GitHub - International-Data-Spaces-Association/ids-clearing-house-service
This project is called the IDS Clearing House Service, a prototype implementation of the Industrial Data Space (IDS). It plays a key role in ensuring that data is encrypted, immutable, and secure. Here's a summary of what the project does, its requirements, and guiding principles:
Project Overview:
- Purpose: The IDS Clearing House ensures that once data is logged into the system, it cannot be changed or deleted, creating a secure, tamper-proof log of transactions or data entries.
- How It Works:
- Immutable Logging: Each data entry is chained to the previous one using a hash function, making it impossible to change a previous log without breaking the chain.
- Receipts for Auditing: A signed receipt is provided to the data sender, serving as proof that the data has not been altered since it was logged.
Architecture:
The system has two main parts:
- Clearing House App: A REST API written in Rust that manages the business logic.
- Clearing House Processors: A Java library that integrates with the Trusted Connector, providing endpoints for other IDS systems to communicate with the Clearing House.
Requirements:
- Technologies:
- OpenSSL for encryption.
- MongoDB for database storage.
- Trusted Connector (can be deployed using Docker).
- Rust for the app, Java for the processors.
Guiding Principles:
- Data Immutability: Once data is entered, it cannot be altered, ensuring trust in the system.
- Trust & Security: The system integrates into the Trusted Connector, ensuring secure and valid data communication.
Configuration & Deployment:
- Trusted Connector Configuration: Keys, certificates, and configuration files (such as keystore and truststore) are needed.
- Docker: The system can be deployed in Docker containers, making it easy to set up and run the service.
In short, this project ensures tamper-proof data logging in a highly secure, trusted environment. It’s built using modern cryptographic techniques and requires secure configurations.
这个项目叫做 IDS Clearing House Service，是 工业数据空间（IDS） 的一个原型实现。它的主要作用是确保数据被安全加密、不可窜改，保证数据的真实性和可靠性。以下是项目的主要内容、需求和根本理念：
项目概述：
- 目的： IDS Clearing House 通过创建一个防窜改的日记系统，确保一旦数据被记录，就无法被更改或删除。就像在银行的交易记录中，一旦某笔交易被记录下来，后续不能修改，如许才能保证交易的安全和可信。
- 工作原理：
- 不可窜改的日记记录： 每条数据通过哈希（雷同于给数据打上一个独一无二的指纹）和之前的数据条目链在一起。这就像是一本连续的账本，如果有人想修改其中某一页内容，后面全部的记录都会变得不一致，立刻就能发现异常。
- 审计回执： 每次记录数据时，系统会给发送数据的人发一个带有署名和时间戳的回执，作为“证据”。就像你买东西后拿到的收据，它证明在某个时间点你确实购买了某件商品，后续任何修改都会被看出来。
系统架构：
这个系统有两个主要构成部门：
- Clearing House 应用程序： 用 Rust 语言编写的一个 REST API，负责处理系统的核心业务逻辑。
- Clearing House 处理器： 一个用 Java 编写的库，它将这个应用程序与 Trusted Connector（信托毗连器） 结合起来。这个“信托毗连器”相称于系统内的守门员，帮助不同的系统之间安全地互换数据。
系统需求：
- 必要用到的技术：
- OpenSSL：用来加密数据，保证传输过程中数据不被窃取或修改。
- MongoDB：作为数据库，用于存储日记记录。
- Trusted Connector（信托毗连器）：可以使用 Docker 来简化部署。
- Rust 和 Java：分别用于开发应用程序和处理器。
根本理念：
- 数据不可更改性： 数据一旦进入系统，任何人都无法修改。这是为了确保系统的信托度，就像账本里的每一笔记录都是不可窜改的，确保数据的完整性。
举例： 假设你把一条重要的交易记录存入系统，然后有人试图修改这条记录。由于每一条数据都是相互关联的，窜改后的数据会让整个链条断裂，就像在账本中撕掉一页，立刻会被发现。
