ब्लॉकचेन को सुरक्षित रूप से स्केल करना

डेटा उपलब्धता सत्यापन

डेटा उपलब्धता से तात्पर्य उस गारंटी से है कि ब्लॉकचेन ब्लॉक में मौजूद सभी डेटा को ठीक से प्रकाशित किया गया है और नेटवर्क द्वारा आवश्यकता पड़ने पर एक्सेस किया जा सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि ब्लॉक से संबंधित सभी आवश्यक जानकारी नोड्स को डाउनलोड और सत्यापित करने के लिए उपलब्ध हो, ताकि नेटवर्क ब्लॉक के लेनदेन और स्थिति की शुद्धता और पूर्णता को मान्य कर सके।

ब्लॉकचेन प्रणालियों में, डेटा उपलब्धता की पुष्टि करना दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं को ब्लॉक के डेटा के हिस्सों को छिपाने या रोकने से रोकने में महत्वपूर्ण है, जबकि वे अभी भी ब्लॉक को वैध होने का दावा करते हैं। डेटा की उपलब्धता के बिना, चेन में अनुपस्थित या अधूरे डेटा के साथ एक ब्लॉक जोड़ा जा सकता है, जिससे संभावित रूप से अमान्य लेनदेन, सुरक्षा जोखिम और पूरे नेटवर्क में असंगत स्थिति उत्पन्न हो सकती है।

पारंपरिक ब्लॉकचेन में उपयोगकर्ताओं (जो फुल नोड्स चलाते हैं) को पूरी चेन सिंक करके सभी डेटा को सत्यापित करना होता है। लेकिन डेटा उपलब्धता सुनिश्चित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, खासकर जब ब्लॉक आकार बढ़ते हैं।

डेटा उपलब्धता सैंपलिंग जैसी तकनीकें लाइट नोड्स को पूरे ब्लॉक को डाउनलोड किए बिना डेटा की उपलब्धता सत्यापित करने की अनुमति देती हैं, जिससे डेटा उपलब्धता सत्यापन समग्र रूप से अधिक कुशल हो जाता है। आधुनिक ब्लॉकचेन कम संसाधनों के साथ डेटा उपलब्धता सत्यापित करने के लिए इस दृष्टिकोण को अपनाते हैं। Celestia सभी आधुनिक चेनों को शक्ति प्रदान करने के लिए डेटा उपलब्धता के उपयोग का प्रमुख उदाहरण है।

स्केलिंग के लिए तंत्र, सुरक्षित और असुरक्षित रूप से

डेटा उपलब्धता सत्यापन को विभिन्न सुरक्षा स्तरों के साथ प्राप्त करने के कई तरीके हैं:

पूर्ण नोड्स (अधिकतम सुरक्षा)

फुल नोड्स सभी डेटा को डाउनलोड करके सत्यापित करते हैं, ताकि अधूरे ब्लॉकों को अस्वीकार करके अधिकतम सुरक्षा सुनिश्चित की जा सके। हालाँकि, ब्लॉक आकार बढ़ने के साथ यह मूलभूत समाधान दिन-ब-दिन अधिक अकुशल होता जाता है। आखिरकार, इस सत्यापन कार्य को करने के लिए भौतिक और वित्तीय संसाधनों की आवश्यकता होती है।

डेटा उपलब्धता की कोई गारंटी नहीं (शून्य सुरक्षा)

डेटा के उपलब्ध होने की कोई गारंटी नहीं है, केवल एक प्रतिबद्धता (जैसे IPFS URI)। यह एनएफटी जैसे परिदृश्यों के लिए पर्याप्त हो सकता है जहाँ सुरक्षा आवश्यक नहीं है, लेकिन यह वास्तविक दांव वाले अधिकांश चेन लेनदेन के लिए निश्चित रूप से कोई समाधान नहीं है।

डेटा उपलब्धता समिति

एक ईमानदार बहुमत के माध्यम से, एक चयनित समिति यह गारंटी देती है कि डेटा उपलब्ध है, इस प्रकार डेटा उपलब्धता और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाती है।

