$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

블록체인 환경에서 보안 기법들의 융합을 통한 프라이버시 및 익명성 강화 기법에 대한 연구

A Study on An Enhancement Scheme of Privacy and Anonymity through Convergence of Security Mechanisms in Blockchain Environments

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.11, 2018년, pp.75 - 81  

강용혁 (극동대학교 글로벌경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

블록체인 내의 모든 트랜잭션이 공개되기 때문에 익명성과 프라이버시 문제는 중요해지고 있다. 공개 블록체인은 사용자 대신 공개키 주소를 사용하여 익명성을 보장하는 것처럼 보이지만 트랜잭션 그래프를 기반으로 다양한 기법을 통해 추적함으로써 익명성을 약화시킬 수 있다. 본 논문에서는 블록체인 환경에서 익명성과 프라이버스를 보호하기 위하여 다양한 보안 기법을 융합하여 사용자의 추적을 어렵게 하는 기법을 제안한다. 제안 기법k-anonymity 기술, 믹싱 기술, 은닉서명, 다단계 기법, 램덤 선택기법, 영지식 증명 기법 등을 융합하여 인센티브 및 기여자의 참여를 통해 익명성과 프라이버시를 보호한다. 성능 분석을 통해 제안기법은 기여자의 수가 공모자의 수보다 많은 환경에서는 공모를 통한 프라이버시 및 익명성 훼손이 어렵다는 것을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Anonymity and privacy issues are becoming important as all transactions in the blockchain are open to users. Public blockchains appear to guarantee anonymity by using public-key addresses on behalf of users, but they can weaken anonymity by tracking with various analytic techniques based on transact...

주제어

표/그림 (4)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 향후 연구과제로는 제안기법을 시뮬레이션을 통해 보다 일반적인 환경에서 성능 평가를 수행하는 것이며, 다양한 보안 취약성을 분석하는 것이다. 또한, 분석된 보안 취약성을 제거할 수 있도록 제안기법을 상세화하여 실제 스마트 계약이 동작하는 환경에서 실행 코드를 제작하여 동작하도록 구현하는 것이다.
  • 공개 블록체인의 내부에 있는 모든 트랜잭션이 공개되기 때문에 프라이버시 문제와 익명성 문제가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 믹싱 기법과 기여자들의 기여와 k-anonymity 기법과 다중 단계(multi-phase) 처리 기법 등 다양한 보안 기법을 융합하여 블록체인 환경에서 사용자의 프라이버시 및 익명성을 강화하는 기법을 제안하였다. 성능 분석을 통해 기여자가 공모자보다 많을 때에는 프라이버시 침해가 어렵다는 것을 보였다.
  • 제안기법은 k-anonymity 기법을 사용하였으므로 k개의 공모자가 있기 전까지는 추적되지 않는다. 본 논문에서는 보안도 측정방법을 송신자와 수신자의 연결성을 찾을 확률로 평가한다. 기여자가 l(l>k)명 믹싱 시스템에 같이 참여할 경우 공모자의 수에 따른 추적의 성공 확률을 구해보면 Table 1과 같다.
  • 응용 기술에 대한 블록체인 기술의 활용은 프라이버시와 익명성에 대한 요구사항을 증가시키며 사용자들에게 프라이버시와 익명성에 대한 만족할만한 수준의 서비스를 제공을 요구하고 있다[2]. 본 논문에서는 이러한 익명성과 프라이버시 문제를 다양한 보안 기법을 융합하여 해결하는 기법을 제안한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

가설 설정

  • - 기존 기법과 호환가능하다.
  • 블록체인의 분석은 두 가지의 휴리스틱 기법을 사용한다[12]. 첫 번째는 트랜잭션의 모든 입력은 동일한 사용자에 의해 생성된다는 가정이다. 왜냐하면 실제적으로 사용자는 다른 사용자의 트랜잭션에 거의 참여를 하지 않기 때문이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
블록체인 내의 트랜잭션은 어떤 역할을 하는가? 블록체인은 암호화폐(cryptocurrency) 트랜잭션 (transaction)에 대한 디지털화되고 비집중화되고 공개된 원장(ledger)이다[1]. 블록체인 내의 트랜잭션은 시간 순서적으로 문서화되며 참여자들에게 중앙 기록을 유지하지 않고 디지털 화폐를 추적할 수 있도록 도와준다. 이러한 트랜잭션은 공개키 암호 기법에 의해 디지털적으로 서명되지만, 공개키 기반 디지털 서명 기법은 사용자의 프라이버시(privacy)와 익명성(anonymity)을 침해하는 단점을 갖고 있으며, 부가적인 정보의 사용은 사용자의 프라이버시에 큰 위협이 될 수 있다[2].
블록체인 내에서의 프라이버시는 무엇을 의미하는가? 프라이버시는 대부분의 시스템과 응용에서 필요하지만, 익명성은 무기명 투표나 여론 조사 등에서는 필요하지만 주로 범죄자들이 추구하는 것이다[4]. 블록체인 내에서의 프라이버시는 식별자 정보의 누출없이 트랜잭션을 수행할 수 있음을 의미한다[1]. 이는 공개키 익명성으로 공개키는 공개하지만 트랜잭션의 소유자가 누구인지 모르게 하는 것으로 공개키의 소유자가 실제로 누구인지 모르게 하는 것이다.
블록체인 내의 트랜잭션의 단점은 무엇인가? 블록체인 내의 트랜잭션은 시간 순서적으로 문서화되며 참여자들에게 중앙 기록을 유지하지 않고 디지털 화폐를 추적할 수 있도록 도와준다. 이러한 트랜잭션은 공개키 암호 기법에 의해 디지털적으로 서명되지만, 공개키 기반 디지털 서명 기법은 사용자의 프라이버시(privacy)와 익명성(anonymity)을 침해하는 단점을 갖고 있으며, 부가적인 정보의 사용은 사용자의 프라이버시에 큰 위협이 될 수 있다[2].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (23)

  1. A. P. Joshi, M. Han & Y. Wang. (2018). A survey on security and privacy issues of blockchain technology. Mathematical Foundations of Computing, 1(2), 121-147. 

