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当前区块链可验证查询研究存在数据冗余存储问题，导致节点存储资源消耗大。研究人员开展基于密码累加器的可验证通用查询方案研究，提出 STiP-Tree 方案，经分析验证其鲁棒性和实用性，为区块链查询提供低存储高安全方案。
在数字化浪潮中，区块链技术凭借去中心化、不可篡改和可追溯等特性，受到众多领域的青睐。无论是金融机构的交易记录，还是政府部门的政务数据，都希望借助区块链技术实现更安全、高效的存储与管理。然而，随着数据量的迅猛增长，区块链在数据查询方面的短板逐渐暴露。就好比在一个庞大的数字仓库里，要找到特定的物品却缺乏有效的索引工具。传统的区块链系统，如比特币、以太坊和 Fabric 等，大多采用 Key - Value 存储模型，数据检索功能单一，效率低下。常用的 Merkle 树虽然能验证数据完整性，但无法提供数据索引功能，只能通过遍历数据集来定位数据，而且在多维数据查询认证上也存在诸多限制，还不支持对未查询到结果的验证。
为了解决这些难题，推动区块链技术更广泛地应用，研究人员踏上了探索之路。虽然目前有多种区块链可验证查询的研究方向，包括链上存储查询、链下存储查询和混合存储查询，但都存在各自的缺陷。比如链上存储查询中，一些方案生成证明的时间复杂度高，或者存在节点冗余存储的问题；链下存储查询虽然存储成本低，但验证开销大、数据更新延迟高；混合存储查询也未能完美平衡各方需求。
在此背景下，研究人员开展了基于密码累加器的区块链可验证通用查询方案的研究。他们提出了一种基于密码累加器的可验证通用查询方案，并设计了 STiP - Tree（一种基于密码累加器的多层分组嵌套可验证查询方案）。这项研究成果意义重大，它有效降低了链上数据结构的存储成本和查询开销，为区块链数据查询提供了高效、通用且安全的解决方案，论文发表在《Future Generation Computer Systems》上。
研究人员在开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先是密码累加器技术（Cryptographic accumulator），这一技术最初由 Benaloh 提出，用于证明集合中元素的存在性，通过将集合中的元素累加成一个值，并为每个元素生成存在性证明，从而快速判断元素是否存在；其次是基于此设计的多层分组嵌套结构 STiP - Tree，它利用密码累加器进行数据认证，采用基于过滤器的方法实现快速索引；此外还设计了 Bloom 过滤器聚合算法（Bloom filter aggregation algorithm）、块间索引结构（inter - block indexing structure）以及范围查询方法（range query method） ，为通用可验证查询研究提供了低存储的解决方案。
下面来看看具体的研究结果：
- STiP - Tree 的构建：STiP - Tree 利用密码累加器实现数据认证功能，基于过滤器的方法实现快速索引功能。与传统的 Merkle 树结构不同，它在处理大规模数据集时，无需每个节点都存储完整的块数据，在交易更新和查询遍历场景中更具优势。
- 扩展查询：STiP - Tree 除了支持基本查询外，还支持块间查询和范围查询。块间查询和范围查询功能的实现，极大地丰富了区块链数据的查询维度，提高了查询的灵活性和实用性。
- 安全分析：研究人员对 STiP - Tree 方案进行了安全分析，从不可伪造性的形式定义出发。如果任何多项式时间敌手伪造成功的概率可忽略不计，即满足不可伪造性条件。通过实验验证了该方案在安全性方面的可靠性，为区块链数据的安全查询提供了有力保障。
- 性能分析：从五个关键指标对 STiP - Tree 方案进行性能评估，包括查询响应者构建可验证查询结构的时间、STiP - Tree 在查询响应者端的存储需求、查询响应者处理单个查询的时间、查询请求者完成结果验证的时间以及从查询响应者传输到查询请求者的可验证证明的大小。结果表明该方案在多个方面表现出色，具有较高的实用价值。
在研究结论和讨论部分，研究人员提出的基于密码累加器的区块链可验证通用查询方案，在解决区块链数据查询面临的存储冗余和查询效率低等问题上取得了显著进展。STiP - Tree 方案不仅能有效降低存储成本，还能在保证安全性的前提下提供高效的查询验证机制，且该方案独立于共识协议，可与现有区块链技术无缝集成。这一研究成果为区块链技术在更多领域的广泛应用奠定了坚实基础，有望推动区块链技术迎来新的发展阶段，让区块链在数据存储与查询方面更加高效、安全，为各行业的数据管理提供更可靠的技术支持。
