Enhancing Blockchain-Based Access Control Using Probabilistic Filters

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Attribute-Based Access Control (ABAC) in blockchain environments faces challenges in token management, including privacy, storage efficiency, and token lifecycle handling. Storing tokens on-chain compromises privacy and increases costs. This paper introduces a token management system using probabilistic filters, comparing Bloom and Cuckoo filters for efficient token storage and verification. Experiments on the Ethereum testnet show that Cuckoo filters deliver superior performance, with configurable false positive rates as low as 9.54 ×10-7 and support for lifecycle operations like deletion. The system achieves a 99.8% success rate for basic operations while ensuring efficient gas consumption. Under high load, it handles up to 80 operations per minute with minimal performance degradation. These results demonstrate that probabilistic filters, especially Cuckoo filters, provide an efficient and scalable solution for managing tokens in blockchain-based access control systems.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

M. Maalla

ITMO University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: maher.malla7@gmail.com
PhD student Saint Petersburg

Әдебиет тізімі

  1. Shafeeq S., Alam M., Khan A. Privacy aware decentralized access control system // Future Generation Computer Systems. Elsevier, 2019. Vol. 101. P. 420–433.
  2. Wang S., Ouyang L., Yuan Y., Ni X., Han X., & Wang F.Y. "Blockchain-enabled smart contracts: architecture, applications, and future trends," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019.
  3. Sun X. et al. A survey on zero-knowledge proof in blockchain // IEEE Netw. IEEE, 2021. Vol. 35. № 4. P. 198–205.
  4. Maalla M.A., Bezzateev S.V. "Efficient incremental hash chain with probabilistic filter-based method to update blockchain light nodes," Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2022.
  5. Maalla M. Enhancing attribute-based access control with Ethereum and ZK-SNARK technologies // Journal Scientific and Technical Of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2024. Vol. 157. № 5. P. 797.
  6. Zhang K. et al. "Token Privacy in Blockchain Systems: Threats and Countermeasures," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2023.
  7. Johnson R. et al. "Efficient Token Management in Distributed Systems: A Blockchain Perspective," IEEE Transactions on Services Computing, 2023.
  8. Luo L., Guo D., Ma R.T., Rottenstreich O. & Luo X. "Optimizing bloom filter: Challenges, solutions, and comparisons," IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2019.
  9. Fan B., Andersen D.G., Kaminsky M. & Mitzenmacher, M.D. "Cuckoo filter: Practically better than bloom," Proceedings of the 10th ACM International on Conference on emerging Networking Experiments and Technologies, 2014.
  10. Bui T., Aura T. "Application of Probabilistic Data Structures in Token Management for Blockchain Access Control," IEEE Access, 2023, Vol. 11, pp. 54321-54335.
  11. Das K., Bera B., Saha S., Kumar N., You I., Chao H.-C. "AI-envisioned blockchain-enabled signature-based access control for industrial cyber-physical systems," IEEE Internet of Things Journal, 2022.
  12. Wang S., Zhang Y., Zhang Y. "A blockchain-based framework for data sharing with fine-grained access control in decentralized storage systems," IEEE Access, 2023.
  13. Cruz J.P., Kaji Y., Yanai N. "RBAC-SC: Role-based access control using smart contract: Implementation and evaluation," Journal of Information Processing, 2022.
  14. Liu H., Han D., Li D. "Fabric-IoT: A blockchain-based access control system in IoT," IEEE Access, 2023.
  15. Zhang D., Le J., Mu N., Liao X. "Anonymous token management for blockchain-based access control systems," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2023.
  16. Ding S., Cao J., Li C., Fan K., Li H. "A novel attribute-based access control scheme using blockchain for IoT," IEEE Access, 2023.
  17. Park H., Kim S., Lee B. "Privacy-preserving token management in blockchain networks: Challenges and solutions," IEEE Transactions on Services Computing, 2024.
  18. Johnson R., Smith K., Brown M. "Efficient token lifecycle management in distributed systems," Blockchain: Research and Applications, 2023.
  19. Maalla M.A., Bezzateev S.V. Efficient incremental hash chain with probabilistic filter-based method to update blockchain light nodes // Journal Scientific and Technical Of Information Technologies, Mechanics and Optics, 2022. Vol. 22. № 3. P. 538–546.
  20. Fan B., Andersen D.G., Kaminsky M., Mitzenmacher M.D. "Cuckoo filter: Advanced applications and implementations in blockchain," Proceedings of ACM SIGCOMM, 2023.
  21. Chen L., Wang X., Sun J. "Optimizing probabilistic data structures for blockchain privacy," IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2024.
  22. Ben-Sasson E., Chiesa A., Spooner N. "Zero-knowledge proofs for blockchain privacy: Recent advances and applications," IEEE Security & Privacy, 2023.
  23. Kosba A., Miller A., Shi E. "Recent advances in zk-SNARKs: Applications in blockchain systems," ACM Computing Surveys, 2024.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».