[論文レビュー] ForensiBlock: A Provenance-Driven Blockchain Framework for Data Forensics and Auditability

Asma Jodeiri Akbarfam, Mahdieh Heidaripour+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 7, 2023

Blockchain Technology Applications and SecurityComputer Science被引用数 3

ひとこと要約

ForensiBlock は、ロールベースのアクセス制御と段階的承認（RBAC-SA）および分散型Merkleルートを用いた、プライベートでプロバンセンス駆動のブロックチェーンフレームワークであり、効率的で安全かつ監査可能なプロバンセンス追跡を実現する。オフラインストレージとMerkleルート検証を用いることで、ブロックチェーンのサイズやケース数が増加するに従い、ブルートフォース手法に比べて高速かつ検証可能なケース固有の記録抽出を可能にする。

ABSTRACT

Maintaining accurate provenance records is paramount in digital forensics, as they underpin evidence credibility and integrity, addressing essential aspects like accountability and reproducibility. Blockchains have several properties that can address these requirements. Previous systems utilized public blockchains, i.e., treated blockchain as a black box, and benefiting from the immutability property. However, the blockchain was accessible to everyone, giving rise to security concerns and moreover, efficient extraction of provenance faces challenges due to the enormous scale and complexity of digital data. This necessitates a tailored blockchain design for digital forensics. Our solution, Forensiblock has a novel design that automates investigation steps, ensures secure data access, traces data origins, preserves records, and expedites provenance extraction. Forensiblock incorporates Role-Based Access Control with Staged Authorization (RBAC-SA) and a distributed Merkle root for case tracking. These features support authorized resource access with an efficient retrieval of provenance records. Particularly, comparing two methods for extracting provenance records off chain storage retrieval with Merkle root verification and a brute-force search the offchain method is significantly better, especially as the blockchain size and number of cases increase. We also found that our distributed Merkle root creation slightly increases smart contract processing time but significantly improves history access. Overall, we show that Forensiblock offers secure, efficient, and reliable handling of digital forensic data

研究の動機と目的

• 既存のブロックチェーンベースのデジタルフォレンジックスシステムにおける統合的で安全かつ効率的なプロバンセンスマネジメントの欠如に対処する。
• デジタルフォレンジックスにおけるパブリックブロックチェーンのプライバシーおよびスケーラビリティの制限を克服するため、プライベートブロックチェーンソリューションを提案する。
• エンドツーエンドのデータプロバンセンスとアクセス制御を備えた、自動的で安全かつ監査可能な捜査ワークフローを実現する。
• データの完全性と不変性を維持しながら、迅速かつ検証可能なフォレンジックケース記録の抽出を保証する。
• 履歴のアクセスと検証効率を向上させるために、分散型Merkleルートメカニズムを導入する。

提案手法

• デジタルフォレンジックスに特化したプライベートブロックチェーンフレームワークを設計し、データプロバンセンス、アクセス制御、監査可能性に重点を置く。
• 捜査フェーズごとにアクセス権を管理し、安全でロール固有のデータアクセスを実現する、段階的承認を備えたロールベースのアクセス制御（RBAC-SA）を実装する。
• プロバンセンス記録をオフラインストレージに保存し、Merkleルート検証を用いてデータ完全性を保証し、ブロックチェーンの肥大化を軽減する。
• 各ケースごとに分散型Merkleルートを構築し、複数のケースにわたるプロバンセンス記録の効率的でスケーラブルかつ検証可能な取得を可能にする。
• 機密データを保護し、悪意あるアクセス試行を検出するための暗号技術を統合する。
• スマートコントラクトを活用して、ケース作成、ファイルアップロード、分析、アクセス要求などのトランザクション処理を管理し、さまざまな操作タイプにおける性能を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーンベースのシステムは、プライバシーを保ちながら、どのように効率的で安全にデジタルフォレンジックスにおけるプロバンセンス追跡を実現できるか？
• RQ2 モノリシックまたはブルートフォース手法と比較して、ケースレベルのプロバンセンス検証に分散型Merkleルートを使用した場合の性能への影響は何か？
• RQ3 データ量が増加するに従い、オフラインストレージにMerkleルート検証を適用した方法とブルートフォースなブロックチェーンスキャンの両者を比較した場合、プロバンセンス記録抽出時間にどのような差が生じるか？
• RQ4 提案されたRBAC-SAモデルは、デジタルフォレンジックスワークフローにおける自動化とセキュリティをどの程度向上させるか？
• RQ5 フォレンジックブロックチェーンシステムにおいて、スマートコントラクトの処理時間と強化されたプロバンセンス履歴アクセスの利点の間には、どのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• オフラインストレージにMerkleルート検証を適用したプロバンセンス記録抽出手法は、ブロックチェーンのサイズやケース数が増加するに従い、ブルートフォースなブロックチェーンスキャンに比べて著しく高速でスケーラビリティに優れる。
• ブルートフォース手法は、ブロックチェーンのサイズやケース数の増加に伴い、検索時間の急増を示す一方、オフライン手法は安定的かつ効率的である。
• 分散型Merkleルートメカニズムは、スマートコントラクトの処理時間をわずかに増加させるが、プロバンセンス履歴のアクセスパフォーマンスに顕著な向上をもたらす。
• 初期ブロックから開始するスマートブルートフォース技術は、検証時間を短縮し、ケース数の増加に伴う性能劣化を抑えめに保つ。
• トランザクション処理時間は操作タイプによって異なる。特にアップロードおよび分析処理は複雑な処理のため長時間かかる。一方、アクセス要求（AccReq）トランザクションは、アクセス権管理のため、通常の読み取り操作よりも遅延が大きい。
• 暗号技術による検証を通じてデータ完全性と監査可能性を維持し、安全で段階的なアクセス制御を実現することで、デジタルフォレンジックスワークフローにおける信頼性と再現性が向上する。