[論文レビュー] DEFenD: A Secure and Privacy-Preserving Decentralized System for Freight Declaration

Daniël De Vos, Leon Overweel+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

DEFenDは、貨物申告のための分散型でプライバシーを尊重するブロックチェーンベースのシステムを提案する。このシステムにより、税関当局は安全なリスク分析を実施できる一方で、経済主体のデータを保護できる。機密性の高い主張を暗号化し、新規のデータパーティショニング方式を採用することで、許可された当事者のみが機密情報をアクセス可能となるよう保証し、監査の効率性を向上させ、税関の承認遅延を低減する。

ABSTRACT

Millions of shipping containers filled with goods move around the world every day. Before such a container may enter a trade bloc, the customs agency of the goods’ destination country must ensure that it does not contain illegal or mislabeled goods. Due to the high volume of containers, customs agencies make a selection of containers to audit through a risk analysis procedure. Customs agencies perform risk analysis using data sourced from a centralized system that is potentially vulnerable to manipulation and malpractice. Therefore we propose an alternative: DEFenD, a decentralized system that stores data about goods and containers in a secure and privacy-preserving manner. In our system, economic operators make claims to the network about goods they insert into or remove from containers, and encrypt these claims so that they can only be read by the destination country’s customs agency. Economic operators also make unencrypted claims about containers with which they interact. Unencrypted claims can be validated by the entire network of customs agencies. Our key contribution is a data partitioning scheme and several protocols that enable such a system to utilize blockchain and its powerful validation principle, while also preserving the privacy of the involved economic operators. Using our protocol, customs agencies can improve their risk analysis and economic operators can get through customs with less delay. We also present a reference implementation built with Hyperledger Fabric and analyze to what extent our implementation meets the requirements in terms of privacy-preservation, security, scalability, and decentralization.

研究の動機と目的

• 中央集権的な貨物申告システムのデータ改ざんに対する脆弱性とプライバシーの欠如を是正すること。
• 経済主体の機密データを露呈せずに、税関当局が正確なリスク分析を実施できるようにすること。
• 暗号化された主張（プライバシー保護のため）と検証可能な平文の主張（ネットワーク全体での検証のため）の両方をサポートする分散型システムを設計すること。
• 実際の運用において、強固なプライバシー、セキュリティ、スケーラビリティ、分散性を維持できるようにすること。
• Hyperledger Fabricを用いてプロトタイプを実装・評価し、実世界での実現可能性を検証すること。

提案手法

• 機密データと公開データを分離するデータパーティショニング方式を採用したブロックチェーンアーキテクチャを活用する。
• 貨物に関する主張をエンドツーエンド暗号化することで、受取国税関以外が内容を復号・閲覧できないようにする。
• コンテナの相互作用に関する主張を平文で公開し、すべての税関当局が公開的に検証可能となることで、透明性と整合性を確保する。
• 下位の機密情報が露呈されないまま、安全なデータ提出と検証を可能にする暗号プロトコルを導入する。
• 必要なアクセス制御とパフォーマンスをサポートする許可型ブロックチェーンネットワークを構築する基盤として、Hyperledger Fabricを活用する。
• 経済主体が貨物およびコンテナに関する主張を提出するシステムを設計し、選択的暗号化とアクセス制御メカニズムによりプライバシーを保護する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型システムは、経済主体のプライバシーを保ちつつ、安全で検証可能な税関リスク分析をどのように実現できるか？
• RQ2 どのようなブロックチェーンアーキテクチャとデータパーティショニング戦略が、機密データの機密性とコンテナレベルの主張の公開検証性の両立を可能にするか？
• RQ3 許可型ブロックチェーンであるHyperledger Fabricは、グローバルな貨物申告に求められるプライバシー、セキュリティ、スケーラビリティをどの程度満たせるか？
• RQ4 中央集権型モデルと比較して、このシステムは税関承認の遅延をどの程度低減できるか？
• RQ5 貨物申告の文脈において、分散性、プライバシー、システムパフォーマンスの間にはどのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• 提案されたデータパーティショニング方式は、機密性の高い貨物データと公開可能なコンテナ相互作用データを効果的に分離し、プライバシーを尊重するリスク分析を可能にした。
• 税関当局が許可された場合にのみ暗号化されたデータにアクセスできるため、改ざんの恐れのある中央集権型システムへの依存が低減され、より正確なリスク分析が可能になった。
• 経済主体は、機密なビジネス情報を露呈せずに暗号的に検証可能な申告が可能になったため、税関承認の遅延が短縮された。
• Hyperledger Fabric上での参照実装は、プライバシー、セキュリティ、分散性の主要要件を満たしていることが示されたが、高負荷下でのパフォーマンス制限が指摘された。
• 貨物主張に対してエンドツーエンド暗号化を適用することで、受取国税関以外が機密内容にアクセスできず、機密性が保証された。
• 平文のコンテナ相互作用主張は、すべての税関当局が公開的に検証可能であるため、国境を越えた信頼性と一貫性が確保されつつ、機密データの漏洩は回避された。