hợp đồng thông minh Ethereum, người dùng cần trả tiền gas để lưu trữ tính tốn việc thực hợp đồng thông minh làm tốn tài nguyên người khai thác(thợ đào) Lượng khí (gas) phải trả cho hoạt động khác khác Đáng ý, khí tính cho hoạt động ghi hợp đồng thông minh số bậc lớn hợp đồng thơng minh chương trình đáng tin cậy chạy đầu blockchain, tính tồn vẹn t h ự c t h i đ ợ c đảm bảo giao thức đồng thuận blockchain cao so với thao tác đọc (ví dụ: 20.000 so với 200 Ethereum) Do đó, trì Merkle đầy đủ làm ADS, chi phí cập nhật cao Lý gấp ba lần: (i) việc chèn phát sinh loạt cập nhật nút để bảo toàn thứ tự liệu; (ii) việc chèn yêu cầu cập nhật hàm băm tất nút tổ tiên; (iii) việc chèn dẫn đến tách nút đệ quy, tiêu tốn nhiều dung lượng lưu trữ tính tốn để tạo nút phân phối lại khóa mục Như vậy, cần thiết kế ADS cho phép cập nhật hiệu chi phí khí gas Vì vậy, đề xuất ADS mới, gọi Gas-Efficient Merkle Merge Tree (GEM2-tree), trì hiệu blockchain hỗ trợ hiệu chứng thực truy vấn khoảng Ý tưởng GEM 2-tree giao dịch viết để đọc tính tốn Một mặt, chúng tơi khơng trì cấu trúc đầy đủ blockchain, nhiều phần hợp với nhiều đối tượng chèn Điều giúp giảm chi phí cập nhật, phát sinh nhiều lượt đọc cho truy vấn xác thực Mặt khác, số nút nội GEM2 -tree bị loại bỏ tính tốn nhanh để trì hàm băm gốc, mà cần thiết cho kết xác minh Bằng cách này, chi phí cập nhật giảm bớt chi phí tính tốn nhiều Để giảm chi phí bảo trì ADS, chúng tơi đề xuất ADS tối ưu hóa, gọi GEM 2∗-tree GEM2-tree mở rộng với mục cấp cao để chia miền tìm kiếm thành số khơng gian khơng chồng chéo Tóm lại, đóng góp báo sau: • Lần tài liệu, nghiên cứu v ấ n đ ề truy vấn khoảng xác thực lưu trữ hỗn hợp blockchain • Chúng tơi đề xuất ADS tiết kiệm khí, gọi GEM2-tree, giảm đáng kể chi phí lưu trữ tính tốn hợp đồng thơng minh • Chúng tơi phát triển ADS tối ưu hóa, GEM 2∗ -tree, giảm chi phí trì mà khơng làm giảm nhiều hiệu suất truy vấn • Chúng tơi tiến hành phân tích lý thuyết đánh giá thực nghiệm để xác nhận hiệu suất ADS đề xuất Kết thực nghiệm cho thấy ADS đề xuất chúng tôi, so với phương pháp truyền thống, giảm chi phí khí gas lên đến lần với bất lợi hiệu suất truy vấn Phần lại báo tổ chức sau Mục II giới thiệu số sơ bộ, xây dựng vấn đề phần III Phần IV thảo luận giải pháp Giải pháp chúng tơi trình bày phần V, sau tối ưu hóa thêm phần VI Phần VII trình bày kết thực nghiệm Cuối cùng, Phần VIII xem xét nghiên cứu liên quan, báo kết luận phần IX II •• •• •• 13 •• •• •• •• 16 24 26 32 35 38 • Hình Cây Băm Merkle ( Me r kle H a sh Tr e e ) A Mật mã học Nguyên thủy Hàm băm mật mã : Hàm băm mật mã hàm số h(.) ánh · điệp m độ dài tùy ý thành thông điệp xạ thông chiều dài cố định h(m) Nó có hai đặc tính quan trọng: chiều khả chống va chạm Thuộc tính chiều cho thông báo h(m), đối thủ PPT tìm thấy thơng điệp ban đầu m với xác suất không đáng kể Mặt khác, khả chống va chạm có nghĩa đối thủ PPT khơng khả thi mặt tính tốn để tìm hai thơng điệp khác m m2 cho h (m1 ) = h (m2 ) Merkle Hash Tree [10]: Merkle Hash Tree (MHT) cấu trúc liệu sử dụng để xác thực tập hợp liệu đối tượng có độ phức tạp theo thời gian lơgarit Nó sử dụng rộng rãi truy vấn xác thực cấu trúc blockchain Hình cho thấy ví dụ MHT với tám đối tượng liệu Nói chung, MHT nhị phân xây dựng từ lên Mỗi nút chứa hàm băm đối tượng lập mục Mỗi nút bên chứa hàm băm tính tốn b ằ ng c c h sử dụng hai nút (ví dụ: h = h ( h || h ) , “||” biểu thị nối chuỗi) Do đặc tính chống va chạm hàm băm, hàm băm gốc (tức là, h7 Hình 2) sử dụng để xác thực đối tượng liệu lưu trữ nút Ví dụ: truy vấn khoảng Q = [10,20] hỏi, kết {13,16}, người ta xây dựng chứng bao gồm {4,24,h6} (phần tơ bóng hình 2) Người xác minh tạo lại mã băm gốc cách sử dụng kết chứng, đồng thời so sánh thêm với mã băm gốc ký, công bố công khai Nếu chúng khớp nhau, điều có nghĩa kết khơng bị can thiệp Hơn nữa, ranh giới đối tượng 