Privacy-Preserving On-Chain Attestation for Cross-Domain Data Flows via GBFPlus
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.
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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
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Où se fait cette recherche
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Huazhong University of Science and Technology Hubei Engineering Research Center on Big Data Security pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Cyber Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Hubei Engineering Research Center on Big Data Security — Huazhong University of Science and Technology et School of Cyber Science and Engineering.
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