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Skalierbare und vertraulichkeitswahrende Off-Chain Berechnungen

Autor(en):
Eberhardt, Jacob [DBLP]
Zusammenfassung
Blockchains erlauben sich gegenseitig mistrauenden Parteien gemeinsame Transaktionen auszuführen und deren Historie unveränderlich zu speichern. Aufgrund ihres technischen Aufbaus leiden Blockchains jedoch unter niedrigem Durchsatz, fehlender Skalierbarkeit und schwachen Datenschutzgarantien. Diese Arbeit adressiert diese Probleme durch das neuartige Konzept des Off- Chainings: Daten und Berechnungen werden von einer Blockchain auf externe Resourcen ausgelagert - jedoch ohne dabei Schlüsseleigenschaften der Blockchain zu komprommittieren. Insbesondere verifizierbare Off-Chain Berechnungen stellen ein mächtiges Werkzeug zur Erhöhung des Durchsatzes und der Gewährleistung von Vertraulichkeit dar. Allerdings fehlen geignete Realisierungsansätze. Unsere Analyse des Designraums identifiziert zk-SNARKs, eine Klasse nicht-interaktiver Protokolle für kryptographische Zero-Knowledge Beweise, als vielversprechenden Ansatz. Allerdings ist die Instanziierung dieser Protokolle komplex und somit wenigen Experten vorbehalten. Geeignete Pro- grammierabstraktionen und softwaretechnische Werkzeuge fehlen. Um dieses Problem zu adressieren, präsentieren wir ZoKrates, die erste höhere Programmiersprache und Sammlung von Softwarewerkzeu- gen zur Übersetzung und Ausführung zk-SNARK-basierter verifizierbarer Off-Chain Berechnungen. Wir demonstrieren Relevanz und Anwendbarkeit an drei dezentralen Applikationen: Peer-to-Peer Energiehandel, Blockchain-Relays und anonyme Token-Transfers. Die im Kontext dieser Arbeit entstandenen Softwarelösungen finden darüber hinaus unabhängige Anwendung in Wissenschaft und Industrie.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Eberhardt, J., (2022). Skalierbare und vertraulichkeitswahrende Off-Chain Berechnungen. In: Hölldobler, S. (Hrsg.), D22. Bonn: Köllen Druck + Verlag GmbH. (S. 31-40).
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Eberhardt-Jacob.pdf2.268Mb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-980-1
Datum: 2022
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • D22 (2021) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen [32]

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