নিরাপদে ব্লকচেইনের স্কেলিং

ডেটা প্রাপ্যতা যাচাই

ডেটা প্রাপ্যতা বলতে এই নিশ্চয়তাকে বোঝায় যে ব্লকচেইন ব্লকের সমস্ত ডেটা সঠিকভাবে প্রকাশিত হয়েছে এবং নেটওয়ার্কের প্রয়োজনে তা অ্যাক্সেস করা যাবে. এটি নিশ্চিত করে যে একটি ব্লক সম্পর্কিত সমস্ত প্রয়োজনীয় তথ্য node-গুলোর ডাউনলোড ও যাচাইয়ের জন্য প্রাপ্য, যাতে নেটওয়ার্ক ব্লকের লেনদেন ও স্টেটের সঠিকতা ও সম্পূর্ণতা যাচাই করতে পারে.

ব্লকচেইন সিস্টেমে, ডেটা প্রাপ্যতা যাচাই করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এতে দুর্ভিসন্ধিপ্রবণ পক্ষরা ব্লকটি বৈধ দাবি করার সাথে সাথে ডেটার অংশ লুকিয়ে রাখতে বা আটকে দিতে পারে না. ডেটা প্রাপ্যতা না থাকলে, অসম্পূর্ণ ডেটা সহ একটি ব্লক চেইনে যোগ হতে পারে, যা অবৈধ লেনদেন, নিরাপত্তা ঝুঁকি এবং নেটওয়ার্ক জুড়ে অসংগত অবস্থা তৈরি করতে পারে.

প্রত্যাশিত ব্লকচেইনে ব্যবহারকারীদের (full node চালিয়ে) সম্পূর্ণ চেইন সিনক করে সমস্ত ডেটা যাচাই করতে হয়. কিন্তু ডেটা প্রাপ্যতা নিশ্চিত করা কঠিন হতে পারে, বিশেষত ব্লকের আকার বাড়ার সাথে সাথে.

data availability sampling-এর মতো পদ্ধতি সম্পূর্ণ ব্লক ডাউনলোড না করেই light node-গুলোকে ডেটার প্রাপ্যতা যাচাই করতে দেয়, যা ডেটা প্রাপ্যতা যাচাইকে সামগ্রিকভাবে আরো দক্ষ করে তোলে. আধুনিক ব্লকচেইনগুলো কম সম্পদ ব্যবহার করে ডেটা প্রাপ্যতা যাচাইয়ের জন্য এই পদ্ধতি অনুসরণ করে. Celestia ডেটা প্রাপ্যতা ব্যবহার করে আধুনিক সমস্ত চেইন পরিচালনার প্রমুখ উদাহরণ.

স্কেলিংয়ের পদ্ধতি: নিরাপদ ও অনিরাপদ

বিভিন্ন মাত্রার নিরাপত্তার সাথে ডেটা প্রাপ্যতা যাচাই বাস্তবায়নের কয়েকটি উপায় রয়েছে:

ফুল নোড (সর্বোচ্চ নিরাপত্তা)

Full node-গুলো সর্বোচ্চ নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে সব কিছু ডাউনলোড করে সমস্ত ডেটা যাচাই করে এবং অসম্পূর্ণ ব্লক প্রত্যাখ্যান করে. এই বেসলাইন সমাধানটি কিন্তু ব্লকের আকার বাড়ার সাথে সাথে ক্রমশ অদক্ষ হয়ে পড়ে. শেষপর্যন্ত, এই যাচাই কাজ সম্পাদন করতে শারীরিক ও আর্থিক সম্পদ প্রয়োজন.