24 đảm bảo hoàn chỉnh kết Khái niệm MHT mở rộng cho mục sở liệu khác để phù hợp với ứng dụng truy vấn khác Cây Merkle B–tree (hoặc MB-tree) [9] ví dụ vậy, kết hợp B- tree MHT để hỗ trợ truy vấn xác thực cho sở liệu quan hệ thuê Trong cấu trúc MB-tree dựa trên B-tree truyền thống, MHT, mục nhập vào MB- tăng thêm với hàm băm tương ứng MB-tree coi MHT tổng quát, phần thân tăng từ nhị phân đến m-ary SƠ LƯỢC Trong phần này, đưa số thông tin sơ sử dụng phần B Blockchain Smart Contract Một blockchain bao gồm loạt khối xâu chuỗi trỏ băm mật mã (xem hình 3) Mỗi khối lưu trữ danh sách ghi giao dịch MHT xây dựng dựa Hình 2, để rõ ràng, cần sử dụng giá trị khóa tìm kiếm để biểu thị hàm băm đối tượng • •• •• • •• •• •• • • •• •• • cập nhật, DO gửi oi = đến SP gửi đến blockchain Lưu ý blockchain sử dụng cho truy vấn xác thực, hàm băm giá trị h(v i), thay vi, ⟨ lưu trữ blockchain Điều ⟩ giúp giảm chi phí lưu trữ mà khơng ảnh hưởng đến việc đảm bảo tính tồn vẹn Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý truy vấn xác thực xác minh kết quả, cấu trúc liệu xác thực (ADS) phải trì SP thông minh hợp đồng blockchain •• • • •••• •• • •••• •• • •••• •• • •••• • •• • • • •• • • • •• • • • •• • • ••••• Hình.3 Cấu trúc Blockchain BẢNG I CHI PHÍ KHÍ ETHEREUM (MỘT DANH SÁCH ĐẦY ĐỦ CĨ SẴN TRONG [5]) Thao tác C sload C sstore Csupdate C mem C hash Khí sử dụng Khi nhận cập nhật liệu chèn liệu, hợp đồng thơng minh kích hoạt để cập nhật ADS blockchain Trong đó, ADS SP cập nhật tương ứng Thông báo ADS trở thành thông tin xác thực chia sẻ SP thông minh hợp đồng Trong báo này, chủ yếu tập trung vào truy vấn phạm vi quy trình xử lý truy vấn sau Khách hàng gửi truy vấn đến SP, sử dụng ADS để tính tốn kết truy vấn đối tượng xác minh ( VO sp ) chứa thông tin để khách hàng xác minh kết Cả kết truy vấn VO trả máy khách Trong trình xác minh kết quả, khách hàng truy xuất thông báo xác thực (sau ký hiệu VOchain ) từ blockchain Sau đó, cách kết hợp VOsp từ SP VOchain từ blockchain, khách hàng xác minh tính đắn kết trả Giải thích 200 20.000 5.000 tải từ từ nhớ lưu từ vào nhớ cập nhật từ vào nhớ truy cập từ nhớ 30 + · |words| băm liệu có độ dài tùy ý ghi giao dịch Tiêu đề khối chứa hàm băm mật mã khối trước hprev , dấu thời gian ts , mã băm gốc MHT hroot, chứng đồng thuận nonce tìm thấy đồng nghiệp đồng thuận (được gọi thợ đào, người khai thác) Để nối thêm khối vào blockchain, người khai thác cần phải tìm nonce đủ điều kiện phát lên tồn mạng Trong Proof of Work (PoW) giao thức đồng thuận [4], nonce phải thỏa mãn h(ts | hprev | hroot | nonce ) < D , D giá trị nhỏ sử dụng để kiểm sốt mức độ khó khăn trình khai thác Khi nhận khối mới, người khai thác khác xác minh hàm băm nonce, sau xác minh, thêm khối vào blockchain Giao thức blockchain đảm bảo đồng đẳng giữ liệu giống liệu lưu trữ bất biến Hợp đồng thơng minh chương trình đáng tin cậy cho phép người dùng xử lý liệu blockchain Chương trình thực thợ đào tính đắn đảm bảo giao thức đồng thuận blockchain Một hợp đồng triển khai kích hoạt giao dịch ghi lại blockchain Trong trình thực hiện, khoản phí giao dịch, tính gas , tính phí thợ đào sử dụng tài ngun tính tốn Bảng I hiển thị khoản phí cho số hoạt động lưu trữ tính tốn tảng Ethereum [5] Có thể thấy, hoạt động lưu trữ liệu vào blockchain tốn so với cập nhật liệu, thân tốn so với việc đọc liệu từ blockchain hoạt động nhớ Hơn nữa, để ngăn hợp đồng thơng minh lãng phí q nhiều tài ngun tính tốn thợ đào, gasLimit (ví dụ: 8.000.000 [5]) giới thiệu Nếu tổng lượng gas tiêu thụ vượt gasLimit, trình thực thi bị hủy bỏ Như vậy, điều quan trọng giảm thiểu lượng khí gas tiêu thụ VẤN ĐỀ CƠNG THỨC A Mơ hình hệ thống Như thể Hình 1, hệ thống chúng tơi bao gồm bốn phần: chủ sở hữu liệu (DO), blockchain với chức hợp đồng thông minh, nhà cung cấp dịch vụ đám mây (SP) khách hàng truy vấn Bản thân blockchain