[논문 리뷰] vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases

Cheng Xu, Ce Zhang외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 06.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 27인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 블록체인 데이터베이스를 위한 검증 가능한 쿼리 프레임워크인 vChain을 제안한다. 이는 경량 사용자가 암호학적 결과 무결성 증명을 통해 효율적이고 안전하게 부울 범위 쿼리를 수행할 수 있도록 한다. 누적기반 인증된 데이터 구조, 블록 내 및 블록 간 인덱스, 그리고 구독을 위한 역방향 접두사 트리를 도입함으로써 vChain은 사용자 계산 비용을 최대 2배까지 감소시키고, 쿼리 윈도우 크기에 대해 비선형 스케일링을 가능하게 하여 효율성과 강력한 보안 보장을 보장한다.

ABSTRACT

Blockchains have recently been under the spotlight due to the boom of cryptocurrencies and decentralized applications. There is an increasing demand for querying the data stored in a blockchain database. To ensure query integrity, the user can maintain the entire blockchain database and query the data locally. However, this approach is not economic, if not infeasible, because of the blockchain's huge data size and considerable maintenance costs. In this paper, we take the first step toward investigating the problem of verifiable query processing over blockchain databases. We propose a novel framework, called vChain, that alleviates the storage and computing costs of the user and employs verifiable queries to guarantee the results' integrity. To support verifiable Boolean range queries, we propose an accumulator-based authenticated data structure that enables dynamic aggregation over arbitrary query attributes. Two new indexes are further developed to aggregate intra-block and inter-block data records for efficient query verification. We also propose an inverted prefix tree structure to accelerate the processing of a large number of subscription queries simultaneously. Security analysis and empirical study validate the robustness and practicality of the proposed techniques.

연구 동기 및 목표

• 블록체인 데이터베이스에서 신뢰할 수 없는 전체 노드로부터의 쿼리 결과에 대한 무결성 보장의 부족을 해결하기 위해.
• 전체 블록체인을 저장하지 않아도 되는 경량 사용자가 쿼리 결과를 검증할 수 있도록 하기 위해.
• 블록체인에 저장된 데이터의 임의의 속성에 대해 효율적이고 동적이며 검증 가능한 부울 범위 쿼리를 지원하기 위해.
• 최적화된 인덱싱과 증명 집합 기법을 통해 사용자 계산 및 통신 비용을 감소시키기 위해.
• 역방향 접두사 트리를 사용한 효율적인 증명 관리로 확장 가능한 구독 기반 쿼리를 지원하기 위해.

제안 방법

• 임의의 쿼리 속성에 대해 동적 집계를 가능하게 하는 수치적 속성을 집합 기반 표현으로 매핑하는 누적기반 인증된 데이터 구조(ADS)를 제안한다.
• 개별 블록 내에서의 로컬 검증을 가속화하기 위한 트리 기반의 블록 내 인덱스를 도입한다.
• 효율적인 블록 간 범위 쿼리 검증과 정렬을 가능하게 하는 스킵리스트 기반의 블록 간 인덱스를 설계한다.
• 유사한 쿼리를 그룹화하고 중복된 증명 계산을 줄임으로써 구독 쿼리의 배치 처리를 최적화하기 위한 역방향 접두사 트리(IP-Tree)를 개발한다.
• 암호학적 누적기반 기법을 사용해 블록 간 불일치 증명을 집합화함으로써 증명 크기와 검증 시간을 감소시키는 배치 검증 기법을 활용한다.
• 실시간 및 지연 증명 생성 전략을 통합하며, 후자는 구독 기간이 길어질수록 증명 크기와 사용자 CPU 시간이 비선형적으로 증가하는 것을 달성한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전체 블록체인을 저장하지 않아도 블록체인에 저장된 데이터에 대해 부울 범위 쿼리를 효율적이고 안전하게 처리할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 블록체인 환경에서 임의의 수치적 쿼리 속성에 대해 동적 집계를 가능하게 하는 인증된 데이터 구조는 무엇인가?
• RQ3 범위 쿼리를 지원하면서도 검증 오버헤드를 최소화할 수 있도록 블록 내 및 블록 간 인덱스를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ4 블록체인 데이터베이스에서 구독 쿼리의 효율적 배치 처리를 가능하게 하는 인덱싱 전략은 무엇인가?
• RQ5 증명 집합 기법은 장기적인 구독 시나리오에서 성능과 확장성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 블록 내 및 블록 간 인덱스를 모두 사용할 경우, 누적기반 기법만을 사용하는 경우에 비해 사용자 CPU 시간을 최소 2배 이상 감소시킨다.
• 인덱스 기반 기법은 쿼리 윈도우 크기에 대해 비선형 스케일링을 보이며, 데이터 유사도가 낮은 데이터셋(예: ETH)에서 가장 뛰어난 성능을 기록한다.
• 지연 증명 생성 전략은 장기간의 구독 기간 동안 실시간 기법 대비 사용자 CPU 시간을 50% 이상 감소시킨다.
• IP-Tree 인덱스 기법은 평가된 모든 데이터셋에서 서비스 제공자의 CPU 오버헤드를 최소 50% 감소시키며, 특히 ETH와 같은 희박한 분포에서 더 큰 성과를 기록한다.
• 데이터 유사도가 낮거나 블록 크기가 작은 경우, 블록 간 인덱스가 대부분의 경우 블록 내 인덱스를 능가한다.
• 블록 내 및 블록 간 인덱스를 모두 사용하는 조합이 가장 뛰어난 종합 성능을 기록하며, 4SQ 데이터셋에서 이산성 증명 내 다수의 집합이 크기 때문에 SP CPU 시간을 제외한 모든 영역에서 최고의 성능을 기록한다.