ডেটা প্রাপ্যতার কোনো নিশ্চয়তা নেই (শূন্য নিরাপত্তা)

ডেটা প্রাপ্যতার কোনো নিশ্চয়তা নেই, কেবল একটি প্রতিশ্রুতি আছে (যেমন IPFS URI). এনএফটির মতো যেসব ক্ষেত্রে নিরাপত্তা প্রয়োজন নয় সেখানে এটি যথেষ্ট হতে পারে, কিন্তু বাস্তব স্তেয় থাকা বেশিরভাগ চেইন লেনদেনের জন্য এটি অবশ্যই সমাধান নয়.

ডেটা প্রাপ্যতা কমিটি

সাধু সংখ্যাগরিষ্ঠতার মাধ্যমে একটি বিশেষ কমিটি ডেটার প্রাপ্যতা নিশ্চিত করে, ততত ডেটা প্রাপ্যতা ও কার্যক্ষমতার মধ্যে ভারসাম্য বার্তায়.

ক্রিপ্টো অর্থনৈতিক নিরাপত্তাসহ ডেটা প্রাপ্যতা কমিটি

এই পদ্ধতিও স্কেলিংয়ের একই সমস্যার মুখোমুখি, কারণ কমিটি সদস্যদের যাচাই কাজ সম্পাদনে বাড়তে থাকা ডেটার ভার বহন করতে হয়. এটি সমাধান করতে, কমিটিগুলোকে “ক্রিপ্টো অর্থনৈতিকভাবে প্রণোদিত” করা যায়, অর্থাৎ যাচাই কাজের অনুপাতে টোকেন দেওয়া হয়.

কমিটিগুলো অসাধু হলে শাস্তি (“slashed” বা “halted”) পেতে পারে, ফলে সামগ্রিক নিরাপত্তা বাড়ে. এটি কার্যকর হয় যখন কমিটি চেইনের সম্মতি কাঠামোর অংশ হয়.

লাইট নোড

এই কাঠামোতে light node সংযোগ করা ডেটা প্রাপ্যতা যাচাইও সম্ভব করে, ফলে সম্পদের প্রয়োজন আরও কমে. এটি করার দুটি উপায় আছে:

1. সাধু সংখ্যালঘু Light Node না থাকলে Data Availability Sampling: Light node-গুলো সম্পূর্ণ ব্লক ডাউনলোড না করেই স্যাম্পলিং পদ্ধতিতে ডেটা যাচাই করে, কিন্তু কিছু ডেটা না থাকলে সম্পূর্ণ ডেটা পুনরুদ্ধার নিশ্চিত করতে পারে না. এটি ডেটা প্রাপ্যতা কমিটি ও স্যাম্পলিং ইন্টারফেসের উপর নির্ভরশীল.
2. সাধু সংখ্যালঘু Light Node থাকলে Data Availability Sampling: যদি সাধু light node-এর সংখ্যালঘু থাকে, তারা ডেটা আটকালে নিরাপত্তা বাড়াতে ব্লক পুনরুদ্ধার করতে পারে. লক্ষ্য করুন যে node-গুলোর কার্যকরভাবে ডেটা ভাগ করতে একটি সম্প্রসারিত নেটওয়ার্ক প্রয়োজন.

অসংযুক্ত Data Availability Sampling

এই উন্নত স্তর light node-এর অনুরোধ অসংযুক্ত ও একরূপভাবে যাদৃচ্ছিক করে লক্ষ্যনির্দিষ্ট আক্রমণ (যেমন selective share disclosure, যা পরবর্তীতে আলোচনা করা হবে) প্রতিরোধ করে. এটি সম্ভব করতে anonymization technology-তে আরো অগ্রগতি প্রয়োজন, যেখানেই Nym-এর সমাধান কাজে আসে.

কিন্তু প্রথমে, ঠিক কী কারণে এই প্রচলিত সমাধানগুলো অপর্যাপ্ত ও দুর্বল?