SP thành phần lưu trữ hỗn hợp blockchain Mỗi đối tượng liệu mơ hình hóa dạng oi = < ki , vi > , ki giá trị khóa tìm kiếm vi biểu thị phần lại đối tượng liệu Trong chèn liệu B Mơ hình nguy Trong mơ hình chúng tơi, DO, blockchain, máy khách truy vấn coi bên đáng tin cậy Bên thứ ba SP coi bên khơng đáng tin cậy sửa đổi, thêm, xóa bỏ liệu cách cố ý vơ ý [11] Vì vậy, SP yêu cầu để chứng minh tính hợp lý đầy đủ kết truy vấn: • Tính hợp lý Tất câu trả lời kết đáp ứng tiêu chí truy vấn có nguồn gốc từ DO; • Tính hồn chỉnh Khơng có câu trả lời hợp lệ bị thiếu kết truy vấn Các khái niệm bảo mật thức hóa chúng tơi thực phân tích bảo mật phần V-E Với mơ hình hệ thống mơ hình mối đe dọa trên, vấn đề nghiên cứu báo làm để thiết kế ADS trì hiệu hợp đồng thơng minh, mặt chi phí khí gas, đồng thời hỗ trợ hiệu việc xác thực truy vấn khoảng Trong phần tiếp theo, trước hết chúng tơi trình bày hai giải pháp sau đề xuất ADS tiết kiệm khí III CÁC GIẢI PHÁP CƠ BẢN Trong phần này, chúng tơi trình bày hai giải pháp bản, Merkle B-TREE (MB-tree) Suppressed Merkle B-tree (SMBtree) Ý tưởng chung SP blockchain trì phiên MB-tree để hỗ trợ truy vấn xác thực qua lưu trữ hỗn hợp blockchain A Merkle B-tree (MB-tree) Như giới thiệu Phần II, MB sử dụng để xác thực truy vấn khoảng Do đó, mặt trực quan, hai MB- tree giống hệt xây dựng trì ADS SP hợp đồng thông minh blockchain, ngoại trừ việc đối tượng liệu thực tế không lưu trữ blockchain Về phía SP, có truy vấn từ khách hàng, SP duyệt qua MB-tree để tạo VOsp Ví dụ Hình 2, cho truy vấn Q = [10,20], VOsp = {4,24,h 6} Để xác minh kết quả, trước tiên { } khách hàng truy xuất thông báo xác thực VO chain = h7 từ blockchain Sau đó, gốc MB-tree tạo lại cục cách sử dụng kết {13,16} VOsp Vì MB trì blockchain SP giống hệt nhau, nên khách{ hàng } thiết lập tính hợp lý kết cách kiểm tra mã băm gốc tái tạo so với mã truy xuất từ blockchain (tức là, VOchain) việc chèn đối tượng Bước hợp đồng thông minh tải tất liệu vào nhớ từ lưu trữ blockchain Bước phát sinh N.Csload khí tiêu thụ Tiếp theo, đối · cầu N log N.Cmem khí gas Sau tượng tải xếp, u · tính đối tượng xếp, hợp đồng thơng minh tốn tất hàm băm MB-tree cách nhanh chóng với N / F Chash khí gas Cuối cùng, đối tượng chèn · mã băm gốc cập nhật ghi vào lưu trữ blockchain, điều phát sinh thêm chi phí Csstore + Csupdate Tổng cộng, SMB-tree bao gồm chi phí gas sau cho lần chèn đối tượng: · MB-tree Tiếp theo phân tích chi phí trì blockchain Để đơn giản, xem xét trường hợp chèn đối tượng Để tối ưu hóa chi phí khí gas, giả định dung lượng nút của· MB-tree giống mức độ chi tiết truy cập liệu blockchain Giả sử phần thân MB-tree F kích thước sở liệu N Đầu tiên, việc chèn đối tượng yêu cầu tìm nút để lưu trữ đối tượng, điều tiêu thụ logFN.Csload khí gas Các đối tượng chèn tốn thêm Csstore khí gas Thứ hai,việc chèn đối tượng yêu cầu cập nhật hàm băm nút tổ tiên log FN, nút yêu cầu F.Csload + Chash + Csupdate khí gas Hơn nữa, trường hợp xấu nhất, việc chèn đối tượng dẫn đến việc tách nút O (log F N ) để trì cấu trúc cân Trong lần tách nút, nút tạo với việc phân phối lại khóa cập nhật giá trị băm nút Một lần tạo nút tiêu tốn 2Csstore khí để lưu trữ nội dung hàm băm nút, phần lại hoạt động tiêu thụ khí F.Csload + C supdate Tổng cộng, đối tượng mang lại · chi phí khí đốt sau trường hợp tồi tệ nhất: So với MB-tree thông thường, SMB-tree mang lại chi phí theo độ phức tạp O( N log N ) kính thước sở liệu Tuy nhiên, hoạt động đọc (ví dụ: sload ) hoạt động nhớ (ví dụ: mem hash ) rẻ số bậc so với hoạt động ghi, SMB-tree có khả giảm tiêu thụ khí cho lượng nhỏ đến trung bình N Mặt khác, C SMB-tree vượt qua C MB-tree với N đủ lớn Có thể thí Có thể quan sát thấy chi phí tăng theo lơgarit với sở liệu kích thước N Cũng cần lưu ý số tất hoạt động hợp đồng thông minh, C sstore Csupdate đắt tiền khác (xem Bảng I) C Nguyên