In digital forensics and various sectors like medicine and supply chain, blockchains play a crucial role in providing a secure and tamper-resistant system that meticulously records every detail, ensuring accountability. However, collaboration among different agencies, each with its own blockchains, creates challenges due to diverse protocols and a lack of interoperability, hindering seamless information sharing. Cross-chain technology has been introduced to address these challenges. Current research about blockchains in digital forensics, tends to focus on individual agencies, lacking a comprehensive approach to collaboration and the essential aspect of cross-chain functionality. This emphasizes the necessity for a framework capable of effectively addressing challenges in securely sharing case information, implementing access controls, and capturing provenance data across interconnected blockchains. Our solution, ForensiCross, is the first cross-chain solution specifically designed for digital forensics and provenance. It includes BridgeChain and features a unique communication protocol for cross-chain and multi-chain solutions. ForensiCross offers meticulous provenance capture and extraction methods, mathematical analysis to ensure reliability, scalability considerations for a distributed intermediary in collaborative blockchain contexts, and robust security measures against potential vulnerabilities and attacks. Analysis and evaluation results indicate that ForensiCross is secure and, despite a slight increase in communication time, outperforms in node count efficiency and has secure provenance extraction. As an all-encompassing solution, ForensiCross aims to simplify collaborative investigations by ensuring data integrity and traceability.


翻译:在数字取证以及医疗和供应链等多个领域,区块链通过提供安全且防篡改的系统,精确记录每个细节以确保可追溯性,发挥着至关重要的作用。然而,不同机构各自拥有独立的区块链,由于协议各异且缺乏互操作性,协作面临挑战,阻碍了信息的无缝共享。跨链技术的引入正是为了应对这些挑战。当前关于数字取证中区块链的研究往往侧重于单个机构,缺乏对协作及跨链功能这一关键方面的全面考量。这凸显了构建一个能够有效应对安全共享案件信息、实施访问控制以及在互连区块链间捕获溯源数据等挑战的框架的必要性。我们的解决方案 ForensiCross 是首个专为数字取证与溯源设计的跨链方案。它包含 BridgeChain,并采用独特的通信协议以支持跨链及多链场景。ForensiCross 提供了精细的溯源捕获与提取方法、确保可靠性的数学分析、针对协作区块链环境中分布式中介的可扩展性考量,以及抵御潜在漏洞与攻击的强健安全措施。分析与评估结果表明,ForensiCross 具有安全性,尽管通信时间略有增加,但在节点数量效率方面表现优异,并能实现安全的溯源提取。作为一个综合性解决方案,ForensiCross 旨在通过确保数据完整性与可追溯性,简化协作调查流程。

0
下载
关闭预览

相关内容

区块链(Blockchain)是由节点参与的分布式数据库系统,它的特点是不可更改,不可伪造,也可以将其理解为账簿系统(ledger)。它是比特币的一个重要概念,完整比特币区块链的副本,记录了其代币(token)的每一笔交易。通过这些信息,我们可以找到每一个地址,在历史上任何一点所拥有的价值。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月26日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月26日
VIP会员
最新内容
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
0+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
4+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员