সমস্যা: Selective Disclosure আক্রমণ

selective disclosure attack হলো এক ধরনের data availability আক্রমণ, যেখানে দুর্ভিসন্ধিপ্রবণ পক্ষ একটি node (বা বাধ্যক node)-কে বিশ্বাস করাতে চেষ্টা করে যে ব্লকের ডেটা সম্পূর্ণভাবে প্রাপ্য, অথচ বাস্তবে এর এক অংশ লুকানো হচ্ছে. এর ফলে ব্লকটি অসম্পূর্ণ বা পুনরুদ্ধারযোগ্যতাহীন হয়ে পড়ে.

আক্রমণকারীর লক্ষ্য হলো peer-to-peer নেটওয়ার্কে ব্লক ডেটার প্রশ্নে নির্বাচিতভাবে সাড়া দিয়ে যাচাই প্রক্রিয়ার হেরফের করা. শেষ পর্যন্ত, এটি সম্মতি ভেঙে দেয়, চেইন ফোর্ক করে এবং প্রকৃত লেনদেন ও সামগ্রিক বিশ্বাসযোগ্যতা নষ্ট করে.

তাহলে আপডেটেড বোঝাপড়ার ভিত্তিতে এভাবেই এটি কাজ করে.

আক্রমণের সংক্ষিপ্ত বিবরণ

আক্রমণটিতে একসাথে দুটি উপাদান আছে:

1. আক্রমণকারী ব্লক থেকে যথেষ্ট ডেটা শেয়ার আটকে দেয় যাতে নেটওয়ার্ক এটি পুনরুদ্ধার করতে না পারে, ফলে ব্লকটি অপ্রাপ্য হয়ে যায়.
2. একই সাথে, আক্রমণকারী লক্ষ্য রাখা light node-গুলোর প্রশ্নে নির্বাচিতভাবে সাড়া দেয় যাতে তারা বিশ্বাস করে ব্লকটি প্রাপ্য.

আক্রমণের প্রক্রিয়া

নেটওয়ার্কটি ডেটা অ্যাভেলেবিলিটি স্যাম্পলিং (DAS)-এর উপর নির্ভর করে, যেখানে লাইট নোডগুলো অন্যান্য নোড থেকে ব্লক ডেটার এলোমেলো নমুনা অনুরোধ করে উপলব্ধতা যাচাই করে।

• নির্বাচিত প্রকাশ আক্রমণে, শত্রু ব্লকের ডেটার একটি অংশ লুকিয়ে রাখে, যাতে ব্লকটি পুনর্গঠন করা না যায়।
• তবে, শত্রু সত্ নোড (যেমন লাইট ক্লায়েন্ট) এর অনুরোধে বেছে বেছে সাড়া দেয় এবং যে শেয়ারগুলো গোপন করা হয়নি সেখান থেকে তথ্য প্রদান করে। এটি একটি মিথ্যা ধারণা তৈরি করে যে ব্লকটি সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধ।

সৎ নোডগুলির জন্য চ্যালেঞ্জসমূহ

• যেহেতু বিরোধী নোডগুলো সাধারণ নোডের থেকে আলাদা করা যায় না এবং জিজ্ঞাসা করলে সঠিকভাবেই সাড়া দেয়, সেই কারণে চিহ্নিত না হওয়া পর্যন্ত এগুলোকে ব্ল্যাকলিস্ট করা যায় না।
• সাধু নোডগুলো নমুনা অনুরোধ পাঠায়, এবং বিরোধীর সাড়াগুলো বৈধ বলে মনে হয়, কারণ আটকে রাখা ডেটা সাধু নোডগুলোর নির্দিষ্ট জিজ্ঞাসার আড়ালে লুকানো থাকে।

