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Enabling Authenticated Query Services on Multi-dimensional Data in Collaborative Blockchain
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-93254-0_1.png)
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摘要
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区块链技术是确保不信任方之间分布式协作、实现安全数据存储和共享的创新方式。恶意节点的存在需要对查询服务的正确性和完整性进行验证。此外，在实际应用中，区块链中存储的数据通常包含多维数据，这促使了对区块链中多维数据认证查询的研究。主要挑战源于维度灾难，这会降低查询效率并导致高昂的验证成本。在本文中，我们提出了一种名为MLAQF的框架，该框架支持多维数据的认证范围查询，同时降低查询和验证成本。我们设计了一种新颖的基于学习的认证数据结构LGM树，该结构将网格索引整合到Merkle树中。我们构建了一个成本模型，使LGM树能够适应数据分布和查询分布。基于LGM树，查询问题被转化为分类问题，用于预测结果中数据点所在的网格单元。我们还提出了查询和验证方案，并讨论了我们框架的安全性。对真实和合成数据集的广泛评估表明，我们的方法在查询和验证开销方面优于Merkle R树。
Keyword:
Collaborative blockchain
Authenticated queries
Authenticated data structures
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Anole: A Lightweight and Verifiable Learned-Based Index for Time Range Query on Blockchain Systems
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