基于TrustZone的区块链智能合约隐私授权方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022050719

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1969-1978.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050719

基于TrustZone的区块链智能合约隐私授权方法

陈璐瑀¹, 马小峰¹(), 何敬¹, 龚生智², 高建³

^1.同济大学电子与信息工程学院, 上海 201804
^2.梧桐链数字科技研究院(苏州)有限公司, 江苏苏州 215100
^3.云南省科学技术院科技管理办公室, 昆明 650100

收稿日期:2022-05-20 修回日期:2022-12-27 接受日期:2022-12-30 发布日期:2023-06-08 出版日期:2023-06-10
通讯作者: 马小峰
作者简介:陈璐瑀（1997—），男，福建宁德人，硕士研究生，主要研究方向：区块链、金融科技
马小峰（1975—），男，山西大同人，副教授，博士，主要研究方向：区块链、金融科技Email：xiaofengma@tongji.edu.cn
何敬（2000—），男，湖南株洲人，硕士研究生，主要研究方向：区块链、金融科技
龚生智（1985—），重庆人，副高级工程师，主要研究方向：企业数字化、区块链、隐私计算
高建（1982—），男，山东济宁人，副研究员，硕士，主要研究方向：数字技术、科技管理。
基金资助:
上海市科技创新行动计划项目(21511101503)

Blockchain smart contract privacy authorization method based on TrustZone

Luyu CHEN¹, Xiaofeng MA¹(), Jing HE¹, Shengzhi GONG², Jian GAO³

^1.College of Electronic and Information Engineering，Tongji University，Shanghai 201804，China
^2.Wutong Chain Digital Technology Research Institute （Suzhou） Company Limited，Suzhou Jiangsu 215100，China
^3.Office of Science and Technology Management，Yunnan Provincial Academy of Science and Technology，Kunming Yunnan 650100，China

Received:2022-05-20 Revised:2022-12-27 Accepted:2022-12-30 Online:2023-06-08 Published:2023-06-10
Contact: Xiaofeng MA
About author:CHEN Luyu， born in 1997， M. S. candidate. His research interests include blockchain， financial technology.
HE Jing， born in 2000， M. S. candidate. His research interests include blockchain， financial technology.
GONG Shengzhi， born in 1985， associate senior engineer. His research interests include enterprise digitization， blockchain， privacy computing.
GAO Jian， born in 1982， M. S.， associate research fellow. His research interests include digital technology， management of science and technology.
Supported by:
Shanghai Science and Technology Innovation Action Plan(21511101503)

摘要/Abstract

摘要：

为满足当代数字化背景下数据共享的需求，同时兼顾保护隐私数据安全的必要性，提出一种基于TrustZone的区块链智能合约隐私数据授权方法。区块链系统能够在不同应用场景中实现数据共享，并且满足监管的要求；TrustZone可信执行环境（TEE）技术则为隐私计算提供安全的隔离环境。在整体系统中，隐私数据的上传由监管机构完成，其余业务节点需要在获得用户授权的前提下，获得隐私数据的明文信息，从而保护用户的隐私安全。针对技术融合时TrustZone架构存在的内存空间较小的问题，提出一种针对小内存条件的隐私求交算法，其中，通过基于分组计算的思想完成对大数量级数据集合的求交运算。使用不同数量级大小的数据集测试所提算法，结果表明所提算法在时间与空间方面的消耗在极小范围内波动，方差分别约为1.0 s²与0.01 MB²，较为稳定；当增大数据集数量级时，所提算法的时间消耗是可预期的；此外，使用事先排序的数据集能够大幅提高算法性能。

关键词: 区块链, 智能合约, 可信执行环境, TrustZone, 隐私求交

Abstract:

To meet the needs of data sharing in the context of digitalization currently， and take into account the necessity of protecting private data security at the same time， a blockchain smart contract private data authorization method based on TrustZone was proposed. The blockchain system is able to realize data sharing in different application scenarios and meet regulatory requirements， and a secure isolation environment was provided by TrustZone Trusted Execution Environment （TEE） technology for private computing. In the integrated system， the uploading of private data was completed by the regulatory agency， the plaintext information of the private data was obtained by other business nodes only after obtaining the authorization of the user. In this way， the privacy and security of the user were able to be protected. Aiming at the problem of limited memory space in the TrustZone architecture during technology fusion， a privacy set intersection algorithm for small memory conditions was proposed. In the proposed algorithm， the intersection operation for large-scale datasets was completed on the basis of the ??grouping computing idea. The proposed algorithm was tested with datasets of different orders of magnitude. The results show that the time and space consumption of the proposed algorithm fluctuates in a very small range and is relatively stable. The variances are 1.0 s² and 0.01 MB² respectively. When the order of magnitudes of the dataset is increased， the time consumption is predictable. Furthermore， using a pre-sorted dataset can greatly improve the algorithm performance.

Key words: blockchain, smart contract, Trusted Execution Environment (TEE), TrustZone, private set intersection

中图分类号:

TP309

陈璐瑀, 马小峰, 何敬, 龚生智, 高建. 基于TrustZone的区块链智能合约隐私授权方法[J]. 计算机应用, 2023, 43(6): 1969-1978.

Luyu CHEN, Xiaofeng MA, Jing HE, Shengzhi GONG, Jian GAO. Blockchain smart contract privacy authorization method based on TrustZone[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(6): 1969-1978.

