一文探討如何在智能合約里實現鏈上數據的讀取權限？_SOL

來源|??FISCOBCOS開源社區

責編|Carol

經常有人問到一個問題：“怎么在合約里實現鏈上數據的讀取權限？”

這樣的需求背后，是開發者想把一些數據上鏈，讓智能合約管理和運算，以達成業務上的共識，但又不希望數據公開可見，避免鏈上其他未授權參與者讀取，導致信息泄露。

最直觀的實現思路，就是在合約代碼里寫一段過濾邏輯，判斷調用者滿足某些條件才允許返回數據，否則拒絕。

我們設定一個案例：有一個積分聯盟鏈，鏈上參與者有Alice、Bob、Carl、Dave等多方以及他們的家人，每個人的積分余額希望設定只有自己和家人可見，其他參與者不可見。

客戶端通過區塊鏈的應用級接口，發送請求到某個節點，調用智能合約的get方法查Bob的積分，智能合約寫了權限控制邏輯，拒絕越權訪問。

因為智能合約在每個節點上的運行邏輯是一致的，因此無論請求發往哪個節點，結果都一樣。這看起來貌似沒啥問題，但實際是否也是如此？

馬斯克：推特將分享來自個人資料頁面瀏覽量的廣告收入:金色財經報道，馬斯克在推特發文稱，推特將“很快”分享來自個人資料頁面瀏覽量的廣告收入，這將使支出翻倍。馬斯克提醒，只有來自認證用戶的瀏覽次數才會被計算在內。[2023/7/16 10:58:02]

這里先說結論：這是個“治標不治本”的做法，并不能確保數據不泄露。

現在開始我們要用“多中心、去信任”的思維重新去審視這個案例。

我們先分析下：鏈上數據是怎么存儲？在什么情況下會被泄露呢？

區塊鏈網絡節點分布在不同參與者的環境里，出于區塊鏈的數據一致性特性，每個節點都持有一份完整的數據副本。無論這個數據庫是LevelDB/RocksDB這樣的文件型數據庫，還是Mysql這樣的關系型數據庫，數據都會落到每個節點的數據庫實例里。

也就是說Bob的積分余額，在所有的節點硬盤上都存了一份，在MySQL數據庫工具里看，大概這個樣子：

如果鏈上存在某個有點兒區塊鏈技術經驗的參與者，暗戳戳地懷揣“惡意”（也就是俗稱的拜占庭玩家)，他可以用工具打開本地的數據庫，直接查詢Bob的余額。這樣，用合約去防止數據泄露的控制邏輯就會完全被繞過。就這么簡單。

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另外，區塊鏈的數據不僅與合約相關，還和交易記錄密切相關。

在發送交易的時候，交易參數會包含一部分或全部數據，交易會打包進區塊，最終也寫入節點數據庫里。

對區塊和交易數據的查詢一般不會用合約邏輯實現，于是，僅僅在合約里寫過濾邏輯并無法防止這些數據的讀取。拜占庭玩家可以在本地數據庫里遍歷區塊數據，獲取交易歷史明細，從頭到尾回放交易流水，得知現在Bob的余額是300。

從整個技術棧來看，拜占庭玩家用工具訪問本地數據、遍歷區塊和交易都算是小意思了，他甚至可以修改區塊鏈系統代碼，從區塊鏈網絡接口、程序內存、智能合約引擎等層面切入，從協議包、區塊、交易流水、合約上下文、狀態數據等環節嗅探和攔截到明文數據，即使數據落盤是加密的，密鑰也在節點持有人手里，他照樣能解開。

三星將在Decentraland中舉辦#RecycleUp時尚展:金色財經報道，據Decentraland官方消息，電子行業巨頭三星擬于9月20日在Decentraland中舉辦#RecycleUp元宇宙時尚展，活動完成后可通過完成相應任務贏取#RecycleUp可穿戴設備，三星將通過他們的Discord，以及其他社交媒體渠道發布任務。[2022/9/17 7:02:43]

所以，從區塊鏈底層代碼入手去控制讀數據的權限，同樣也是不管用的，畢竟開源的代碼，誰都可以改，俗話說：“壞人會武術，誰都擋不住”，而懂技術的“壞人”更是無所不能、防不勝防。

總之，區塊鏈強調“分享”和“一致性”，只要明文數據在鏈上廣播，別人就有無數種方法去獲取。無論是在合約層還是底層代碼，幾乎所有的讀控制邏輯都像窗戶紙一捅就破，像馬其諾防線一樣形同虛設。

看到這里，有人可能會問：讀數據如此不設防，那區塊鏈上的“寫”權限還有意義嗎？回答是：有的。

回到積分這個例子，我們設定Alice是積分管理員，她才能發起轉移積分的交易，然后Bob也只接受Alice給自己的積分。轉移積分的交易需要經過全網共識，所有共識節點會檢查合約里寫的規則，不符合就拒絕簽名，越權交易無法得到共識，則數據不會被修改。

加拿大監管機構與美國一起調查Celsius破產后的影響:金色財經報道，加拿大監管機構正在與美國同行合作，調查總部位于新澤西州的加密貨幣貸款機構Celsius Network倒閉后的數十億美元影響。

盡管Celsius從未在加拿大省級證券監管機構注冊，但該國當局正在與美國證券交易委員會合作，調查這一跨境問題。監管機構已經在美國和加拿大的各個司法管轄區展開調查，以調查這家破產的貸款公司的災后行動。

安大略省證券委員會（OSC）也在調查Celsius的倒閉和隨后的破產如何影響該平臺的加拿大用戶。（coindesk）[2022/8/10 12:14:10]

