JP2024505105A - データベースクエリ結果を検証するための方法及びそのデバイス - Google Patents

Abstract

データを受信し、そのデータをデータベースのテーブルに保存し、データベーステーブルに関連付けられたクエリを受信する方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及びクエリ検証装置が開示される。クエリプラン及びクエリ結果がクエリに対して生成され、１つまたは複数の部分的証明が１つまたは複数のコミットメントから生成され、全体的な証明が１つまたは複数の部分的証明から生成される。いくつかの例では、１つまたは複数の部分的証明のそれぞれが、有向非巡回グラフを含み得るクエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる。全体的な証明は、クエリ結果の検証を容易にするために、クエリに応答してクエリ結果とともに返される。いくつかの例では、１つまたは複数のＧＰＵが１つまたは複数のコミットメントを生成するように構成され、それによって、検証プロセスが加速され、データベースのスケーラビリティが向上する。【選択図】図１

Description

本出願は、２０２２年８月２６日に出願された米国特許出願第１７／８９７，１０２号に対する優先権を主張し、同出願は２０２２年７月１日に出願された米国仮特許出願第６３／３５７，９３０号に対する優先権を主張し、それぞれ参照により、その全体が本明細書に組み込まれる。

分野
本技術は一般に、アウトソーシングされたデータベースのセキュリティに関し、より詳細には、アウトソーシングされたデータベースのクエリ結果を改ざん軽減のために検証する方法及びデバイスに関する。

背景
データの保存及び取得のために、アウトソーシングされたデータベースが、ますます利用されるようになっている。集中型データベースを含め、データベースは任意の数のトポロジを持つことができるが、アウトソーシングされたデータベースのユビキタスな展開タイプの１つは、（クラウドネットワークなどで）複数のサーバ、他のコンピューティングデバイス、または他のハードウェアリソースにわたってホストされる分散型データベースである。一例として、ブロックチェーンネットワークは、ブロックチェーンネットワーク上に保存されたデータをカプセル化する分散型台帳の形式でデータベースを維持する分散ノードを含む。

しかしながら、アウトソーシングされたデータベースをホストしているリソースの所有者は、保存されているデータや、ホストされているデータベースから送信されたクエリの結果を改ざんする能力を有し得る。ブロックチェーンネットワークでは、分散型データベースを構成するノードは一般に信頼できず、特に保存されたデータ（例えば、暗号通貨データ）の性質によって悪意のある者が動機付けられている場合、改ざんやその他の悪意のある行動の影響を受けやすい。集中型データベースと分散型データベースはどちらも信頼できない可能性があるが、完全に分散型のトポロジでは誰でもデータベースホストとして行動する能力を有するため、改ざんのリスクが増し、データベースから返されるクエリ結果の信頼性が低下する。

残念ながら、現在、信頼できないサードパーティのネットワーク参加者（複数可）が提供するリソース上でホストされているアウトソーシングされたデータベースによって維持されているデータに対して実行されたデータベースクエリ結果を証明する効率的な方法は無い。より具体的には、データベースクエリ結果を検証する現在の試みでは、データベースクエリ自体に大量の計算と関連するオーバーヘッドが追加され、データベースのスケーラビリティが制限される。

概要
クエリ検証装置によって実行され、かつ、受信データから第１のコミットメントを生成及び記憶することと、少なくとも１つの証明デバイスがホストするデータベースのテーブルに挿入するために受信データを少なくとも１つの証明デバイスに送信することとを含む、データベースクエリ結果を検証するための方法が開示される。クエリ結果及び全体的な証明は、受信クエリが少なくとも１つの証明デバイスに転送され、かつ少なくともデータベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられることに応答して、少なくとも１つの証明デバイスから受信される。全体的な証明は、少なくとも１つの証明デバイスの１つまたは複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を使用して１つまたは複数の中間値から生成された１つまたは複数の中間コミットメントを少なくとも部分的に含む１つまたは複数の部分的証明から生成される。第１のコミットメント及び全体的な証明を使用して生成された、クエリ結果に対する第２のコミットメントに基づいてクエリ結果を検証した後に、クエリに応答して、クエリ結果とともに成功フラグが返される。