tắc Thiết kế ADS Dựa phân tích chi phí giải pháp bản, chúng tơi xem xét nguyên tắc sau để thiết kế ADS tối ưu hóa, hiệu với bảo trì xác thực truy vấn Tránh trì danh sách xếp dài Việc chèn danh sách xếp theo· độ dài N tiêu tốn trung bình khí N / 2.Csupdate Chi phí cập nhật cao làm giảm hiệu suất kích thước sở liệu tăng Sử dụng nhiều lần đọc thay viết Chi phí ghi blockchain cao nhiều so với chi phí đọc giao thức đồng thuận Do đó, biến trung gian, chúng tơi tính tốn chúng nhớ trì kết tính tốn cuối blockchain để giảm chi phí lưu trữ ch ứng với sở liệu có kích thước khác Kích thước sở liệu có ảnh hưởng đến hiệu suất trì ADS Một ADS lý tưởng phải có khả tự thích ứng với kích thước sở liệu Tương tự MB-tree, chúng tơi phân tích chi phí khí gas cho V G AS-EFFICIENT M ERKLE MERGE TREE Theo Nguyên tắc thiết kế trên, phần đề xuất ADS mới, gọi Cây hợp khí hiệu Merkle (GEM2 -tree) Cây GEM2 -tree không trì hợp đồng thơng minh với hiệu suất khí đốt tối ưu hóa, mà cịn có khả hỗ trợ truy vấn xác thực cách hiệu B Suppressed Merkle B-tree (SMB-tree) Việc trì MB-tree blockchain tiêu thụ lượng lớn khí hoạt động ghi mở rộng (ví dụ, sstore supdate ) Đồng thời, nhận thấy có mã băm gốc VO chain sử dụng trình xử lý truy vấn Do đó, giải pháp thay loại bỏ tất nút MB-tree thực hoá nút gốc blockchain Chúng gọi cấu trúc Merkle B bị nén (SMB-tree) Trong lần chèn đối tượng, hợp đồng thơng minh tính tốn nhanh tất nút SMB-tree cập nhật mã băm gốc vào lưu trữ blockchain Lưu ý MB-tree SP trì theo cách tương tự bị triệt tiêu A Cấu trúc GEM -tree Như thảo luận Phần IV, MB SMB phù hợp với sở liệu lớn sở liệu nhỏ, tương ứng Do đó, GEM2 -tree, chúng tơi trì nhiều cấu trúc riêng biệt: MB-tree lớn có cấu trúc đầy đủ làm mục loạt SMB bị loại bỏ cấu trúc nhỏ để lập mục Smart Contract suppressed materialized Nhà cung cấp dịch vụ (SP) h7 h5 h6 h7 h10 h1h2h3h4h8h9h11h12 13 17 32 35 62 68 82 91 18 26 38 43 key_storage 68 32 62 17 13 82 91 35 26 18 P1 38 43 h5 24 16 75 24 P2 key_map (Băm Bản đồ) Key 68 32 Loc 16 h10 h1h2h3h4h8h9h11h12 13 17 32 35 62 68 82 91 18 26 38 43 75 P3 P1 P2 24 16 75 P3 part_table value_storage (Băm Bản đồ) h6 Key Value 13 17 h(v13) h(v17) Partition LocTl P1 P2 P3 [1,8] [9,12] [13,14] hTl LocTr hTr h7 h10 h11 null null [15, 16] null null h12 Hình Cấu t r ú c tổng thể GEM2 -tree với lưu trữ hỗn hợp đối tượng chèn Lợi ích gấp đơi Một mặt, đối tượng ln chèn vào SMB nhỏ hơn, tiết kiệm khí Mặt khác, đối tượng lập mục SMB-tree hợp vào MB hàng loạt để tối ưu hóa chi phí cập nhật Cấu trúc MB giống cấu trúc giới thiệu phần IV-A ngoại trừ việc trì cập nhật theo đợt thông qua hoạt động hợp (sẽ trình bày chi tiết phần VB) Về SMB bị triệt tiêu cấu trúc, nhớ lại cấu trúc bên SMB cần xây dựng lại cho lần chèn đối tượng, để cập nhật hàm băm gốc Do đó, để giảm chi phí cập nhật, chúng tơi tổ chức không gian lưu trữ thành tập hợp phân vùng có kích thước theo cấp số nhân Đối với phân vùng, tối đa hai SMB trì chúng hợp cách duyên dáng với nhiều phần chèn Lưu ý phân vùng hợp lý theo nghĩa chúng tự động thay đổi với hợp Thiết kế có số lợi Đầu tiên, chèn đối tượng chuyển hướng đến phân vùng nhỏ nhất, nên cần liệu để đọc tính tốn q trình cập nhật băm gốc Thứ hai, không cần thiết phải xếp lại đối tượng sau chúng ghi vào nhớ, điều quan trọng để tiết kiệm chi phí gas Thứ ba, điều tiết kiệm đáng kể chi phí trì phía SP khơng cần thiết phải xây dựng cấu trúc toàn tập liệu cho lần chèn đối tượng Thứ tư, điều đảm bảo tổng số phân vùng O (log N ) , mà lợi ích cho việc xử lý truy vấn Hình trình diễn thí dụ GEM -tree, MB có cấu trúc đầy đủ bỏ qua để rõ ràng Bên cạnh keystorage value-storage, bao gồm thành phần sau: (i) tập hợp SMB, hai cho phân vùng; (ii) bảng mục phân vùng phụ trợ (biểu thị parttable ); (iii) ánh xạ giữa khóa tìm kiếm vị trí lưu trữ (ký hiệu key-map ) Hai thành phần chia sẻ blockchain