這時即使有少量的拜占庭節點，無論在本地節點怎么折騰，也篡改不了全網數據。

“寫”交易追求共識，所以客戶端發交易時，要打上數字簽名，區塊鏈系統驗證簽名，確認是哪個外部賬戶發過來的交易，可以進行嚴格地校驗和準確地追溯。

“讀”操作更強調共享，讀數據的操作其實并不經過共識流程，在自己的節點翻翻數據就行了。通常區塊鏈系統在讀接口并不用嚴格填寫發送者，也無需打上數字簽名，所以，在合約的讀方法里判斷外部賬戶，其實是無效的。

數據索引工具SubQuery宣布支持Cosmos生態系統，將擴展到Stargaze網絡:7月26日消息，數據索引工具SubQuery宣布支持Cosmos生態系統，將擴展到Stargaze網絡。據悉，SubQuery是一個區塊鏈開發工具包，用于組織和查詢來自第1層鏈的數據。目前為Polkadot、Substrate、Avalanche、Terra、Cosmos和Juno項目提供服務。[2022/7/26 2:38:41]

綜合以上種種分析，可以得出結論：在鏈上實現讀控制并不是簡單的事情。

如果對讀控制邏輯考慮不足，那么效果將是：你在自己的節點上讀一下數據來測試驗證，表象看起來OK，你以為歲月靜好，卻不知道在一個拜占庭玩家那里，數據已經被翻得底朝天了。

考慮到多方協作中的去信任化，追求數據共享、公開、透明的取向，一般來說，如果是關鍵的、不能泄露的敏感數據，一定要慎重上鏈，能上鏈的，一定是大家說好可以分享的“最大公約數”。

事實上很多區塊鏈系統里的交易和余額等狀態都是全網可見的，所謂的匿名性或隱私性，只是用公私鑰和地址體系代替了明文賬戶，這個級別的“匿名”，在業務模型復雜且強調全面隱私的金融、政務等領域并不適用。

那么我們還有什么方法，在兼顧共享、透明、開放的同時，適當地控制數據可見性呢？

第一個思路是與鏈外治理結合，約定責權利邊界。我在合約、接口層面做好權限設計和實現，保證在我的業務系統里不泄露數據，我的區塊鏈應用層、展示界面、報表、日志、數據庫等環節都不會被越權訪問，消除我內部操作風險。

至于別人的節點，我管不著，那是他們的責任，誰泄露濫用數據，就重罰誰。這種邏輯其實有點“各掃門前雪”的意思，在這種模式下，我的敏感數據還是不能上鏈給到別人。

第二個思路是引入密碼學。這里舉幾個例子。

非對稱加密：上鏈的數據用接受方的公鑰加密，則只有接收方才能用自己的私鑰解開。

密碼信封：上鏈數據采用某個口令加密，口令通過鏈外信道給到接收方，只有知道口令的接收方才能解密。

屬性加密：數據采用屬性加密算法進行加密，符合指定屬性的才能解密。這些方案的考量在于運算、傳輸、存儲的開銷都會大一點，另外加密的數據不支持明文運算，難以實現復雜的業務合約邏輯。還要注意的是，即使加了密，本質上數據的全部信息還是都上鏈了，隨著時間推移，計算能力和算法的進化，存在被暴力破解的可能性，或者因為密鑰泄露/太簡單被猜到，鏈上的數據又無法撤回，就有被昭告天下的風險。

第三個思路是僅摘要上鏈，數據明文根本就不上鏈。

其實，區塊鏈的作用并不一定是全面掌握數據和執行復雜的業務規則，而是憑借多方見證的公信力，驗證數據的準確性、完整性，并起到存證和追溯的作用，事實上現階段很多區塊鏈系統主要是這么個邏輯，客觀上已經能起到信任的錨點作用。

如果需要明文數據，再通過摘要里的尋址信息去鏈外系統獲取數據，在這個環節上做精細的權限控制，并和鏈上摘要進行互驗。

但，數據不上鏈還是有點不甘心呀，區塊鏈這么創新的理念，智能合約這么強大的功能，怎么充分發揮呢？

這就要講到隱私計算了，包括但不限于零知識證明、同態加密、安全多方計算、聯邦學習等一系列重武器，可以做到隱秘數據、身份的同時，對加密數據進行加減乘除運算、邏輯運算、排序、統計分析，更進一步還可以做到“前臺匿名，后臺可審計”的效果，以符合監管合規要求。這就是在區塊鏈上實現“可用不可見”的最終奧義。

限于篇幅，這里不展開隱私計算的細節，可以參考WeDPR隱私保護相關的開源場景方案，尤其是其中的幾個場景，如VCL區塊鏈可驗證密文賬本，可以用于解決前面提到的積分案例里的一些隱私問題。

WeDPR隱私保護相關開源場景方案：

https://fintech.webank.com/wedpr/VCL

區塊鏈可驗證密文賬本：https://sandbox.webank.com/wedpr/confidentialpayment/#/start

結語本來只是想聊聊“怎么寫合約讀權限”這樣一個小問題，結果變成了長篇。

其實面對區塊鏈編程和開發時，真的不能像寫單機或集群軟件那樣考慮問題，而要充分考量多方參與、去信任環境下的協作關系，在共享、透明、可追溯的基本哲學之上，關注隱私保護訴求，掂量數據的重要性和敏感性，再深入到技術棧，考慮各種算法的功效和成本、綜合現在和未來的風險和收益以選擇合適策略，這樣才能全面保護數據和隱私，安全地發展業務，維護自身和用戶權益。

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