[論文レビュー] Certifying Provenance of Scientific Datasets with Self-sovereign Identity and Verifiable Credentials

Iain Barclay, Swapna Krishnakumar Radha+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2020

Scientific Computing and Data Management参考文献 10被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、自己自己主権型アイデンティティ（SSI）、分散型識別子（DID）、検証可能クレーム（VC）を用いた分散型フレームワークを提案し、科学的データセットの出典および信頼性を暗号的に証明する。発行者により機械検証可能なクレーム（例：倫理的調達、データ整合性）が発行されることで、ユーザーは中央集権的機関に依存せずにデータセットの真正性を暗号的に検証可能となり、共有される科学的データの信頼性と再利用性が著しく向上する。

ABSTRACT

In order to increase the value of scientific datasets and improve research outcomes, it is important that only trustworthy data is used. This paper presents mechanisms by which scientists and the organisations they represent can certify the authenticity of characteristics and provenance of any datasets they publish so that secondary users can inspect and gain confidence in the qualities of data they source. By drawing on data models and protocols used to provide self-sovereign ownership of identity and personal data to individuals, we conclude that providing self-sovereignty to data assets offers a viable approach for institutions to certify qualities of their datasets in a cryptography secure manner, and enables secondary data users to efficiently perform verification of the authenticity of such certifications. By building upon emerging standards for decentralized identification and cryptographically verifiable credentials, we envisage an infrastructure of tools being developed to foster adoption of metadata certification schemes, and improving the quality of information provided in support of shared data assets.

研究の動機と目的

• データ品質および出典に関する信頼性の不足が原因で科学的データセットの再利用が低いという課題に対処すること。
• データセット発行者が、倫理的調達やデータ整合性といったデータセットの属性に関する暗号的に検証可能なクレームを発行できることを可能にすること。
• 分散型アイデンティティ標準（DIDおよびVC）を活用して、暗号的に安全で、プライバシーを保護し、相互運用性のある信頼モデルを構築すること。
• ソフトウェアエージェントおよび標準化されたプロトコルを介して、二次利用者がデータセットクレームの自動検証を可能にすること。
• DOIsなどの既存のデータインfra構造と統合し、科学的分野全体で信頼性を向上させること。

提案手法

• 本アプローチは、各データセットに分散型識別子（DID）を割り当てることで、自己自己主権型アイデンティティ（SSI）の原則を適用し、データセット自体を自己自己主権的エージェントとして機能可能にする。
• データセットエージェント（DSA）が、秘密鍵および公開DIDを備えたソフトウェアプロセスとして作成され、信頼関係の対話においてデータセットを表す。
• 発行者は、'データのハッシュ'および'データが倫理的に調達された'といったクレームを含むJSONフォーマットのスキーマを用いて、DSAに検証可能クレームを発行する。
• クレームは発行者の暗号署名により署名され、データセットの暗号的ハッシュを介してデータセットに不可逆的にバインドされ、リンクの逃れが不可能になる。
• ユーザーは、公開DIDを介してDSAに接続し、クレームの証明を取得して、発行者の公開鍵および信頼アーカイブを用いて検証することで、クレームの検証が可能になる。
• 本システムは、プロトタイプ作成およびエンドツーエンドの検証を目的として、Hyperledger Aries（ACA-Py）およびEvernymのプラットフォームなどの既存の標準を活用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 科学的データセット発行者は、倫理的調達やデータ整合性といったデータセット属性に関する暗号的に検証可能なクレームをどのように発行できるか？
• RQ2 分散型識別子（DID）および検証可能クレーム（VC）を用いて、中央集権的機関に依存せずにユーザーがデータセットの出典を検証できる信頼モデルを構築できるか？
• RQ3 提案されたシステムは、二次利用者が自動的かつ機械可読形式でデータセットクレームの検証を可能にするか？
• RQ4 SSIベースのクレーム発行を、DOIsやメタデータ標準といった既存のデータインfra構造と統合するための技術的およびアーキテクチャ的要件は何か？
• RQ5 選択的開示やゼロ知識証明といったプライバシー保護技術をデータセット認証に統合する方法は何か？

主な発見

• 提案されたフレームワークは、データセットのDIDを介して、倫理的調達やデータハッシュといったクレームを直接バインドする暗号署名済みクレームの発行を、データセット発行者が可能にすることに成功した。
• クレームの検証は暗号的に証明可能である：ユーザーは公開鍵検証を用いて、発行されたクレームの真正性、整合性、および無効化されていない状態を確認できる。
• 本システムは、データセットエージェント（DSA）に接続し、検証可能クレーム証明を取得するソフトウェアエージェントが、自動的信頼検証を可能にする。
• ACA-PyおよびEvernymのプラットフォームを用いた実用的プロトタイプが実装され、クレーム発行、保存、検証のエンドツーエンド機能が実証された。
• SSIベースのクレームをDOIsなどの既存の標準と統合することは可能であり、科学的データ共有における信頼性と透明性を著しく向上させることができる。
• 本アプローチは選択的開示を可能とし、将来のゼロ知識証明のサポートも可能にし、検証可能性を維持したままプライバシーを向上させることができる。