[論文レビュー] Blockchain Enabled Data Marketplace -- Design and Challenges

Prabal Banerjee, Sushmita Ruj|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 12被引用数 25

ひとこと要約

本論文は、スマートコントラクトおよび暗号技術を用いて、公平性、機密性、セキュリティ、規制準拠性を確保するブロックチェーンを活用したデータマーケットプレイスを提案する。ブロックチェーンを用いて改ざん防止の取引ログを記録し、データ整合性を検証するための述語を適用することで、改ざん防止で信頼性のある、監査可能なデータ取引を実現するとともに、共謀やデータ漏洩のリスクを低減する。

ABSTRACT

Data is of unprecedented importance today. The most valuable companies of today treat data as a commodity, which they trade and earn revenues. To facilitate such trading, data marketplaces have emerged. Present data marketplaces are inadequate as they fail to satisfy all the desirable properties - fairness, efficiency, security, privacy and adherence to regulations. In this article, we propose a blockchain enabled data marketplace solution that fulfills all required properties. We outline the design, show how to design such a system and discuss the challenges in building a complete data marketplace.

研究の動機と目的

• 既存のデータマーケットプレイスに見られる公平性、機密性、規制準拠性の欠如といった課題を解決すること。
• ブロックチェーン技術を活用して、安全で透明性があり、監査可能なデータ取引システムを設計すること。
• 機密性を損なうことなく、データ整合性を保証し、重複を防ぐこと。
• 強固なインcentiveメカニズムにより、共謀や不正行為を抑制すること。
• 法的準拠性とスマートコントラクトの形式的検証を、マーケットプレイスの枠組みに統合すること。

提案手法

• すべてのデータ取引および所有権履歴を記録する分散型で改ざん不能なログとしてのブロックチェーンレイヤーを活用する。
• スマートコントラクトを用いて公平な交換を強制する：両者ともに期待通りの対価を受け取るか、あるいは両者ともに何も受け取らない。これにより、原子的（atomicity）が保証される。
• データの正しさを検証するためのデータ正当性述語Φ（例：ハッシュベース）を定義する。これにより、完全なデータを暴露せずに正しさを検証可能となる。
• 重複したデータ購入を特定するため、データ内容を露呈せずに、収束型暗号（convergent encryption）を適用する。
• 検索可能な暗号化および安全な計算技術を統合し、暗号化されたデータ上で機密性を保ちながら検索および分析を可能にする。
• 悪意ある行動を抑止し、誠実な参加を促進するためのインcentiveメカニズムを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーンおよびスマートコントラクトを用いて、買い手と売り手の間でどのように公平な交換を実現できるか？
• RQ2 どのような暗号技術が、データの機密性を損なわず、データ整合性の検証を可能にするか？
• RQ3 機密情報の漏洩を防ぎながら、重複したデータ購入をどのように防止できるか？
• RQ4 法的および規制要件をどのようにプログラマブルかつ検証可能な形で記述・実装できるか？
• RQ5 分散型データマーケットプレイスにおいて、共謀や悪意ある行動を効果的に抑止するためのインcentive構造は何か？

主な発見

• 提案されたブロックチェーンベースの設計により、両者ともに合意された商品を受け取るか、あるいはまったく受け取らないという仕組みを実現することで、公平な交換が可能となる。これにより、一方的な裏切り行為が防止される。
• 衝突耐性のあるハッシュ関数を述語Φの一部として用いることで、データの正しさに関する強い保証が得られ、すなわち不正の確率は無視できるほど小さい。
• 収束型暗号は、データ自体を露呈させることなく、重複したデータ購入を検出する有効な手法を提供する。これにより機密性が保持される。
• 本システムは選択的透明性（selective transparency）をサポートしており、ユーザーのプライバシーを損なわずに監査機関が取引を監査可能となる。
• 形式的検証および監査済みスマートコントラクト規格（例：ERC-20）は、規制準拠コードにおける脆弱性を防ぐために不可欠である。
• スケーラビリティおよびパフォーマンスは、依然として未解決の課題であり、とりわけオンチェーンでの大規模データ取引処理において顕著である。