블록체인에서의 익명성 해제(de-anonymization) 공격은 공개 원장(public ledger)에서 사용자들의 프라이버시를 침해한다는 점에서 중대한 우려 사항이다. 이러한 공격은 네트워크 분석 및 거래 패턴(transaction patterns)의 형태로 이루어지며, 블록체인 주소를 해당 주소 소유자의 신원과 연결하여 민감한 정보를 잠재적으로 노출시키는 것을 목표로 한다. 연구자들은 블록체인에서의 익명성 해제에 대한 보호를 위해 Tor, VPN, i2P를 사용하는 다양한 해결책을 제안해 왔으나, 다음과 같은 한계가 있다: i) 비밀 거래의 비검증(non-verification), ii) 거래 그래프의 노출(reveal of the transaction graph), iii) 공격자에게도 취약한 신뢰된 설정(trusted setup)의 요구. 이 모든 요소는 익명성 해제 문제의 완전한 해결을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 블록체인을 위한 새로운 프라이버시 보장 프레임워크를 제시한다. 제안한 프레임워크는 De-Anonymization Withstanding Solution (DAWS)이라 불린다. DAWS는 익명성 해제 공격에 대항하기 위한 최초의 프라이버시 보존 블록체인 프레임워크이다. DAWS는 프라이버시 분류를 수행하는 스마트 컨트랙트 실행과 Proof-of-Privacy (PoPri)라는 새로운 합의(consensus)를 사용한다. PoPri 및 DAWS에 대해 일련의 실험을 수행하였다. 사용자 정의 프라이버시 라벨(user-defined privacy labels)을 포함하도록 블록체인 거래를 수정하였다. DAWS는 우리의 위협 모델(threat model) 하에서 프라이버시 침해 확률이 <0.01%일 때 공격자 유리도(attacker advantage) ≥0.008을 처리할 수 있다. 또한 합의(consensus)에 대한 Hyperledger 구성을 사용했을 때, DAWS의 처리량(throughput)은 Ethereum에 비해 거의 80배 향상되는 것으로 관찰되었다. 가스 소비(gas consumption) 개선은 20%였다. 나열된 모든 기능은 블록체인 익명성 해제 공격에 대한 견고한 프라이버시 보존 해결책으로서 제안된 DAWS의 매력을 높인다.

소비자 전자제품에 블록체인 기술을 통합하는 것은 웨어러블 건강 모니터, 스마트 의료기기, 전자건강기록 같은 기기에서 데이터 보안을 강화하고 운영을 간소화함으로써 의료 분야를 변화시키고 있다. 그러나 이러한 통합은 특히 스마트 계약과 같은 자동화된 프로세스를 통해 데이터가 유출될 가능성에 관한 중대한 개인정보 보호 우려를 야기한다. 전통적인 프라이빗 정보 검색(Private Information Retrieval, PIR) 방법은 데이터 접근성과 환자 기밀성 사이의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪는다. 이로 인해 계산 효율성의 비효율성과 상호운용성 문제들이 발생하여, 블록체인 상에서 표준화된 개인정보 보호 조치의 구현을 저해한다. 본 연구에서는 환자 및 의료서비스 제공자(HSP) 데이터의 저장과 검색에서 핵심적인 개인정보 보호 문제를 해결하는 새로운 솔루션인 다차원 프라이버시 달성(MUltli-Dimensional pRivacy Attainment, MUDRA) 프레임워크를 제안한다. MUDRA는 민감한 데이터가 블록체인에 공개되지 않으면서 개인건강정보(Personal Health Information, PHI)를 안전하게 검색하기 위해 혁신적인 듀얼 서버 링 프라이빗 정보 검색(Dual Server Ring Private Information Retrieval, DS-RPIR) 프로토콜을 활용한다. 이를 통해 향상된 개인정보 보호를 보장하고 무단 접근을 방지한다. 또한 MUDRA는 인터플래니터리 파일 시스템(Interplanetary File System, IPFS)을 통합하여 데이터 기밀성을 보존하고, 시간 제어형 폐기를 지원함으로써 환자가 의료기록에 대해 기간 한정 접근을 설정할 수 있으며, 지정된 기간이 종료되면 접근이 자동으로 폐기되도록 한다. 본 프레임워크는 거래 프라이버시를 정량화하고 민감 데이터의 프라이빗 검색을 평가하기 위한 새로운 지표인 Privacy Attainment(PA)를 도입한다. 이를 Hyperledger Fabric 네트워크에 구현한 결과, MUDRA는 3.5% 더 높은 처리량(59 TPS), 감소된 시간 복잡도 $O(nlogn)$ , 그리고 8 ms 지연—기존 솔루션 대비 2.25 ms 감소—을 달성하였다. 이러한 성능 향상과 견고한 개인정보 보호 기능을 결합함으로써, MUDRA는 빠르게 진화하는 의료 소비자 전자제품 분야에서 개인정보 보호 우려를 해결하기 위한 선도적 솔루션으로 자리매김한다.