[论文解读] Extending On-chain Trust to Off-chain -- Trustworthy Blockchain Data Collection using Trusted Execution Environment (TEE)

Chunchi Liu, Hechuan Guo+5 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2021

Blockchain Technology Applications and Security被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于可信执行环境（TEE）的可信环境监控系统及一致性协议，将区块链信任从链上扩展至链下物理环境，确保疫苗追踪等应用中数据的真实性、实时性与容错性。系统采用 Arm Cortex-M33 微控制器安全采集温度、GPS 和光照数据，实现 84ms 的本地处理延迟与 130ms 的区块链同步延迟，具备完整的防篡改检测与不可否认性。

ABSTRACT

Blockchain creates a secure environment on top of strict cryptographic assumptions and rigorous security proofs. It permits on-chain interactions to achieve trustworthy properties such as traceability, transparency, and accountability. However, current blockchain trustworthiness is only confined to on-chain, creating a "trust gap" to the physical, off-chain environment. This is due to the lack of a scheme that can truthfully reflect the physical world in a real-time and consistent manner. Such an absence hinders further real-world blockchain applications, especially for security-sensitive ones. In this paper, we propose a scheme to extend blockchain trust from on-chain to off-chain, and take trustworthy vaccine transportation as an example. Our scheme consists of 1) a Trusted Execution Environment (TEE)-enabled trusted environment monitoring system built with the Arm Cortex-M33 microcontroller that continuously senses the inside of a vaccine box through trusted sensors and generates anti-forgery data; and 2) a consistency protocol to upload the environment status data from the TEE system to blockchain in a truthful, real-time consistent, continuous and fault-tolerant fashion. Our security analysis indicates that no adversary can tamper with the vaccine in any way without being captured. We carry out an experiment to record the internal status of a vaccine shipping box during transportation, and the results indicate that the proposed system incurs an average latency of 84 ms in local sensing and processing followed by an average latency of 130 ms to have the sensed data transmitted to and available in the blockchain.

研究动机与目标

• 通过确保链下物理数据真实反映现实条件，弥合区块链应用中链上与链下之间的‘信任鸿沟’。
• 开发一种低成本、安全且实用的系统，利用可信执行环境（TEE）实现可信物理世界数据采集。
• 实现从边缘设备到区块链的实时、连续且容错的数据上传，具备强一致性与不可否认性。
• 通过真实世界的疫苗追踪用例，验证系统的可行性与安全性。

提出的方法

• 部署基于 Arm Cortex-M33 微控制器的 TEE 使能监控系统，提供硬件隔离的可信环境状态感知（温度、GPS、光照）。
• 通过 TEE 实现防伪造机制，确保所有传感器数据均经过密码学认证且具有防篡改性。
• 设计一致性协议，实现实时、连续且容错的传感器数据上传至区块链，保障数据完整性与可用性。
• 使用密码学哈希与安全通道将物理世界数据绑定至链上记录，实现端到端可追溯性。
• 集成错误恢复与容错机制，处理传输失败而不损害安全性或一致性。
• 通过真实世界的疫苗运输场景评估系统，测量延迟以及对物理篡改与网络攻击的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 区块链系统如何确保链上数据真实且持续反映链下物理世界状态？
• RQ2 何种系统架构可实现使用 TEE 从边缘设备到区块链的安全、低延迟、容错数据传输？
• RQ3 如何通过密码学生不可否认性检测并防止对监控资产的物理篡改？
• RQ4 在真实边缘部署中，集成基于 TEE 的传感与区块链的性能开销如何？
• RQ5 低成本 TEE 平台（如 Cortex-M33）在物理可追溯性应用中能否提供与高端解决方案（如 Intel SGX）相当的安全保障？

主要发现

• 系统实现平均 84ms 的本地传感与处理延迟，链上数据可用性平均额外增加 130ms 延迟。
• 基于 TEE 的系统成功捕获所有尝试的物理篡改与干扰攻击，展现出强大的物理安全性和不可否认性。
• 容错协议在传输失败时可恢复，且不降低安全要求，维持了数据一致性和完整性。
• 基于 Cortex-M33 的实现成本约为 Intel SGX 的十分之一，使其在物理可追溯性的大规模边缘部署中具备可行性。
• 系统成功实现物理世界事件与链上记录的高一致性映射，支持端到端可验证的疫苗追踪。
• 开源实现位于 https://github.com/zhuaiballl/TEE-enabled_Trusted_Environment_Monitoring_System，支持扩展至疫苗追踪以外的其他应用。