[논문 리뷰] ForensiBlock: A Provenance-Driven Blockchain Framework for Data Forensics and Auditability

Asma Jodeiri Akbarfam, Mahdieh Heidaripour외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 08. 07.

Blockchain Technology Applications and SecurityComputer Science인용 수 3

한 줄 요약

ForensiBlock는 역할 기반 접근 제어와 단계적 승인(RBAC-SA) 및 분산 Merkle 루트를 통해 효율적이고 안전하며 감사 가능한 증거 추적을 가능하게 하는 프라이빗, 증거 추적 기반 블록체인 프레임워크이다. 이는 블록체인 크기와 케이스 수가 증가함에 따라 블록체인 외부 저장소를 활용한 Merkle 루트 검증을 통해 빠르고 검증 가능한 사례별 레코드 추출을 가능하게 하여 브루트포스 방법보다 뛰어난 성능을 발휘한다.

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

연구 동기 및 목표

• 기존 블록체인 기반 디지털 증거 수집 시스템에서 통합적이고 안전하며 효율적인 증거 추적 관리의 부족을 해결한다.
• 디지털 증거 수집에서 공개 블록체인의 개인정보 유출 및 확장성 문제를 해결하기 위해 프라이빗 블록체인 솔루션을 제안한다.
• 종단 간 데이터 증거 추적과 접근 제어를 통합한 자동화, 안전하고 감사 가능한 조사 워크플로우를 구현한다.
• 데이터 무결성과 불변성을 유지하면서도 빠르고 검증 가능한 증거 사례 레코드 추출을 보장한다.
• 역사 접근 및 검증 효율성을 높이기 위해 처리 시간을 크게 증가시키지 않는 분산 Merkle 루트 메커니즘을 도입한다.

제안 방법

• 디지털 증거 수집에 특화된 프라이빗 블록체인 프레임워크를 설계하여 데이터 증거 추적, 접근 제어 및 감사 가능성에 중점을 둔다.
• 조사 단계별로 접근 권한을 관리하고 보안적인 역할 기반 접근 제어와 단계적 승인(RBAC-SA)을 구현하여 역할 기반의 특정 데이터 접근을 보장한다.
• 증거 기록을 블록체인 외부에 저장하고 Merkle 루트 검증을 통해 데이터 무결성을 확보하며 블록체인의 과도한 부피 증가를 방지한다.
• 각 사례별로 분산 Merkle 루트를 구성하여 다수의 사례에 걸쳐 증거 기록의 효율적이고 확장성 있고 검증 가능한 추출을 가능하게 한다.
• 암호 기법을 통합하여 민감한 데이터를 보호하고 악성 접근 시도를 탐지한다.
• 스마트 계약을 활용해 사례 생성, 파일 업로드, 분석 및 접근 요청 등의 거래 처리를 관리하며, 다양한 작업 유형에 따른 성능을 측정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 블록체인 기반 시스템이 개인정보를 보존하면서도 디지털 증거 수집에서 효율적이고 안전한 증거 추적을 어떻게 지원할 수 있는가?
• RQ2 단일 블록체인 또는 브루트포스 접근 방식에 비해 사례 수준의 증거 추적 검증에 분산 Merkle 루트를 사용할 경우 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 데이터 볼륨이 증가함에 따라 블록체인 외부 저장소에 기반한 Merkle 루트 검증 방식과 브루트포스 블록체인 스캔 방식 간의 증거 기록 추출 시간은 어떻게 비교되는가?
• RQ4 제안된 RBAC-SA 모델이 디지털 증거 수집 워크플로우의 자동화와 보안에 얼마나 기여하는가?
• RQ5 범죄 증거 블록체인 시스템에서 증거 기록 역사 접근성 향상의 이점과 스마트 계약 처리 시간 간의 상충 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 블록체인 외부 저장소에 기반한 Merkle 루트 검증 방식은 블록체인 외부 저장소에 기반한 Merkle 루트 검증 방식은 블록체인 크기와 사례 수가 증가함에 따라 브루트포스 블록체인 스캔 방식보다 훨씬 빠르고 확장성이 뛰어나다.
• 브루트포스 방법은 블록체인 크기와 사례 수가 증가함에 따라 추출 시간이 급격히 증가하지만, 블록체인 외부 저장소 기반 방법은 안정적이고 효율적인 성능을 유지한다.
• 분산 Merkle 루트 메커니즘은 스마트 계약 처리 시간을 약간 증가시키지만, 증거 기록 역사 접근 성능 향상에 상당한 기여를 한다.
• 초기 블록에서 시작하는 스마트 브루트포스 기법은 검증 시간을 줄이고 사례 수가 증가함에 따라 성능 저하가 적다.
• 거래 처리 시간은 작업 유형에 따라 다르며, 복잡한 처리가 필요한 업로드 및 분석 작업은 더 오래 걸리고, 접근 권한 관리가 필요한 접근 요청(AccReq) 거래는 표준 읽기 작업보다 느리다.
• 암호 기반 검증을 통해 데이터 무결성과 감사 가능성을 유지하며, 안전하고 단계적인 접근 제어를 지원하여 디지털 증거 수집 워크플로우의 신뢰성과 재현 가능성을 향상시킨다.