O blockchain de armazenamento híbrido alivia as limitações de armazenamento on-chain armazenando dados brutos off-chain e mantendo apenas hashes de dados on-chain. Uma estrutura de dados autenticada (ADS) garante consultas seguras e verificáveis dentro dessa arquitetura. Um desafio significativo surge quando os nós on-chain devem atualizar o resumo raiz após inserir novos objetos de dados na ADS. A maioria das pesquisas existentes focou apenas em cenários de dados estáticos. Este artigo introduz um novo framework de consulta por palavra-chave para dados criptografados, possibilitando a manutenção sincronizada da ADS on-chain. A ADS proposta atribui uma palavra-chave única a cada nó folha e fixa a topologia da árvore da ADS com base em dados históricos. Para acomodar novos dados, desenvolvemos regras específicas de associação e atualização de palavras-chave. Para minimizar atualizações no resumo raiz, separamos a construção do resumo da chave de busca do conteúdo dos dados. O resumo do conteúdo dos dados é calculado usando o compromisso Mercury. Essa abordagem assegura que o resumo raiz permaneça inalterado quando um novo objeto de dados é adicionado. A topologia fixa torna simples a atualização do resumo raiz da ADS. As regras de associação e atualização de palavras-chave reduzem ainda mais a frequência de atualizações do resumo raiz associadas às palavras-chave. Resultados extensivos de avaliação experimental mostram a superioridade do método proposto tanto no tempo de consulta quanto no tamanho do VO. • Consultas eficientes e verificáveis por palavra-chave de dados criptografados em blockchain de armazenamento híbrido. • Manutenção leve de resumo on-chain sem estrutura de dados autenticada completa. • Minimização de atualizações de resumo on-chain ao inserir novos objetos de dados. • Geração de resumos separados para a chave de busca e para o conteúdo dos dados.
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Bo Yin
Tianliang Xie
Journal of Systems Architecture
Changsha University of Science and Technology
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Yin et al. (Sun,) estudaram esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/69b6068883145bc643d1c90f — DOI: https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2026.103781
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