SP, thành phần cuối có blockchain Điều đáng ý khóa tìm kiếm blockchain chưa xếp để giảm chi phí khí gas; chúng lưu trữ theo thứ tự chèn Ngoài ra, cấu trúc SMB bị loại bỏ blockchain, chúng thực hóa hồn tồn phía SP để hỗ trợ hiệu Như giải thích Phần III, khóa tìm kiếm hàm băm đối tượng lưu trữ blockchain Chúng không phân biệt đối tượng băm đối tượng, ngữ cảnh rõ ràng xử lý truy vấn Mục đích part-table để theo dõi cách không gian lưu trữ phân vùng Đối với phân vùng, chúng tơi trì tối đa hai SMB (ký hiệu Tl Tr , tương ứng) Bảng part-table giữ thông tin sau cho SMB phân vùng: (i) khoảng vị trí lưu trữ ( Loc ) (ii) hàm băm gốc (h ) Ví dụ, hình 4, Tl P1 tương ứng với đối tượng lưu trữ vị trí [18], Tr Trong P1 trống rỗng; P3 , Tl Tr tương ứng với đối tượng lưu trữ vị trí [13-14] [15-16], tương ứng Ở đây, mã băm gốc khác so với MB-cây thơng thường chúng tơi mã hóa ranh giới vào Ví dụ, Hình 4, băm gốc cho Tl P1 ||h || = h (13|||| 91 || h ( h5 || h7 )) Thông tin ranh giới bổ sung có giúp SP cắt tỉa tồn q trình xử lý truy vấn cải thiện hiệu suất truy vấn Cuối cùng, key-map trì mục vị trí lưu trữ cho khóa tìm kiếm Nó sử dụng suốt trình cập nhật, giải thích phần B bảo trì GEM -tree Có ba hoạt động bảo trì cho GEM2 -tree: (i) chèn; (ii) cập nhật; (iii) xóa Hoạt động xóa coi cập nhật đối tượng liệu đối tượng giả Do đó, chúng tơi tập trung vào hoạt động chèn cập nhật Để dễ minh họa, chúng tơi biểu thị phân vùng cho MB-tree có cấu trúc đầy đủ dạng P0 phần lại phân vùng · · · dạng P1 , P2 ,… , Pmax Gọi M kích thước lớn SMB-cây nhỏ nhất, tức là, rong Pmax Các kích thước phân vùng · – M,… · , ·b· ·max - 4M,· b max- 2M,· b max M ·, b max bi phụ thuộc vào số SMB có Pi Chèn Thuật tốn mơ tả thủ tục chèn Bất đối tượng đến, chuyển hướng đến phân vùng P max Nếu phân vùng chưa đầy (tức là, kích thước hơn 2M ), đối tượng cần chèn vào SMB (dòng 1–11) Ngược lại, phân vùng đầy, SMB tạo với đối tượng trình hợp gọi để hợp hai SMB có thành SMB lớn có kích thước 2M, sau gán cho phân vùng trước P max - (dịng 13–17) Nếu max-1 nhỏ hơn 1, có nghĩa phân vùng tương ứng chưa tồn Do đó, cần tăng max tạo phân vùng (dịng 14) Q trình hợp nêu chi tiết thuật tốn Nó diễn đệ quy phân vùng đầy cần nhường chỗ cho SMB hợp Đến tránh xa trì nhiều đối tượng SMB dẫn đến chi phí bảo trì cao thảo luận phâng IV-B, chúng tơi đặt giới hạn , Smax , kích thước SMB Nếu kích thước SMB hợp vượt S max / , thay hợp chúng, chúng chèn hàng loạt vào MB-tree có cấu trúc đầy đủ P0 Quy trình chèn tương tự hợp đồng thơng minh SP ngoại trừ hai khác biệt: (i) thay value , h ( value ) lưu blockchain; (ii) việc xây dựng SMB hợp đồng thông minh, với nút bên bị chặn giá trị khơng xếp, thực nhanh chóng Cập nhật Ngược lại với hoạt động chèn, hoạt động cập nhật thay giá trị khóa có giá trị Trong trường hợp này, cấu trúc GEM -tree không thay đổi Chúng cần xác định vị trí phân vùng tương ứng cho đối tượng cập nhật tính tốn lại mã băm gốc MB SMB tương ứng Quy trình mơ tả Thuật toán Hãy nhớ lại thuộc tính tốt đẹp GEM -tree vị trí lưu trữ khóa tìm kiếm cố định lưu trữ blockchain, phân vùng (logic) tự động thay đổi với lần chèn hợp Vì vậy, trước tiên chúng tơi tìm vị trí lưu trữ khóa tìm kiếm cách kiểm tra key-map (dịng 2) Sau gọi hàm, LocatePartition , với vị trí lưu trữ để xác định phân vùng chứa khóa tìm kiếm (dịng 3) Sau đó, tương ứng cập nhật (dòng 4–10) Để triển khai chức LocatePartition, cách đơn giản kiểm tra part-table ghi lại khoảng vị trí phân vùng Tuy nhiên, phương pháp khơng hiệu khí cần phải truy cập toàn bảng trường hợp xấu Để giảm chi phí khí gas, chúng tơi đề xuất thuật tốn hiệu mà có cần truy cập phân vùng Pmax Như trình bày chi tiết Thuật tốn 4, sau truy xuất khoảng vị trí P max , tìm kiếm phân vùng từ P max đến P theo dung lượng tối đa phân vùng Vì khơng phải tất phân vùng chứa hai SMB, sử dụng thao tác mod để kiểm tra