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Main Title: Scalable and privacy-preserving off-chain computations
Translated Title: Skalierbare und die Privatsphäre wahrende Off-Chain-Berechnungen
Author(s): Eberhardt, Jacob
Advisor(s): Tai, Stefan
Referee(s): Tai, Stefan
Miller, Andrew Edmund
Schulte, Stefan
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Blockchains are distributed systems that allow mutually distrusting parties to process transactions in a censorship-resistant way while establishing an immutable transaction history without trusting a third party. These properties, however, do not come for free. Unlike other large-scale distributed systems, blockchains do not scale. They suffer from low transaction throughput and high costs resulting from redundant transaction processing and consensus overhead. Furthermore, there is no privacy protection in blockchain networks: All transaction data is necessarily exposed to the network for independent validation, essentially making it public. In this thesis, we introduce off-chaining to address the privacy and scalability challenges faced by today’s blockchains: Instead of technically modifying blockchains themselves, we propose to move computations and data off the blockchain — without compromising its desirable properties in the process. Off-chaining reduces the work a blockchain has to perform and improves its privacy properties by avoiding publishing data in the first place. As a first contribution, we identify off-chaining patterns that can be instantiated in the context of blockchain-based applications and provide solutions to recurring design problems. As a second contribution, we provide an in-depth analysis and comparison of off-chain computation approaches, which represent a particularly powerful privacy- and scalability-engineering abstraction. We identify zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge (zk-SNARKs), a class of cryptographic protocols, as the most suitable approach. Developers, however, are ill-equipped to instantiate zk-SNARK-based off-chain computations to address blockchain-based applications’ privacy and scalability needs. Their instantiation is complex and error-prone; suitable programming abstractions and software tools are missing. To bridge this gap, we present ZoKrates, the first language and toolbox for zk-SNARK-based verifiable off-chain computations that allows non-expert developers to specify and execute off-chain computations in a usable and efficient manner as our third contribution. As our fourth contribution, we demonstrate the viability of ZoKrates, and more generally, off-chaining, to address privacy and scalability concerns in an extensive evaluation in the context of three relevant blockchain-based applications: decentralized energy trading, scalable blockchain relays, and privacy-preserving token transfers. Beyond these use cases, the open-source software that originated in the context of this thesis has found independent application in academia and industry.
Blockchaintechnologien erlauben sich gegenseitig misstrauenden Akteuren zensurresistent Transaktionen in einem verteilten System zu verarbeiten und dabei eine unveränderliche Transaktionshistorie zu etablieren, ohne hierfür eine vertrauenswürdige dritte Partei hinzuzuziehen. Aller- dings stehen diese Eigenschaften mit anderen wünschenswerten Qualitätseigenschaften verteilter Systeme in Konflikt. Blockchains skalieren nicht und Konsensfindung sowie redundante Transaktionsverarbeitung führen zu hohen Verarbeitungskosten und niedrigem Durchsatz. Zudem sind private Informationen nicht geschützt; alle transaktionsrelevanten Daten werden im Rahmen ihrer Verarbeitung netzwerköffentlich. Um diese Probleme bezüglich Skalierbarkeit und Datenschutz zu adressieren, führt diese Arbeit Off-chaining als Kernkonzept ein: Off-chaining bezeichnet das Auslagern von Daten und Berechnungen auf Blockchain-externe Ressourcen, ohne dabei deren Schlüsseleigenschaften zu kompromittieren. Ohne das Blockchainsystem selbst zu modifizieren, reduziert Off-chaining dessen Validierungslast und erlaubt die externe Speicherung und Verarbeitung sensibler Informationen. Im Rahmen dieser Arbeit werden Off-chaining Patterns identifiziert, die im Kontext Blockchain- basierter Applikationen instanziiert werden können und wiederkehrende Designprobleme lösen. Hierbei stellen insbesondere Off-chain Berechnungen eine mächtige, jedoch wenig untersuchte Ausprägung dar. Die Analyse verschiedener Ansätze zur Realisierung solcher Berechnungen identifiziert zero-knowledge Succint Non-interactive Arguments of Knowledge (zk-SNARKs), eine Klasse kryptographischer Protokolle, als vielversprechendste Ausprägung. Allerdings ist die Instanziierung zk-SNARK-basierten Off-chainings äußerst komplex und somit wenigen Experten vorbehalten. Geeignete Programmierabstraktionen und softwaretechnische Werkzeuge fehlen. Um dieses Problem zu adressieren, präsentieren wir ZoKrates, die erste Programmiersprache und Sammlung von Softwarewerkzeugen für zk-SNARK-basierte verifizierbare Off-chain Berechnungen. ZoKrates erlaubt es Entwicklern Off-chain Berechnungen auf nutzer- freundliche Art zu spezifizieren und effizient auszuführen, ohne spezifische Expertise in Kryptographie und deren Anwendung zu benötigen. Im Rahmen einer ausführlichen Evaluation wird die praktische Signifikanz von ZoKrates, und Off-chaining, durch die exemplarische Anwendung auf drei relevante blockchain-basierte Applikationen demonstriert, welche sich mit Skalierbarkeits- oder Datenschutzproblemen konfrontiert sehen: dezentraler Energiehandel, Blockchain-Relays und anonyme Token-Transfers. Die im Kontext dieser Arbeit entstandenen Softwarelösungen fanden darüber hinaus unabhängige Anwendung in Wissenschaft und Industrie.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/13087
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-11883
Exam Date: 23-Apr-2021
Issue Date: 2021
Date Available: 10-Jun-2021
DDC Class: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
Subject(s): blockchain
off-chaining
zk-SNARKs
smart contracts
ZoKrates
License: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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