क्रिप्टो आर्थिक सुरक्षा के साथ डेटा उपलब्धता समिति

यह विधि भी स्केलिंग की उसी समस्या का सामना करती है, क्योंकि समिति के सदस्यों को सत्यापन कार्य करने के लिए बढ़ते डेटा ओवरहेड का सामना करना पड़ता है। इसे सुधारने के लिए, समितियों को "क्रिप्टो-आर्थिक रूप से प्रोत्साहित" भी किया जा सकता है, अर्थात् किए गए सत्यापन कार्य के अनुपात में टोकन प्रदान किए जाते हैं।

समितियों को भी दंडित ("स्लैश" या "रोक") किया जा सकता है यदि वे बेईमान हों, जिससे समग्र सुरक्षा बढ़ती है। यह तब काम करता है जब समिति श्रृंखला की सर्वसम्मति तंत्र का हिस्सा होती है।

लाइट नोड्स

इस फ्रेमवर्क में लाइट नोड्स को शामिल करने से डेटा उपलब्धता जांच की भी अनुमति मिलती है, जिससे संसाधन आवश्यकताओं में और कमी आती है। इसे करने के दो तरीके हैं:

1. ईमानदार अल्पसंख्यक लाइट नोड्स के बिना डेटा उपलब्धता सैंपलिंग: लाइट नोड्स पूरे ब्लॉक को डाउनलोड किए बिना डेटा सत्यापित करने के लिए सैंपलिंग तकनीकों का उपयोग करते हैं, लेकिन यदि कुछ डेटा गायब हो तो वे पूर्ण डेटा पुनर्प्राप्ति की गारंटी नहीं दे सकते। यह डेटा उपलब्धता समिति और सैंपलिंग इंटरफेस पर निर्भर करता है।
2. ईमानदार लाइट नोड्स की अल्पसंख्यकता के साथ डेटा उपलब्धता सैंपलिंग: यदि ईमानदार लाइट नोड्स की अल्पसंख्यकता हो, तो वे सुरक्षा बढ़ाने के लिए कोई डेटा रोकने पर भी ब्लॉक को पुनर्निर्मित कर सकते हैं। ध्यान दें कि नोड्स को प्रभावी ढंग से डेटा साझा करने के लिए एक समकालिक नेटवर्क की आवश्यकता होती है।

अनलिंकेबल डेटा उपलब्धता सैंपलिंग

यह उन्नत स्तर लक्षित हमलों (जैसे चयनात्मक साझा प्रकटीकरण, जिन पर हम अगले भाग में चर्चा करेंगे) को रोकता है, क्योंकि यह लाइट नोड्स से आने वाले अनुरोधों को अनलिंकेबल और एकसमान यादृच्छिक बना देता है। इसके लिए अनामीकरण तकनीकों में और अधिक उन्नति की आवश्यकता होगी, और यहीं पर Nym का समाधान काम आता है।

लेकिन पहले, ये पूर्व समाधान वास्तव में अपर्याप्त और असुरक्षित क्यों हैं?

समस्या: चयनात्मक प्रकटीकरण हमले

एक चयनात्मक प्रकटीकरण हमला एक प्रकार का डेटा उपलब्धता हमला है जिसमें एक दुर्भावनापूर्ण प्रतिद्वंद्वी किसी नोड (या कई नोड्स) को यह विश्वास दिलाने की कोशिश करता है कि एक ब्लॉक का डेटा पूरी तरह से उपलब्ध है, जबकि वास्तव में उसका एक हिस्सा छिपाया गया होता है। यह प्रभावी रूप से ब्लॉक को अधूरा या पुनर्प्राप्त करने योग्य नहीं बना देता।

हमलावर का लक्ष्य पीयर-टू-पीयर नेटवर्क में ब्लॉक डेटा के लिए पूछताछों का चयनित रूप से उत्तर देकर सत्यापन प्रक्रिया में हेरफेर करना है। अंत में, यह सहमति को तोड़ता है, चेन को फोर्क करता है, और वास्तविक लेनदेन तथा समग्र विश्वास को समझौता करता है।

तो यहाँ यह अपडेटेड समझ के आधार पर कैसे काम करता है।

हमले का अवलोकन

हमले के दो समवर्ती घटक हैं:

1. विपक्षी ब्लॉक से पर्याप्त डेटा शेयर छिपा देता है ताकि नेटवर्क उसे पुनर्निर्मित न कर सके, जिससे ब्लॉक अनुपलब्ध हो जाता है।
2. साथ ही, विरोधी लक्षित लाइट नोड्स से आने वाली क्वेरीज़ का चयनपूर्वक उत्तर देता है ताकि उन्हें लगे कि ब्लॉक उपलब्ध है।