দুটি সমাধান

1. একটি প্রস্তাবিত প্রতিরোধ হলো অ্যানোনিমাইজেশন লেয়ার যোগ করা, যেখানে প্রতিটি নমুনা অনুরোধের উৎসকে ক্লায়েন্ট (লাইট নোড)-এর সাথে যোগসূত্র ঠিক করা যায় না এবং নেটওয়ার্কজুড়ে অনুরোধগুলো এলোমেলো ক্রমে প্রক্রিয়াকরণ করা হয়। এটি বিরোধীকে সিলেক্টিভ ডিসক্লোজারের মাধ্যমে নির্দিষ্ট নোডকে লক্ষ্য করতে বাধা দেয়।
2. আরেকটি পদ্ধতি হলো নিশ্চিত করা যে প্রতিটি নোড পর্যাপ্ত সংখ্যক জিজ্ঞাসা করে (যাতে আটকে রাখা ডেটা শনাক্ত করার সম্ভাবনা বাড়ে), অথবা অনুপস্থিত শেয়ারগুলো রিকভার করার জন্য পর্যাপ্ত সংখ্যক নোডের উপর নির্ভর করা।

সিমুলেশনের ফলাফল

• একটি ক্লায়েন্ট অল্প সংখ্যক জিজ্ঞাসা (যেমন, 15টি) করলে সফল আক্রমণের সম্ভাবনা অপেক্ষাকৃত বেশি (প্রায় 0.0133) — প্রায় 75টি চেষ্টার পর বিরোধী ক্লায়েন্টকে ঠকাতে পারে।
• প্রতি ক্লায়েন্টের জিজ্ঞাসার সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে (যেমন, 50টি জিজ্ঞাসা পর্যন্ত) আক্রমণ সফল হওয়ার সম্ভাবনা জোরালোভাবে কমে (প্রায় 0-এর কাছাকাছি)।
• একইভাবে, অধিক ক্লায়েন্টকে লক্ষ্য করলে আক্রমণের সাফল্যের হার বাড়ে, তবে জিজ্ঞাসার সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে সম্ভাবনা কমে।

সমস্যার সারসংক্ষেপ

সিলেক্টিভ ডিসক্লোজার আক্রমণ নির্দিষ্ট নোডের কাছে বেছে বেছে ডেটা প্রকাশ করে ডেটা প্রাপ্যতা নমুনায়নকে ছলনা করে, এবং এদের বিশ্বাস করাতে চেষ্টা করে যে ব্লকটি সম্পূর্ণভাবে উপলব্ধ। প্রতিরোধমূলক পদক্ষেপে রয়েছে: (1) অ্যানোনিমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার এবং (2) নিশ্চিত করা যে ক্লায়েন্টরা অনুপস্থিত ডেটা শনাক্ত করতে পর্যাপ্ত এলোমেলো জিজ্ঞাসা করছে।

সম্ভাব্য সমাধানগুলো পর্যালোচনা

“Evaluation of private networks for Celestia” শিরোনামে একটি গবেষণায় গবেষকরা Celestia-এর ব্লকচেইনে একটি গোপনীয়তা লেয়ার যোগ করার বিভিন্ন সম্ভাব্য সমাধান বিশ্লেষণ করেছেন। সম্ভাব্য প্রাইভেট নেটওয়ার্ক সমাধানের মধ্যে ছিল:

• WebRTC দিয়ে Tor ট্র্যাফিক আড়াল করতে এবং আড়ি পাতা রোধ করতে Snowflake-এর সাথে একটি Tor নেটওয়ার্ক ওভারলে
• ট্র্যাফিক অ্যানোনিমাইজেশনের জন্য mixnet একীভূতকরণ, যেমন Nym-এর Loopix
• লেটেন্সি টলারেন্স যা ক্লায়েন্টদের জিজ্ঞাসাগুলোকে বিচ্ছিন্ন করতে ট্র্যাফিকে এলোমেলো বিলম্ব সঞ্চার করে
• বাস্তব জিজ্ঞাসার ধরন আড়াল করতে কাভার ট্র্যাফিক বা চলন্তি ট্র্যাফিক
• অতিরিক্ত সুরক্ষার জন্য ভিপিএন ব্যবহার