xem phân vùng có chứa hai SMB hay không Nếu vậy, kết mod phải khơng Ví dụ, Hình 4, giả sử muốn xác định phân vùng cho vị trí Chiều dài khơng gian ban đầu 16 dung lượng tối đa P3 4, cách kiểm tra 16 mod = 0, biết P3 có hai SMB kéo dài từ vị trí 13 đến 16 Vì vị trí khơng thuộc P Tiếp theo, độ dài khơng gian giảm xuống 12 Thuật tốn Xác minh Kết với GEM2 -tree (by Client) Hình GEM -tree SP sau chèn Thuật toán Truy vấn Đã xác thực với GEM2 -tree (qua SP) tiến hành kiểm tra P2 , có dung lượng tối đa Bằng kiểm tra 12 mod # 0, P2 có SMB kéo dài từ vị/ trí đến 12 Do đó, biết vị trí nằm P Nếu vị trí khơng tìm thấy phân vùng SMB, kết luận nằm MB có cấu trúc đầy đủ P0 Thí dụ chúng tơi sử dụng hình thí dụ để minh họa việc trì trì GEM2 -tree Giả sử muốn chèn hai khóa 10 89 vào GEM2 -tree hiển thị hình Đầu tiên, khóa 10, chúng tơi thấy phân vùng P3 đầy Vì vậy, chúng tơi tạo SMB chứa đựng khóa 10 Trong đó, chúng tơi hợp hai SMB có P vào phân vùng trước P Vì SMB bên phải Tr P2 trống, nên hợp đặt khoảng vị trí P mở rộng Tiếp theo, khóa 89, cần chèn vào SMB P chưa đầy Đối với cập nhật liệu, giả sử giá trị khóa 26 cập nhật, chúng tơi kiểm tra đồ khóa gọi hàm LocatePartition để định vị phân vùng P2 Sau đó, giá trị cập nhật mã băm gốc tương ứng cập nhật cách xây dựng lại SMB với giá trị cập nhật C Xử lý Truy vấn Đã xác thực Trong phần này, thảo luận cách xử lý truy vấn xác thực qua lưu trữ hỗn hợp blockchain với GEM 2tree đề xuất Trong kịch truy vấn khoảng, khách hàng gửi phạm vi khoảng Q = [lb, ub] Đổi lại, SP trả tất đối tượng nằm khoảng [ lb, ub ], với với chứng VOsp Vì GEM 2-tree bao gồm MB bình thường nhiều SMB, với số chúng đóng góp vào kết truy vấn, SP bắt buộc phải duyệt qua tất xử lý truy vấn phạm vi chúng riêng lẻ Sau đó, SP kết hợp đối tượng kết VO cho để tạo kết truy vấn cuối Vosp Quy trình xử lý truy vấn tổng thể phía SP cạnh trình bày Thuật tốn Đầu tiên, MBTreeRangeQuery gọi cho MB có cấu trúc đầy đủ tương ứng vớI phân vùng P0 (dòng 1–2) Sau đó, gọi cho SMB bên trái bên phải phân vùng lại (dòng 3–6) Thủ tục MBTreeRangeQuery tương tự thủ tục truy vấn dải MB thông thường Ở đây, đưa mô tả chi tiết trình Đầu tiên, SP kiểm tra xem truy vấn khoảng có chồng chéo với ranh giới gốc hay khơng Nếu khơng có chồng chéo, điều có nghĩa khơng đóng góp vào kết truy vấn Trong trường hợp này, hàm băm gốc, mã hóa thơng tin ranh giới, sử dụng trực tiếp làm VO thủ tục kết thúc Nếu không, chúng chồng chéo lên nhau, truy vấn khoảng thực dạng tìm kiếm theo chiều rộng Bắt đầu từ nút gốc, nút nút giao với phạm vi khoảng, phân nhánh với khám phá thêm; nút nút không giao với truy vấn khoảng, hàm băm thêm vào phần VO Khi đạt đến nút lá, SP kiểm tra đối tượng bên Các đối tượng nằm truy vấn khoảng thêm vào kết truy vấn, hàm băm đối tượng khác thêm vào VO Lưu ý khóa tìm kiếm ranh giới r -lb r+ub, nằm bên truy vấn khoảng, nên đưa vào VO để chứng minh tính đầy đủ Về phía khách hàng, trình xác minh bao gồm hai bước, truy xuất VO chain xác minh kết Trong trình truy xuất VO chain, khách hàng lấy từ blockchain gốc Merkle tất GEM 2-tree VOchain xác minh khách hàng cách sử dụng giao thức đồng thuận blockchain khối Với VOchain xác minh, khách hàng sau thực thi MBTreeVerify cho GEM -tree để thiết lập tính hợp lý tính đầy đủ kết truy vấn Quy trình tương tự MB-tree Khách hàng kiểm tra sp VO sp cho theo hai khía cạnh: Kiểm tra tính hợp lý Khách hàng xây dựng lại hàm băm gốc cách sử dụng kết truy vấn R hàm băm nút anh em nút liền kề VOsp Kiểm tra thông qua hàm băm gốc xây dựng lại giống với hàm băm gốc tương ứng thu từ VPchain Kiểm tra tính hồn chỉnh Có hai trường hợp Nếu khoảng không giao với truy vấn khoảng, khách hàng chắn khơng có kết bị thiếu cách kiểm tra thông tin ranh giới truy vấn khoảng Nếu khơng, khách hàng thiết lập tính đầy đủ cách kiểm tra ranh giới Thuật toán xác minh kết tóm tắt