हमले की कार्यप्रणाली

यह नेटवर्क डेटा उपलब्धता सैंपलिंग (DAS) पर निर्भर करता है, जहाँ लाइट नोड्स उपलब्धता सत्यापित करने के लिए अन्य नोड्स से ब्लॉक डेटा के यादृच्छिक नमूने का अनुरोध करते हैं।

• एक चयनात्मक प्रकटीकरण हमले में, प्रतिद्वंद्वी ब्लॉक के डेटा के एक हिस्से को छिपाने के लिए पहचान करता है, जिससे ब्लॉक को पुनर्निर्मित नहीं किया जा सकता।
• हालाँकि, विरोधी ईमानदार नोड्स, जैसे कि लाइट क्लाइंट्स, के प्रश्नों का चयनपूर्वक उत्तर देता है, उन शेयरों से डेटा प्रदान करके जिन्हें रोककर नहीं रखा गया था। यह झूठी धारणा पैदा करता है कि ब्लॉक पूरी तरह से उपलब्ध है।

ईमानदार नोड्स के लिए चुनौतियाँ

• चूंकि विरोधी नोड्स ईमानदार नोड्स से अलग नहीं किए जा सकते और पूछताछ करने पर सही प्रतिक्रिया देते हैं, इसलिए जब तक उन्हें पता नहीं लगाया जाता, तब तक उन्हें ब्लैकलिस्ट नहीं किया जा सकता।
• ईमानदार नोड्स नमूना अनुरोध करते हैं, और प्रतिद्वंद्वी की प्रतिक्रियाएँ वैध प्रतीत होती हैं क्योंकि छिपाया गया डेटा ईमानदार नोड्स के विशिष्ट प्रश्नों से छुपा रहता है।

दो समाधान

1. एक सुझाया गया काउंटरमेज़र है एक अनामीकरण परत जोड़ना, जहाँ प्रत्येक सैंपल अनुरोध का स्रोत क्लाइंट (लाइट नोड) से नहीं जोड़ा जा सकता और अनुरोधों को नेटवर्क में यादृच्छिक क्रम में संसाधित किया जाता है। यह प्रतिद्वंद्वी को विशिष्ट नोड्स को चयनात्मक प्रकटीकरण के साथ लक्षित करने से रोकता है।
2. एक अन्य दृष्टिकोण में यह सुनिश्चित करना शामिल है कि प्रत्येक नोड पर्याप्त संख्या में क्वेरीज़ करे (छुपाए गए डेटा का पता लगाने की संभावनाओं को बढ़ाने के लिए), या गायब शेयरों को कवर करने के लिए पर्याप्त संख्या में नोड्स पर भरोसा करना।

अनुकरण परिणाम

• यदि कोई क्लाइंट कुछ ही क्वेरीज़ (उदाहरण के लिए, 15) करता है, तो सफल हमले की संभावना अपेक्षाकृत अधिक (~0.0133) होती है — विरोधी लगभग 75 प्रयासों के बाद क्लाइंट को धोखा दे सकता है।
• जैसे-जैसे प्रति क्लाइंट क्वेरीज़ की संख्या बढ़ती है (उदाहरण के लिए, 50 क्वेरीज़ तक), हमले के सफल होने की संभावना नाटकीय रूप से घट जाती है (लगभग 0 तक)।
• इसी तरह, अधिक क्लाइंट्स को लक्षित करने से हमले की सफलता दर बढ़ जाती है, लेकिन क्वेरीज़ की संख्या बढ़ने के साथ संभावना घट जाती है।

समस्या का सारांश

चयनात्मक प्रकटीकरण हमला विशिष्ट नोड्स को डेटा चुनिंदा रूप से प्रकट करके डेटा उपलब्धता नमूनाकरण में हेरफेर करता है, उन्हें यह विश्वास दिलाता है कि ब्लॉक पूरी तरह से उपलब्ध है। उपचारों में शामिल हैं (1) अनामीकरण तकनीकों का उपयोग करना और (2) यह सुनिश्चित करना कि क्लाइंट्स गायब डेटा का पता लगाने के लिए पर्याप्त यादृच्छिक क्वेरीज़ करें।

