[논문 리뷰] TrialChain: A Blockchain-Based Platform to Validate Data Integrity in Large, Biomedical Research Studies

Hao Dai, H. P. Young외 6명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 10.

Ethics in Clinical Research참고 문헌 30인용 수 11

한 줄 요약

TrialChain는 사설 MultiChain 블록체인을 통해 생물의학 연구에서 데이터 해시를 암호학적으로 기록하고 주기적으로 이를 공용 이더리움 네트워크로 동기화하여 대규모 생물의학 연구에서 데이터 무결성을 보장하는 하이브리드 블록체인 플랫폼이다. 이는 API로 접근 가능한 블록체인 기록을 통해 데이터 진위성과 분석 유산의 검증 가능하고 감사 가능하며 저비용으로 검증할 수 있도록 한다.

ABSTRACT

The governance of data used for biomedical research and clinical trials is an important requirement for generating accurate results. To improve the visibility of data quality and analysis, we developed TrialChain, a blockchain-based platform that can be used to validate data integrity from large, biomedical research studies. We implemented a private blockchain using the MultiChain platform and integrated it with a data science platform deployed within a large research center. An administrative web application was built with Python to manage the platform, which was built with a microservice architecture using Docker. The TrialChain platform was integrated during data acquisition into our existing data science platform. Using NiFi, data were hashed and logged within the local blockchain infrastructure. To provide public validation, the local blockchain state was periodically synchronized to the public Ethereum network. The use of a combined private/public blockchain platform allows for both public validation of results while maintaining additional security and lower cost for blockchain transactions. Original data and modifications due to downstream analysis can be logged within TrialChain and data assets or results can be rapidly validated when needed using API calls to the platform. The TrialChain platform provides a data governance solution to audit the acquisition and analysis of biomedical research data. The platform provides cryptographic assurance of data authenticity and can also be used to document data analysis.

연구 동기 및 목표

• 대규모 생물의학 연구에서 데이터 무결성과 신뢰 문제를 해결하기 위해.
• 확장 가능하고 감사 가능하며 암호학적으로 안전한 방법을 통해 데이터 확보 및 분석 수정 이력을 추적하기 위해.
• 연구 결과의 공공 검증을 가능하게 하면서도 데이터 프라이버시를 유지하고 거래 비용을 줄이기 위해.
• 기존 데이터 과학 파이프라인에 손실 없이 통합되어 현재 워크플로우를 방해하지 않도록 하기 위해.
• 블록체인 기반의 기원 추적을 통해 데이터 자산과 분석 출력물의 빠른 자동 검증을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 연구소 내 데이터 확보 및 분석 과정에서 데이터 해시를 기록하기 위해 MultiChain 플랫폼을 사용한 사설 블록체인을 구현하였다.
• Apache NiFi를 사용하여 블록체인을 데이터 과학 플랫폼과 통합하여 데이터 수신 및 해싱를 자동화하였다.
• Docker를 사용한 Python 기반 마이크로서비스 아키텍처의 관리 웹 애플리케이션을 구축하여 플랫폼 관리 및 오케스트레이션을 수행하였다.
• 사설 블록체인 상태를 주기적으로 공용 이더리움 네트워크로 동기화하여 데이터 무결성의 공공 검증을 가능하게 하였다.
• 불변성을 확보하기 위해 고유한 데이터 지문을 저장하기 위해 암호학적 해싱(예: SHA-256)을 사용하였다.
• 데이터 진위성과 분석 유산의 신속한 검증을 위해 블록체인 기록에 API 기반 접근을 제공하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하이브리드 블록체인 아키텍처가 대규모 다기관 생물의학 연구에서 데이터 무결성을 효과적으로 보장할 수 있는가?
• RQ2 성능이나 프라이버시를 해치지 않으면서 데이터 기원과 수정 이력을 암호학적으로 보장하고 감사할 수 있는가?
• RQ3 주기적으로 공용 네트워크로 동기화하는 사설 블록체인은 공용 블록체인 단독 사용 대비 거래 비용을 얼마나 줄일 수 있으며, 검증 가능성은 유지할 수 있는가?
• RQ4 기존 데이터 과학 워크플로우에 중대한 아키텍처 개편 없이도 블록체인 통합이 가능한가?
• RQ5 실제 연구 환경에서 블록체인 기반 기록을 사용하여 데이터 진위성과 분석 무결성은 얼마나 효율적으로 검증할 수 있는가?

주요 결과

• TrialChain 플랫폼은 사설 MultiChain 블록체인을 사용하여 생물의학 연구 워크플로우의 데이터 해시를 성공적으로 기록하여 암호학적 불변성을 확보하였다.
• 사설 블록체인 상태를 공용 이더리움 네트워크로 주기적으로 동기화함으로써 데이터 무결성에 대한 공공의 신뢰할 수 있는 검증이 가능해졌다.
• 하이브리드 아키텍처는 공용 블록체인 단독 사용 대비 거래 비용을 감소시켰으며, 검증 가능성은 유지하였다.
• Apache NiFi 및 마이크로서비스 기반 웹 애플리케이션과의 통합을 통해 데이터 확보 및 분석 과정에서의 자동 기록이 원활하게 이루어졌다.
• 블록체인 기록에 대한 API 접근을 통해 데이터 자산과 분석 결과의 신속한 프로그래밍 기반 검증이 가능했다.
• 플랫폼은 대규모 생물의학 데이터에서 감사 가능성과 신뢰를 확보하는 데 실용성을 입증하였으며, 실제 연구 환경에서의 적용 가능성을 입증하였다.