thuật tốn Thí dụ Hình cho ví dụ xử lý truy vấn xác thực với GEM2-tree Hãy xem xét truy vấn khoảng Q = [10, 15] SP duyệt tất các MB SMB Đối với phân vùng P1, có SMB ranh giới khóa [13,91] chồng chéo truy vấn khoảng Kết chứa đối tượng với khóa 13 vo1.l bao gồm {17 , [13,91], h2, h6 } Đối với phân vùng P2, ranh giới bên trái T l (tức là, [18 , 43] ) không chồng lên khoảng truy vấn Do đó, SP tính tốn h(h8 || h9) , vo2.l bao gồm { [18,43] , h (h8 || h9)} Cây bên phải T r P2 duyệt ranh giới [4,75] chồng lên truy vấn khoảng, mà vo 2.r = {4,16,[4,75], h12} Cuối phân vùng P3, kết đối tượng có khóa 10 trả 89 xây dựng dạng vo 3.l Kết hợp thứ với nhau, kết truy vấn R = {10,13} VOsp = { vo 1.l, vo2.l, vo2,r, vo3.l} gởi đến khách hàng Trong trinh xác minh kết quả, trước tiên khách hàng nhận VO chain = {h7 , h10 , h13 , h14 } từ blockchain Tiếp theo, gốc xây dựng lại sau: h*7 = h (13 || 91 || h (h (h(13||17) || h 2) h6)), h*10 = h (18||43|| h (h8 || h9 )) , h*13 = h (4||75|| h (h(4||16) || h’12 )), h∗14 = h(10 || 89 || h (10 || 89)) Với khóa số chúng xác minh dựa VO chain khóa tìm kiếm ranh giới kiểm tra dựa phạm vi truy vấn, tính hợp lý đầy đủ kết truy vấn thiết lập Trong trình hợp nó, danh sách xếp tạo danh sách cũ bị loại bỏ Điều hiệu trường hợp hợp đồng thơng minh q nhiều lần ghi phát sinh Trong đó, GEM chúng tơi tránh trì danh sách xếp Các liệu chưa xếp lưu trữ blockchain, cấu trúc tính tốn nhanh chóng • Các nút LSM thực hóa Như phân tích phần IV, việc thực hóa nút phải chịu chi phí cao q trình cập nhật • Khơng có giới hạn số cấp LSM Với kích thước cấp mở rộng theo cấp số nhân, chi phí hợp hai tăng lên tương ứng Điều khơng mong muốn hoạt động hợp LSM yêu cầu xây dựng danh sách xếp đầy đủ cấu trúc tương ứng nó, tạo độ phức tạp O( N ) Ngược lại, c â y GEM2–tree chúng tơi trở lại MB bình thường với cập nhật theo đợt O (log N ) C So sánh với cấu trúc Log Hợp Cây hợp có cấu trúc Log (LSM-tree) cấu trúc liệu đề xuất để tối ưu hóa chi phí I / O môi trường chiếm ưu ghi [12] Các biến thể đại [13] thường đề cập đến cấu trúc đa cấp, cấu trúc phân vùng không gian liệu theo kiểu hàm mũ Trong phần này, nêu bật khác biệt GEM2 -tree đề xuất LSM-tree thảo luận LSM-tree không thành công vấn đề chúng tơi • LSM-tree u cầu trì danh sách dài xếp LSM-tree yêu cầu danh sách xếp tất cấp, sử dụng thuật toán giống xếp hợp - khóa tìm kiếm rlb rub+ độ phức tạp kích thước phân vùng lớn vượt ngưỡng định .Các hoạt động cập nhật LSM GEM2 l khác Hoạt động cập nhật LSM thực cách thêm ghi với khóa trùng lặp Các ghi lỗi thời bị loại bỏ trình nén gọi Ngược lại, GEM2 -tree sử dụng cập nhật chỗ cách định vị phân vùng mục cập nhật trực tiếp ghi tương ứng, hiệu E Phân tích bảo mật Trong phần này, chúng tơi thực phân tích bảo mật GEM2 –tree đề xuất chúng tơi thuật tốn xác thực truy vấn liên quan Chúng tơi bắt đầu cách trình bày định nghĩa thức khái niệm bảo mật Định nghĩa (Bảo mật) Thuật toán xác thực truy vấn đắn hoàn chỉnh tất đối thủ PPT, xác suất không đáng kể thử nghiệm sau: • đối thủ A chọn tập liệu D ; • thuật tốn xác thực xây dựng ADS VOchain tương ứng dựa trên D gửi chúng đến A ; • A xuất loạt truy vấn khoảng Q , kết R, VO sp Đối thủ A thành công VOsp vượt qua xác minh VOchain thỏa mãn điều kiện: { ri | ri ∈/ Q (D) ∧ ri ∈ R } # ∅ ∨ { rj | rj ∈ Q (D) ∧ rj ∈/ R } # ∅ Định nghĩa nói SP độc hại thuyết phục người dùng câu trả lời khơng xác không đầy đủ với xác suất không đáng kể Bây cho thấy đề xuất thực đáp ứng yêu cầu bảo mật mong muốn Định lý Thuật toán truy vấn xác thực đề xuất dựa GEM -tree an toàn hàm băm bên có khả chống va chạm Bằng chứng.chúng tơi chứng minh định lý mâu thuẫn Trường hợp 1: { ri |ri ∈ / Q ( D ) ^ ri ∈ R } =/ ∅ Điều có nghĩa có đối tượng R khơng có nguồn gốc từ D Từ khách hàng tái tạo lại băm nguồn gốc MB-cây / SMBcây Trong mà r dối trá so sánh chống lại băm nguồn gốc