Forschungsprojekt im Rahmen des Software Campus

NUCLIDE

Effiziente Anfragekonzepte für Blockchain-Datenhistorien

Projektbeschreibung

Die manipulationssichere Dokumentation und Rückverfolgbarkeit aller Datenänderungen ist in vielen Anwendungsbereichen von zentraler Bedeutung. Ein solcher Anwendungsbereich sind beispielsweise Audit Trails. Hierfür stellt die Blockchain-Technologie einen großen Nutzen gegenüber traditionellen Datenbanksystemen dar, da sie eine überprüfbare Datenunversehrtheit durch die kryptographisch signierte Datenhistorie gewährleistet. Hierdurch wird angesichts der ständig steigenden Anzahl von Hackerangriffen mit der Absicht einer Datensabotage auch sichergestellt, dass die gelesenen Daten ihre ursprüngliche Originalität widerspiegeln.

In der Regel sind derzeitige Blockchain-Systeme anwendungsbezogen (Kryptowährungen) oder bauen auf einem existierenden Datenbanksystem mit einem einfachem Datenmodell auf, das nur den aktuellen Datenzustand verwaltet. Da die eingesetzten Datenbanksysteme nicht explizit für die Verwendung innerhalb der Blockchain-Technologie entwickelt wurden, fehlen zudem manipulationsresistente Eigenschaften. Des Weiteren wird Expertenwissen benötigt, wenn auf die Datenhistorie einer Blockchain zugegriffen werden soll.

Das Ziel des Forschungsprojekts ist es, Datenzustände in einer Blockchain mithilfe von Ad-Hoc-Anfragen effizient zugreifbar zu machen und dabei gleichzeitig die Datenunversehrtheit (d. h. die ursprüngliche Originalität) von gelesenen Daten sicherzustellen. Daher werden im Rahmen dieses Forschungsprojekts effiziente Anfragekonzepte für Blockchain-Datenhistorien entwickelt.

Hierfür wird eine Daten- und/oder Indexstruktur mit einem generischen Datenmodell entworfen und darauf aufbauend Anfragekonzepte entwickelt, die es erlauben, mithilfe einer Anfragesprache effizient darauf zugreifen zu können. Anschließend wird auf Basis der entwickelten Anfragekonzepte eine prototypische Query-Engine implementiert, die bei der Anfrageverarbeitung die Unversehrtheit der gelesenen Daten überprüft. Schließlich wird die Query-Engine auf ihre Funktionsfähigkeit und Performanz evaluiert.

Dieses Bild zeigt  Dennis Przytarski
M.Sc.

Dennis Przytarski

Wissenschaftlicher Angestellter

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