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Accès ouvert déclaré 2026 article

Privacy-Preserving On-Chain Attestation for Cross-Domain Data Flows via GBFPlus

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Cross-domain data flows are commonplace in regulated inter-organizational environments, where durable audit evidence must be retained without publicly exposing sensitive flow metadata. This paper presents a privacy-preserving on-chain attestation framework for recorded cross-domain data transfers in a permissioned setting. Its core data structure, termed GBFPlus, extends the Garbled Bloom Filter (GBF) with explicit occupancy indicators, constrained payloads that encode a consistency prefix and an adjacent-domain identifier, and distinct pairing-derived positions. Each domain administrator records observed inbound and outbound transfers in directional GBFPlus instances and periodically commits signed filter attestations to an append-only ledger. An authorized regulator can reconstruct candidate transfer edges from available bilateral attestations, while light clients verify ledger inclusion through Merkle proofs. A traceable anonymous attestation signature conceals the uploader’s cryptographic identity from ordinary ledger observers while retaining regulator-assisted accountability. The security analysis establishes integrity, conditional anonymity, traceability, and metadata-privacy properties for committed attestations under the stated trust assumptions, and the prototype evaluation reports the measured costs of GBFPlus and the signature operations.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Privacy-Preserving On-Chain Attestation for Cross-Domain Data Flows via GBFPlus
Date Crossref
23/08/2026
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Huazhong University of Science and Technology Hubei Engineering Research Center on Big Data Security pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Cyber Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Hubei Engineering Research Center on Big Data Security — Huazhong University of Science and Technology et School of Cyber Science and Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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