Blockchain creates a secure environment on top of strict cryptographic assumptions and rigorous security proofs. It permits on-chain interactions to achieve trustworthy properties such as traceability, transparency, and accountability. However, current blockchain trustworthiness is only confined to on-chain, creating a "trust gap" to the physical, off-chain environment. This is due to the lack of a scheme that can truthfully reflect the physical world in a real-time and consistent manner. Such an absence hinders further real-world blockchain applications, especially for security-sensitive ones. In this paper, we propose a scheme to extend blockchain trust from on-chain to off-chain, and take trustworthy vaccine transportation as an example. Our scheme consists of 1) a Trusted Execution Environment (TEE)-enabled trusted environment monitoring system built with the Arm Cortex-M33 microcontroller that continuously senses the inside of a vaccine box through trusted sensors and generates anti-forgery data; and 2) a consistency protocol to upload the environment status data from the TEE system to blockchain in a truthful, real-time consistent, continuous and fault-tolerant fashion. Our security analysis indicates that no adversary can tamper with the vaccine in any way without being captured. We carry out an experiment to record the internal status of a vaccine shipping box during transportation, and the results indicate that the proposed system incurs an average latency of 84 ms in local sensing and processing followed by an average latency of 130 ms to have the sensed data transmitted to and available in the blockchain.


翻译:屏障链链在严格的加密假设和严格的安全证明的基础上创造了一个安全的环境。 它允许链链式互动实现可信赖的特性,例如可追踪性、透明度和问责制。 然而,目前的链式链式连锁信任度仅限于连锁,给物理和离链环境造成了“信任差距 ” 。 这是因为缺乏一个能够实时和连贯地真实地反映物理世界的计划。 这种缺失阻碍了进一步的实际世界链式应用,特别是安全敏感软件。 在本文中,我们提出了一个将链式链式信任从链式链扩大到离链式链式链式,并以值得信赖的疫苗运输为例。 我们的计划包括:1) 一个由Arm Cortex-M33型微控制器建立的受信任的执行环境(TEE)支持的可信任环境监测系统,它不断通过信任的传感器真实地真实地反映疫苗箱内的实际状况,产生反悔数据;以及2) 一个将环境状况数据从TEE系统上传到链式链式链式链式系统以真实、实时、连续和不耐错错错式的系统为例。 我们的安全分析显示,一个信任性执行环境状况分析显示,一个稳定的系统在平均的轨道上没有记录。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
46+阅读 · 2021年6月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月1日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
46+阅读 · 2021年6月3日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员