जांच किए गए संभावित समाधान

एक "सेलेस्टिया के लिए निजी नेटवर्क का मूल्यांकन" में, शोधकर्ताओं ने सेलेस्टिया के ब्लॉकचेन में एक गुमनामी परत जोड़ने के लिए विभिन्न संभावित समाधानों का विश्लेषण किया। संभावित निजी नेटवर्क समाधानों में शामिल हैं:

• एक Tor नेटवर्क ओवरले Snowflake के साथ Tor ट्रैफ़िक को WebRTC के साथ मास्क करने और जासूसी को रोकने के लिए
• Mixnet एकीकरण, जैसे कि Nym के Loopix के साथ, ट्रैफ़िक अनामकरण के लिए
• लेटेंसी टॉलरेंस जो ट्रैफ़िक में यादृच्छिक विलंब लागू करते हैं ताकि क्लाइंट्स के क्वेरी असमकालिक हो जाएँ
• कवर ट्रैफ़िक या डमी ट्रैफ़िक वास्तविक क्वेरी पैटर्न को छिपाने के लिए
• अतिरिक्त सुरक्षा के लिए वीपीएन का उपयोग

इन प्रत्येक समाधान के अपने फायदे और नुकसान हैं (जैसे, संभावित विलंबता के संदर्भ में)।

टोर ओवरले द्वारा प्रस्तुत लाभों और कई समस्याओं को अलग रखकर, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इनमें से कई मुख्य समाधान नेटवर्क तकनीकें (जैसे कवर ट्रैफ़िक और यादृच्छिक विलंब) हैं, जो पहले से ही Nym मिक्सनेट में संचालित हो रही हैं। इसलिए Nym कोर टीम ने R&D जांच करने का निर्णय लिया ताकि यह देखा जा सके कि Nym Celestia और अन्य लोगों को अधिक निजी ब्लॉकचेन अनुभव प्रदान करने में कैसे मदद कर सकता है।

नाइम का गुमनाम सैंपलिंग समाधान

Nym Technologies अपने इंफ्रास्ट्रक्चर को मॉड्यूलर नेटवर्क के साथ एकीकृत करने का प्रस्ताव रखती है, जिसमें Nym मिक्सनेट का उपयोग अनामीकरण परत के रूप में करते हुए प्राइवेट डेटा उपलब्धता सैंपलिंग (P-DAS) के माध्यम से चयनित प्रकटीकरण हमलों का समाधान किया जाएगा।

P-DAS Nym Mixnet के माध्यम से अनुरोधों को सक्षम करता है, अनुरोध को अनुरोधकर्ता से अलग करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि अनुरोधकर्ता को निशाना नहीं बनाया जा सकता। यह विधि डेटा उपलब्धता सैंपलिंग के लिए एक गोपनीयता-संरक्षित, सुरक्षित दृष्टिकोण प्रदान करती है, जिससे नोड्स को प्रतिद्वंद्वी हमलों के संपर्क में आए बिना डेटा उपलब्धता सत्यापित करने की अनुमति मिलती है।

एक Nym Mixnet एकीकरण कई प्रमुख लाभ प्रदान कर सकता है:

• एक अनोनिमाइज़्ड डेटा उपलब्धता सैंपलिंग मॉड्यूल जो Nym मिक्सनेट के साथ संगत है, गोपनीयता-संरक्षित डेटा सत्यापन सुनिश्चित करता है
• एन्यम मिक्सनेट के माध्यम से एन्क्रिप्टेड ट्रैफ़िक को राउट करके चयनात्मक प्रकटीकरण हमलों की रोकथाम, कवर ट्रैफ़िक, मिक्सिंग और टाइमिंग अस्पष्टता जैसी तकनीकों का उपयोग करते हुए उपयोगकर्ता गतिविधि को अस्पष्ट करते हुए डेटा अखंडता बनाए रखना
• प्रदर्शन अनुकूलन: प्रदर्शन और सुरक्षा के संतुलन के लिए आदर्श मिक्सनेट पैरामीटर निर्धारित करने हेतु सिमुलेशन

मिक्सनेट एकीकरण मॉड्यूलर नेटवर्कों की डेटा सुरक्षा को मजबूत करेगा, जिससे वे हेरफेर के प्रति अधिक लचीले बनेंगे और उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा होगी। Nym का शोध मॉड्यूलर भविष्य को मजबूत सुरक्षा प्रदान करने के अपने कार्य को जारी रखेगा।

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