এই সমাধানগুলোর প্রতিটিরই সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে (যেমন, সম্ভাব্য লেটেন্সির দিক থেকে)।

Tor ওভারলের সুবিধা এবং তার উত্থাপিত অনেক সমস্যা পাশ কাটিয়ে, এটা উল্লেখ করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই মূল সমাধানগুলোর অনেকই নেটওয়ার্ক কৌশল (যেমন কাভার ট্র্যাফিক এবং এলোমেলো বিলম্ব) যা ইতিমধ্যে Nym mixnet-এ চালু রয়েছে। তাই Nym কোর টিম Celestia এবং অন্যদের আরও গোপনীয় ব্লকচেইন অভিজ্ঞতা তৈরি করতে Nym কী করতে পারে তা দেখার জন্য একটি R&D অনুসন্ধান চালানোর সিদ্ধান্ত নেয়।

Nym-এর অ্যানোনিমাস স্যাম্পলিং সমাধান

Nym Technologies তাদের অবকাঠামো মডিউলার নেটওয়ার্কের সাথে একীভূত করার প্রস্তাব দিচ্ছে, Nym mixnet-কে অ্যানোনিমাইজেশন লেয়ার হিসাবে কাজে লাগিয়ে প্রাইভেট ডেটা অ্যাভেইলাবিলিটি স্যাম্পলিং (P-DAS)-এর মাধ্যমে সিলেক্টিভ ডিসক্লোজার আক্রমণ মোকাবেলা করার জন্য।

P-DAS Nym Mixnet-এর মাধ্যমে অনুরোধ পাঠানোর সুযোগ দেয়, যা অনুরোধকে অনুরোধকারীর থেকে বিচ্ছিন্ন করে, অর্থাৎ অনুরোধকারীকে লক্ষ্য করা সম্ভব হয় না। এই পদ্ধতি ডেটা প্রাপ্যতা নমুনায়নে গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী নিরাপত্তাপূর্ণ পন্থা প্রদান করে, যাতে নোডগুলো বিরোধী আক্রমণের ঝুঁকিতে না পড়ে ডেটা প্রাপ্যতা যাচাই করতে পারে।

Nym Mixnet একীভূতকরণ একাধিক গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা দিতে পারে:

• Nym mixnet-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ অ্যানোনিমাইজড ডেটা অ্যাভেইলাবিলিটি স্যাম্পলিং মডিউল, যা গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী ডেটা যাচাই নিশ্চিত করে
• Nym mixnet-এর মাধ্যমে এনক্রিপ্টেড ট্র্যাফিক রাউট করে কাভার ট্র্যাফিক, মিক্সিং এবং টাইমিং অব্ফাসকেশনের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে ডেটার সামঞ্জস্য বজায় রেখে ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ আড়াল করে সিলেক্টিভ ডিসক্লোজার আক্রমণ প্রতিরোধ
• পারফরম্যান্স এবং নিরাপত্তার ভারসাম্য তৈরির জন্য আদর্শ mixnet প্যারামিটার নির্ধারণে সিমুলেশনের মাধ্যমে পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন

Mixnet একীভূতকরণ মডিউলার নেটওয়ার্কের ডেটা নিরাপত্তাকে মজবুত করবে, এগুলোকে ছলনার বিরুদ্ধে আরও সহিষ্ণু করবে এবং সাথে সাথে ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা রক্ষা করবে। Nym-এর গবেষণা একটি মডিউলার ভবিষ্যতের জন্য দৃঢ় সুরক্ষা দিতে এর কাজ চালিয়ে যাবে।

এই প্রকল্পের আরও আপডেট পেতে চোখ রাখুন!

---

Nym কমিউনিটিতে যোগ দিন

Telegram // Element // Twitter

গোপনীয়তা সঙ্গ পছন্দ করে

English // 中文 // Русский // Türkçe // Tiếng Việt // 日本 // Française // Español // Português // 한국인