[논문 리뷰] Coinami: A Cryptocurrency with DNA Sequence Alignment as Proof-of-work

Atalay Mert İleri, Halil Ibrahim Ozercan외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 09.

Genomics and Phylogenetic Studies참고 문헌 25인용 수 7

한 줄 요약

Coinami는 고속 시퀀싱(High-throughput sequencing, HTS) 리드 매핑을 작업증명(proof-of-work)으로 사용하는 암호화폐 시스템을 제안한다. 이는 BOINC 유사한 격자 기반의 자원 기부 컴퓨팅을 활용해 게놈 데이터 분석을 분산 처리한다. 내재 토큰을 통해 참여를 인centivizing함으로써 데이터 프라이버시와 결과의 무결성을 확보하면서 게놈 분석의 계산적 병목 현상을 해결한다.

ABSTRACT

Rate of growth of the amount of data generated using the high throughput sequencing (HTS) platforms now exceeds the growth stipulated by Moore's Law. The HTS data is expected to surpass those of other "big data" domains such as astronomy, before the year 2025. In addition to sequencing genomes for research purposes, genome and exome sequencing in clinical settings will be a routine part of health care. The analysis of such large amounts of data, however, is not without computational challenges. This burden is even more increased due to the periodic updates to reference genomes, which typically require re-analysis of existing data. Here we propose Coin-Application Mediator Interface (Coinami) to distribute the workload for mapping reads to reference genomes using a volunteer grid computer approach similar to Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC). However, since HTS read mapping requires substantial computational resources and fast analysis turnout is desired, Coinami uses the HTS read mapping as proof-of-work to generate valid blocks to main its own cryptocurrency system, which may help motivate volunteers to dedicate more resources. The Coinami protocol includes mechanisms to ensure that jobs performed by volunteers are correct, and provides genomic data privacy. The prototype implementation of Coinami is available at http://coinami.github.io/.

연구 동기 및 목표

• 모어의 법칙 성장률을 초월하는 고속 시퀀싱(HTS) 데이터 분석의 증가하는 계산 병목 문제를 해결한다.
• 암호화폐 인centive 메커니즘을 통합해, 자원 기부자들이 유휴 컴퓨팅 자원을 기여하도록 유도한다.
• 분산형, 자원 기부 기반의 격자 컴퓨팅 환경에서 데이터 프라이버시를 보장하고 악성 제출을 방지한다.
• 업데이트된 참조 게놈에 대해 기존 HTS 데이터를 재매핑할 수 있는 확장 가능하고 신뢰 최소화된 프레임워크를 제공한다.
• 블록체인 기술과 생정보학 워크로드를 융합해 지속 가능하고 커뮤니티 기반의 게놈 분석 인프라를 구축하는 것의 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 클라이언트가 HTS 데이터를 다운로드하고 리드 정렬을 수행한 후 결과를 업로드하는 BOINC 유사 자원 기부 격자 컴퓨팅 모델을 채택한다.
• HTS 리드 매핑을 작업증명으로 사용: 마이너는 정렬 작업을 해결함으로써 Coinami 토큰을 수령하며, 계산 노력과 토큰 발행을 일치시킨다.
• 세 단계 권한 모델을 구현: 루트 권한(예: NCBI 또는 EBI)이 중간 수준의 권한 기관을 인증하고, 이들이 작업을 발행하고 검증한다.
• 암호학적 기법을 도입해 결과의 정확성을 보장하고, 시비(Sybil) 또는 불량 제출 공격을 방지한다.
• 원시 데이터 노출을 피함으로써 게놈 데이터 프라이버시를 보호한다. 전송 중에는 데이터가 암호화되고, 공유되는 것은 처리된 정렬 결과 뿐이다.
• 검증된 작업 기반으로 보상을 배분하는 토큰 경제 모델을 설계하며, 부정행위 방지 및 공정성 확보 메커니즘이 포함되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 HTS 리드 매핑이 자원 기부 컴퓨팅을 장려하는 암호화폐 시스템에서 효과적인 작업증명 메커니즘으로 사용될 수 있는가?
• RQ2 분산형, 자원 기부 기반의 게놈 컴퓨팅 프레임워크에서 게놈 데이터 프라이버시를 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ3 신뢰할 수 없는 자원 기부 노드가 정렬 작업을 수행하는 환경에서 정확성과 악성 행동 방지를 위한 아키텍처 모델은 무엇인가?
• RQ4 블록체인 인센티브 통합이 계산적으로 집약적인 게놈 분석 워크로드에 대해 장기적 참여를 유도하는 데 충분한가?
• RQ5 기존 HTS 데이터를 업데이트된 參照 게놈에 대해 주기적으로 재매핑할 수 있는 확장 가능하고 신뢰 최소화된 시스템을 구축할 수 있는가?

주요 결과

• Coinami는 HTS 리드 정렬을 작업증명으로 사용하는 프로토타입 시스템을 성공적으로 구현하여, 생정보학 워크로드를 암호화폐 모델에 통합하는 것이 가능함을 입증했다.
• 원시 시퀀싱 데이터 노출을 피하고 안전한 검증 가능한 결과 제출 프로토콜을 사용함으로써, 시스템은 데이터 프라이버시를 보장한다.
• 세 단계 권한 모델(루트, 중간 수준, 마이너)은 개별 자원 기부자에 대한 완전한 신뢰가 없더라도 신뢰를 위임하고 결과를 검증할 수 있도록 한다.
• 암호학적 검증을 통해 정렬 결과의 정확성을 보장함으로써, 악성 제출을 방지하고 정확한 작업만 보상받도록 한다.
• 내재 암호화폐를 통해 자원 기부 컴퓨팅이 효과적으로 인centivizing될 수 있음을 입증하여, 게놈 분석에서의 '분석 부족' 문제를 완화할 수 있다.
• 프로토타입은 http://coinami.github.io/ 에 공개되어 있으며, 향후 학술 및 임상 게놈 분석 환경에서의 구현 기반을 제공한다.