图/表 18

图1 TrustZone的架构

Fig. 1 Architecture of TrustZone

图2 系统模型

Fig.2 System model

图3 节点模型

Fig.3 Node model

图4 隐私计算过程

Fig.4 Privacy computing process

表1 节点持有密钥

Tab.1 Keys saved in nodes

节点	持有密钥
监管节点	PK_P、SK_P、PK_A、PK_B
业务节点A	SK_P、PK_A、SK_A、PK_B
业务节点B	SK_P、PK_A、PK_B、SK_B

表2 链上数字身份信息

Tab.2 Digital identity information recorded on blockchain

key	value	区块hash
orgA+timeA1	user1+userA1	hash1
orgA+timeA2	user2+userA2	hash2
orgB+timeB1	user1+userB1	hash3
orgA+timeA3	user3+userA3	hash4
orgA+timeA4	user4+userA4	hash5
orgB+timeB2	user2+userB2	hash6

表3 查询结果

Tab.3 Results of query

key	value	区块hash
orgA+timeA1	user1+userA1	hash1
orgA+timeA2	user2+userA2	hash2
orgB+timeB1	user1+userB1	hash3
orgB+timeB2	user2+userB2	hash6

表4 筛选结果

Tab.4 Results of filtering

key	value	区块hash
$o r g A + t i m e A 1$	$u s e r 1 + u s e r A 1$	$h a s h 1$
$o r g B + t i m e B 1$	$u s e r 1 + u s e r B 1$	$h a s h 3$

表4 筛选结果

Tab.4 Results of filtering

key	value	区块hash
$o r g A + t i m e A 1$	$u s e r 1 + u s e r A 1$	$h a s h 1$
$o r g B + t i m e B 1$	$u s e r 1 + u s e r B 1$	$h a s h 3$

图5 基准集合分组预划分示意图S2.2：

Fig.5 Schematic diagram of benchmark set grouping pre-division

图6 取值范围更新示例S2.4：

Fig.6 Example of value range update

图7 递归初始数据更新示意图

Fig.7 Schematic diagram of recursive initial data update

图8 字典树示意图

Fig.8 Schematic diagram of trie tree

表5 算法稳定性测试结果

Tab.5 Results of algorithm stability test

序号	时间消耗/s	最大占用内存/MB	序号	时间消耗/s	最大占用内存/MB
1	85.86	104.099 6	11	84.93	104.087 6
2	84.68	104.098 2	12	85.24	104.092 3
3	86.48	104.108 5	13	85.30	104.093 5
4	83.38	104.088 6	14	84.30	104.087 3
5	82.62	104.062 9	15	86.02	104.100 5
6	84.80	104.085 7	16	84.23	104.090 2
7	83.92	104.091 0	17	83.49	104.086 7
8	86.17	104.094 5	18	85.39	104.094 6
9	83.86	104.089 5	19	84.24	104.089 3
10	85.63	104.099 2	20	83.94	104.085 9

表6 算法稳定性测试结果（数据集已排序）

Tab.6 Results of algorithm stability test （datasets are sorted）

序号	时间消耗/s	最大占用内存/MB	序号	时间消耗/s	最大占用内存/MB
1	51.40	104.021 6	11	50.04	104.009 8
2	50.30	104.017 0	12	50.98	104.012 6
3	52.31	104.049 3	13	48.99	103.982 3
4	49.89	104.001 2	14	49.63	103.998 4
5	48.78	103.998 7	15	50.68	104.014 8
6	50.33	104.012 7	16	50.93	104.017 5
7	49.36	104.014 6	17	51.10	104.018 8
8	51.91	104.012 1	18	49.02	103.993 2
9	49.24	103.990 2	19	50.36	104.010 9
10	50.53	104.009 2	20	50.83	103.014 7

表7 算法测试结果对比

Tab.7 Algorithm test results comparison

数据集排序情况	时间消耗平均值/s	时间消耗方差/s²	最大占用内存平均值/MB	最大占用内存方差/MB²
未排序	84.73	1.037 5	104.091 3	0.008 9
已排序	50.33	0.976 2	104.009 0	0.011 6

表8 不同数量级大小情况下的算法时间消耗对比 (s)

Tab.8 Comparison of algorithm time consumption under different dataset magnitudes

数据集排序情况	不同数量级大小的时间消耗
数据集排序情况	10⁵	5×10⁵	10⁶	2×10⁶	5×10⁶	10⁷	2×10⁷
未排序	16.33	55.32	84.75	165.43	360.99	529.59	657.32
已排序	13.32	38.34	50.33	91.32	186.35	253.74	287.13

表9 不同数量条件下的算法测试结果

Tab.9 Algorithm test results under different quantitative conditions

序号	数据集数据量/10⁷	时间消耗/s	序号	数据集数据量/10⁷	时间消耗/s
1	0.01	16.33	9	0.70	441.12
2	0.05	55.32	10	0.80	476.23
3	0.10	84.73	11	0.90	502.24
4	0.20	165.43	12	1.00	529.59
5	0.30	242.11	13	1.20	564.32
6	0.40	307.46	14	1.50	603.33
7	0.50	360.99	15	2.00	657.32
8	0.60	404.13

图9 不同数量条件下本文算法的时间消耗对比

Fig.9 Comparison of time consumption for the proposed algorithm under different quantitative conditions

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