第１のプログラム命令が記憶されている第１のメモリと、第１のプロセッサと、１つまたは複数のＧＰＵとを備える証明デバイスを含む、クエリ検証装置も開示される。第１のプロセッサは、記憶された第１のプログラム命令を実行して、検証デバイスからデータを受信し、受信したデータをデータベースのテーブルに保存し、検証デバイスからクエリを受信するように構成される。クエリは、少なくともデータベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられる。クエリプランとクエリ結果がクエリに対して生成され、１つまたは複数の部分的証明が１つまたは複数のコミットメントから生成され、全体的な証明が１つまたは複数の部分的証明から生成される。１つまたは複数の部分的証明のそれぞれは、クエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる。全体的な証明は、クエリ結果の検証を容易にするために、クエリに応答してクエリ結果とともに返される。この例では、１つまたは複数のＧＰＵは、記憶された第１のプログラム命令を実行して、１つまたは複数のコミットメントを生成するように構成される。

さらに、データベースクエリ結果を検証するための命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読媒体が開示される。この媒体は、実行可能コードを含み、実行可能コードは、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、１つまたは複数のプロセッサに、受信データから第１のコミットメントを生成及び記憶させ、少なくとも１つの証明デバイスがホストするデータベースの少なくとも１つのテーブルに挿入するために受信データを少なくとも１つの証明デバイスに送信させる。クエリ結果及び全体的な証明は、受信クエリが少なくとも１つの証明デバイスに転送され、かつ少なくともデータベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられることに応答して、少なくとも１つの証明デバイスから受信される。全体的な証明は１つまたは複数の部分的証明から生成され、部分的証明のそれぞれは、受信クエリから生成されたクエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる。第１のコミットメント及び全体的な証明を使用して生成された、クエリ結果に対する第２のコミットメントに基づいてクエリ結果を検証した後に、クエリに応答して、クエリ結果とともに成功フラグが返される。

この技術は、信頼できない集中型及び分散型データベースホストから生成されたクエリ結果の信頼性を有利に促進する方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及びクエリ検証装置を含む多くの利点を提供する。いくつかの例では、この技術は、コミットメント、ＧＰＵ、及び／またはクエリプランのうちの１つまたは複数を活用して、クエリ結果の精度を検証する。コミットメントは更新可能であり、クエリ結果は、データベースに保存されたデータにアクセスできないデバイス（クライアントデバイス、サードパーティの仲介者またはゲートウェイなど）によって検証される。したがって、この技術は、データベースのクエリをより効果的かつ効率的に検証し、スケーラビリティを大幅に向上させる。この大幅に向上したスケーラビリティにより、桁違いに大きなデータ量の処理など、この分野の技術の実用的な応用が促進される。

検証デバイス及び証明デバイスを含むクエリ検証装置を有する例示的なネットワーク環境のブロック図である。 例示的な検証デバイスのブロック図である。 例示的な証明デバイスのブロック図である。 データベースクエリ結果の検証を容易にするためにデータを取り込む例示的な方法のタイミング図である。 新しいデータの取り込みに続いてコミットメントを更新する例示的な方法のタイミング図である。 記憶されたコミットメントを使用してデータベースクエリ結果を検証する例示的な方法のタイミング図である。 データベースクエリ結果の検証を容易にするためにグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を使用する例示的な方法のタイミング図である。 クエリ例に対するクエリ結果を生成するために使用される例示的なクエリプランのフロー図である。 クエリ例に対する証明を生成するために使用される例示的な証明プランのフロー図である。 並行して図９の証明プランが示されている、図８のクエリプランのフロー図である。 図９の証明プランによって生成された証明と図８のクエリプランによって生成された結果とを使用してクエリ例に対するクエリ結果を検証する例示的な方法のフロー図である。

詳細な説明
図１を参照すると、通信ネットワーク（複数可）１０６（１）を介してクライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）に結合され、通信ネットワーク（複数可）１０６（２）を介して、データベース１１２をホストする証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）に結合された検証デバイス１０４を有するクエリ検証装置１０２を含む例示的なネットワーク環境１００が示されている。ネットワーク環境１００は、例えば１つまたは複数のルータまたはスイッチなどの他のネットワークデバイスを含んでよく、これらは当技術分野で既知のため、本明細書では説明しない。この技術は、信頼できないアウトソーシングデータベースを信頼できるデータベースに効果的に変換するための、向上したセキュリティを有する、データを取り込み、クエリ結果を返す方法、非一時的なコンピュータ可読媒体、及びデバイスを含む、多くの利点を提供する。