- 信托与安全性： 系统通过与 Trusted Connector 集成，保证数据的传输安全，就像银行系统中的防火墙，确保数据只有在验证通过后才能传递。
配置与部署：
- Trusted Connector 的配置： 系统必要设置一系列的密钥和证书（雷同于开门的钥匙和锁），确保只有得到授权的用户才能访问和操作数据。
- Docker 部署： 使用 Docker 容器技术，可以快速部署和运行整个系统。Docker 就像是一个虚拟的小堆栈，能够把全部的程序和设置打包好，随时可以在不同的地方运行，方便管理。
总结：
这个项目的核心目的是在一个高度安全、可信的情况中，保证数据记录的防窜改性。通过使用加密技术和严密的日记系统，确保每一条数据都是真实的、不可更改的。这对于任何必要保护数据完整性的系统来说都非常重要。
阐明：
一、清晰解读：哈希和数据链条的原理
1. 哈希天生和数据链条：
每一条记录都会天生一个哈希值（独特的“暗码”）。每条记录的哈希值是根据当前的内容 和前一条记录的哈希值 共同计算出来的。这就像一个链条一样，把全部的记录连在一起，确保每条记录都与前面的记录细密关联。
2. 检查哈希值是否精确：
当你想要验证某个记录（比如第二天花了多少钱）是否被窜改时，你只必要从第一条记录开始，依次重新计算每一条记录的哈希值，并和之前存储的哈希值举行对比。
- 举例： 如果某人偷偷把第二天的消费从50元改成500元，那第二天的哈希值会发生变革。比如，原来第二天的哈希值是“xyz789”，但修改后会变成一个新的值，比如“lmn123”。
- 由于第三天的记录依赖于第二天的哈希值（“xyz789”），一旦第二天的哈希值被窜改，第三天的哈希值也会错误。这个错误会像连锁反应一样影响全部后续的记录。
3. 如何发现窜改？
你可以从头开始，依次检查每一天的记录：
- 重新计算第一天的哈希值，然后比对它是否和之前记录的哈希值一致。如果一致，就证明第一天的数据没问题。
- 接着计算第二天的哈希值。如果有人修改了第二天的消费数据，那么你重新计算出来的哈希值（比如“lmn123”）就和之前存储的哈希值（“xyz789”）不一致，这时你就能发现有人窜改了第二天的数据。
- 由于第三天的数据依赖于第二天的哈希值，第三天的哈希值也会不对，如许后续全部的记录都会堕落。因此，一旦发现某天的哈希不一致，后面的记录就全都会受到影响。
二、数字署名的原理：
数字署名依赖于非对称加密技术，通常涉及两个密钥：私钥 和 公钥。
- 私钥：由数据的发送者持有，用于天生署名。私钥是保密的，只有署名者本身知道。
- 公钥：公开给全部人，用于验证署名的真实性。公钥可以用来解密署名，验证是否是由发送者用对应的私钥署名的。
署名的天生与验证过程：
- 天生署名（发送端）：
- 当发送者要发送一份数据时，起首通过哈希算法对这份数据计算出一个哈希值（也就是数据的“指纹”）。
- 然后，发送者使用本身的私钥对这个哈希值举行加密，天生一个数字署名。
- 末了，发送者将数据和这个署名一起发送给接收者。
- 验证署名（接收端）：
- 接收者收到数据和署名后，起首用发送者的公钥解密署名，得到加密前署名的哈希值。
- 接着，接收者会本身对收到的数据再计算一次哈希值。
- 如果接收者本身计算出的哈希值与从署名中解密得到的哈希值一致，就阐明数据在传输过程中没有被窜改，且确实是由发送者签署的。
三、Clearing House 应用程序的核心业务逻辑
1. 日记记录（Logging Service）
- 功能：这是 Clearing House 的核心功能之一，用来记录每个系统交互或数据处理的日记条目。这些日记会被加密存储，且每个日记条目都会通过哈希函数与前一个条目链接在一起，形成一个不可更改的链条。
- 必要性：确保每一个数据变更都有据可查，防止数据被窜改。如果有人试图窜改历史数据，哈希链条会表现不一致，从而暴露问题。这对于审计和合规要求至关重要。
2. 数据不可窜改性
- 功能：通过哈希链的方式确保数据在进入系统后，不能被修改或删除。每条记录都依赖于前一条记录的哈希值，窜改一条记录会导致后续全部记录的哈希值出现异常。
- 必要性：防止恶意用户或内部人员窜改数据。不可窜改的特性对于金融、工业、医疗等对数据安全要求较高的范畴尤为重要。
3. 署名和回执（Receipts and Signatures）
- 功能：每当一个 IDS 毗连器与 Clearing House 举行数据交互时，系统会天生一个署名回执，确认此次交互的发生时间和状态。回执带有署名和时间戳，记录了交易的哈希值。
- 必要性：这些署名回执就像收据一样，用于证明某个操作已经发生且未被窜改。它不仅保护发送者和接收者双方的长处，还能用于审计和合规性检查，提供法律上的证据。
4. 数据加密存储
- 功能：系统会对全部存储的数据举行加密处理，确保数据在数据库中保存时是安全的。即使物理访问数据库的人，也无法直接读取数据内容。
- 必要性：防止数据泄漏。如果系统被入侵或数据库被偷取，数据的加密保证了即使攻击者得到了数据库内容，他们仍旧无法容易读取或使用这些数据。
5. 安全通讯接口
- 功能：Clearing House 应用程序通过 REST API 提供数据访问和交互的接口，这些接口通过安全协议（如 HTTPS）来保证数据在传输过程中的安全性。同时，全部通讯都必要经过身份验证和授权机制。
- 必要性：防止数据在传输过程中被拦截或窜改。通过安全的 API 接口，确保只有经过身份验证的系统或用户能够与 Clearing House 交互，防止未经授权的访问。
Trusted Connector（信托毗连器） 是你在数据空间（例如工业数据空间或Eclipse Dataspace Components）中设计的 Connector 的一种特定实现，它专门用于确保数据传输过程中的安全性和可信度。
四、Trusted Connector：
- 安全传输：它确保数据在不同的参与方（数据提供者和数据消费者）之间安全地传输。它使用强盛的加密技术来保护数据免受未经授权的访问和窜改，同时确保传输数据的真实性。
- 身份验证与授权：Trusted Connector 包含身份验证和授权机制，确保只有可信的参与方可以访问和处理数据。它通常与**DAPS（动态属性代理服务）**结合使用，以确保数据参与方的身份是经过认证的，并且他们有权访问相关数据。
- 合规性和审计：Trusted Connector 还能记录和监控全部数据交互的过程，提供审计日记以确保合规性。这对涉及敏感数据的行业（如金融、医疗、工业）特别重要，能够满足法规要求。
- 与 Clearing House 的集成：在 Clearing House 中，Trusted Connector 是其中的一个重要组件，负责与其他系统安全地交互数据。Clearing House 依赖 Trusted Connector 来保证数据日记的安全传输和署名验证，确保数据不可窜改。
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