  2. M. Conti, S. K. E, C. Lal & S. Ruj. (2018). A Survey on Security and Privacy Issues of Bitcoin. IEEE Communications Surveys & Tutorials. DOI : 10.1109/COMST.2018.2842460 

  3. P. Frandco. (2015). Understanding BitCoin: Cryptography, Engineering and Economics. John Wiley & Sons. 

  4. M. C. K. Khalilov & A. Levi. (2018). A survey on anonymity and privacy in Bitcoin-like digital cash systems. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 20(3), 2543-2585. 

  5. E. M. Lee. (2018). A Research on Blockchain- based Copyright Protection for Computational Creativity. Journal of the Korea Convergence Society, 9(9), 23-29. 

  6. S. T. Kim. (2018). Analysis on Consensus Algorithms of Blockchain and Attacks. Journal of the Korea Convergence Society, 9(9), 83-88. 

  7. Y. J. Lee & S. H. Lee. (2018). Efficient RBAC based on Block Chain for Entities in Smart Factory. Journal of the Korea Convergence Society, 9(7), 69-75. 

  8. I. G. Lee. (2018). A Study on Blockchain Networking for Internet of Things. Journal of Digital Convergence, 16(8), 201-210. 

  9. K. N. Lee & G. H. Jeon. (2018). A Study on Improvement of Used-goods Market Platform Using Blockchain. Journal of Digital Convergence, 16(9), 133-145. 

  10. Y. S. Jeong, Y. T. Kim, & G. C. Park. (2018). User Privacy management model using multiple group factor based on Block chain. Journal of Convergence for Information Technology, 8(5), 107-113. 

  11. H. J. Mun. (2018). Biometric Information and OTP based on Authentication Mechanism using Blockchain. Journal of Convergence for Information Technology, 8(3), 85-90. 

  12. E. Androulaki, G. O. Karame, M. Roeschlin, T. Scherer, & S. Capkun. (2013). Evaluating user privacy in bitcoin. International Conference on Financial Cryptography and Data Security (pp. 34-51). Springer Berlin Heidelberg. 

  13. M. H. Ibrahim. (2017). Securecoin: A robust secure and efficient protocol for anonymous bitcoin ecosystem. International Journal of Network Security, 19(2), 295-312. 

  14. T. Ruffing, P. Moreno-Sanchez, & A. Kate. (2014). Coinshuffle: Practical decentralized coin mixing for bitcoin. 19th European Symposium on Research in Computer Security (pp. 345-364). Springer International Publishing. 

  15. G. Maxwell. (2013). CoinJoin: Bitcoin privacy for the real world. Bitcoin Forum. https://bitcointalk.org/index.php?topic279249.0. 

  16. J. Bonneau, A. Narayanan, A. Miller, J. Clark, J. A. Kroll, & E. W. Felten. (2014). Mixcoin: Anonymity for bitcoin with accountable mixes. International Conference on Financial Cryptography and Data Security (pp. 486-504). Springer Berlin Heidelberg. 

  17. D. Chaum. (1983). Blind signatures for untraceable payments. Advances in Cryptology: Proceedings of Crypto 82 (pp. 199-203). Springer. 

  18. L. Valenta & B. Rowan. (2015). Blindcoin: Blinded, accountable mixes for bitcoin. International Conference on Financial Cryptography and Data Security. (pp. 112-126). Springer Berlin Heidelberg. 

  19. I. Miers, C. Garman, M. Green, & A. D. Rubin. (2013). Zerocoin: Anonymous Distributed E-Cash from Bitcoin. IEEE Symposium on Security and Privacy. (pp. 397-411). IEEE Computer Society. 

  20. E. B. Sasson, A. Chiesa, C. Garman, M. Green, I. Miers, E. Tromer, & M. Virza. (2014). Zerocash: Decentralized anonymous payments from bitcoin. IEEE Symposium on Security and Privacy (pp. 459-474). IEEE Computer Society. 

  21. L. Sweeney. (2002). k-Anonymity: a model for protecting privacy. International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, 10(5), 557-570. 

  22. G. Zyskind, O. Nathan, & A. Pentland. (2015). Decentralizing Privacy: Using Blockchain to Protect Personal Data. IEEE Symposium on Security and Privacy Workshops (pp. 180-184). IEEE Computer Society. 

  23. E. Heilman, F. Baldimtsi, & S. Goldberg. (2016). Blindly signed contracts: Anonymous on-blockchain and off-blockchain bitcoin transactions. Financial Cryptography and Data Security: FC 2016 International Workshops, BITCOIN'16 (pp. 43-60). Springer Berlin Heidelberg. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트