Trong Chuỗi V O , kết giả mạo có nghĩa tồn hai Cây MB / SMB với đối tượng khác hàm băm nguồn gốc Điều ngụ ý va chạm thành công hàm băm hàm số, mà dẫn đầu đến mâu thuẫn đến giả thiết Trường hợp 2: r j r j Q ( D ) r j / R = ∅ Điều có nghĩa Là có giá trị câu trả lời cịn thiếu từ R _ Từ khách hàng xác minh tính đầy đủ với thơng tin ranh giới tồn ranh giới Tìm kiếm chìa khóa mà liền kề đến truy vấn phạm vi GEM -bộ Một thiếu câu trả lời chắn dẫn đến xung đột băm cho số MB-tree / SMB-tree Sau đó, chúng tơi đến mâu thuẫn với giả thiết D Phân tích chi phí Trong phần này, chúng tơi trình diễn phân tích chi phí cho hai GEM2-tree trì trì xử lý truy vấn xác thực chúng tơi giả định kích thước sở liệu N lớn hơn 2S max Điều có nghĩa MB có cấu trúc đầy đủ ln tồntại Trong P0 Nó khơng đáng kể thấy S max = 2maxM trường hợp Chi phí trì ADS Đầu tiên, chúng tơi phân tích chi phí chèn GEM2 –tree Pmerge(i) xác suất thực thao tác hợp phân vùng Pi Chúng ta có PMerge ( max) = 1/(2M) PMerge (i) = PMerge ( i + 1) / Hơn nữa, suy PMerge(1), xác suất SMB lớn phân vùng P1 chèn vào MBtree có cấu trúc đầy đủ, / (2maxM ) Áp dụng phân tích chi phí MB-tree / SMB-tree phần IV, thu chi phí trung bình hoạt động chèn GEM2 –tree : Hình Cấu trúc tổng thể GEM2 ∗ -tree Tương tự việc chèn, chi phí cập nhật nằm độ phức tạp O (log N) Chi phí xử lý truy vấn Chi phí xử lý truy vấn MB đơn lẻ có kích thước N Cquery · logF N, Cquery số biểu thị chi phí truy vấn nút Vì SP phải duyệt qua tất bên GEM2-tree, có kích thức N-2Smax cho P0 2max-iM cho Pi, i thuộc [1, max] Trong trường hợp xấu nhất, chi phí tính tốn SP kích thước VOsp : Ở đây, Cbshare chi phí tiết kiệm cách chèn hàng loạt Điều lại nằm độ phức tạp O (log N ) Đối SMB lớn nhất, tính tốn xấp xỉ log với, VOchain kích thước tuyến tính với số insert lượng phân vùng (tức là, max) FSmax Có thể quan sát thấy độ phức tạp chèn C GEM2-tree O(log N) kích thước sở liệu So với MB bình VI TỐI ƯU HĨA CÂY GEM - tree thường, GEM2-tree chúng tơi giao dịch số phần chi phí trì MB với chi phí SMB, dẫn đến hiệu Trong phần , chúng tơi trình bày mục tối ưu hóa gọi GEM2 ∗ -tree, giảm chi phí tiêu suất tốt thụ khí mà khơng phải hy sinh nhiều chi phí truy vấn Tiếp theo, chúng tơi phân tích chi phí hoạt động cập nhật Gọi Pupdate( i ) xác suất cập nhật đối tượng nằm phân A GEM ∗ -tree cấu trúc Sự bảo trì vùng Pi Giả sử cập nhật liệu diễn đồng Cấu trúc GEM2 ∗ -tree mục hai cấp tồn khơng gian, nhận P Update ( i ) = 2iM / N với i thuộc [1, max ] Pupdate (0) = ( N- 2Smax ) / N Hơn hình Ở cấp cao hơn, chúng tơi chia miền khóa tìm nữa, dễ dàng nhận thấy chi phí cập nhật kiếm thành số vùng I1,I2,I3… Để đạt hiệu suất tối đa, MB SMB sau: phân chia dựa phân phối liệu để khóa dự kiến rơi vùng Ii Ở cấp độ thấp hơn, GEM xây dựng cho Ii Điều đáng ý có khác biệt nhỏ GEM2 xây dựng độc lập Thay trì Cây MB cấu trúc đầy đủ P0 cho GEM2 tương ứng với Ii, có MB có cấu trúc đầy đủ cho toàn GEM2∗ -tree Với thiết kế trên, lợi ích sau kỳ vọng: Tiết kiệm khí Dựa phân tích chi phí Phần V-F, việc giảm tiêu thụ khí GEM so với MB thông thường đến từ việc sử dụng SMB phân vùng vừa nhỏ Vì GEM2 ∗ -tree trì nhiều SMB tránh SMB có kích thước q lớn, nhờ vào miền khóa tìm kiếm chia nhỏ, góp phần tiết kiệm khí gas A Cài đặt Thực nghiệm Chúng sử dụng Yahoo Cloud System Benchmark (YCSB) [14] để tạo liệu tổng hợp để đánh giá hiệu suất Tất tập liệu tạo chứa 100M ghi cập nhật, khóa tìm kiếm có kích thước byte giá trị có kích thước 100 byte Hai khóa tìm kiếm phân phối, tức phân phối đồng phân phối zipfian, đánh giá Trong phần sau, số zipfian đặt thành 0,8 để tạo tập liệu lệch Đối với GEM2-tree GEM2∗-tree chúng tôi, cài đặt sau chấp nhận Kích thước tối đa SMB nhỏ nhất, M, đặt thành kích thước Ethereum 32 byte khóa tìm kiếm có kích thước byte Phần thân MB đặt thành 4, giá trị lớn f thỏa mãn (f - 1) × l d + f × lp + lp