この特定の例では、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、検証デバイス１０４、及び証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）が、専用ハードウェアデバイスとして図１に開示されている。しかしながら、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、検証デバイス１０４、または証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）の１つまたは複数は、ネットワーク環境１００の１つまたは複数の他のデバイス内のソフトウェアに実装することもできる。一例として、検証デバイス１０４、ならびにそのコンポーネントまたはアプリケーションのいずれかは、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）の１つで実行されるソフトウェアとして実装することができ、他の例では、実装及びネットワークトポロジの他の多くの変更及びタイプも使用することができる。

図１～２を参照すると、クエリ検証装置１０２の検証デバイス１０４は、証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）がホストするデータベース１１２に保存されるデータを取り込み、証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）からのクエリ結果を処理するために、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）にインタフェースを提供することを含む任意の数の機能を実行することができる。この例における検証デバイス１０４は、バス２０６によって相互に結合された中央処理装置（ＣＰＵ）（複数可）２００、メモリ２０２、及び通信インタフェース２０４を含むが、他の構成では、検証デバイス１０４は他のタイプまたは数の要素を含み得る。

検証デバイス１０４のＣＰＵ（複数可）２００は、本明細書で説明及び図示される任意の数の機能について、検証デバイス１０４のメモリ２０２に記憶されたプログラム命令を実行し得る。ＣＰＵ（複数可）２００は、例えば、１つまたは複数の処理コアを備えた１つまたは複数の汎用プロセッサを含み得るが、他のタイプのプロセッサ（複数可）も使用することができる。他の例では、検証デバイス１０４は、証明デバイス１１０及び図３の対応するハードウェアを参照して以下でより詳細に説明する機能を実行するように構成された１つまたは複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を含み得る。

メモリ２０２は、本明細書に説明及び図示される本技術の１つまたは複数の態様のために、これらのプログラム命令を記憶するが、プログラム命令の一部またはすべては、他の場所に記憶することができる。ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、または、プロセッサ（複数可）に結合された、磁気的、光学的、または他の読み取り及び書き込みシステムによって読み取り及び書き込みが行われる他のコンピュータ可読媒体などの、様々な異なるタイプのメモリストレージデバイスを、メモリ２０２に使用することができる。

したがって、メモリ２０２は、コンピュータ実行可能命令を含み得るアプリケーションを記憶することができ、コンピュータ実行可能命令は、ＣＰＵ（複数可）２００によって実行されると、検証デバイス１０４に、例えば、ネットワークメッセージ及び要求の送信、受信、またはその他の処理などのアクション、ならびに以下に説明及び図示されている他のアクションを実行させる。アプリケーション（複数可）は、例えば、他のアプリケーション、オペレーティングシステム拡張機能、及び／またはプラグインのコンポーネントとして実装することができる。

さらに、アプリケーション（複数可）は、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）モデルを介してアクセスが提供されるクラウドベースのコンピューティング環境で動作可能であってよい。アプリケーション（複数可）は、クラウドベースのコンピューティング環境で管理し得る仮想マシン（複数可）または仮想サーバ（複数可）内で、または仮想マシンまたは仮想サーバとして実行することができる。また、アプリケーション（複数可）、さらには検証デバイス１０４自体も、特定の物理ネットワークコンピューティングデバイスに結び付けられるのではなく、クラウドベースのコンピューティング環境で実行される仮想サーバ（複数可）に配置されてよい。また、アプリケーション（複数可）は、検証デバイス上で実行されかつハイパーバイザによって管理または監視される仮想マシン（ＶＭ）で実行されてよい。

この特定の例では、メモリ２０２は、コミットメントデータ２０８及び検証モジュール２１０を含む。検証モジュール２１０は、以下でより詳細に説明及び図示されるように、データの取り込み時にコミットメントを生成するように構成される。コミットメントは、コミットメントデータ２０８に記録された列ごとの値であり、これらの値は、以下でより詳細に説明及び図示されるように、証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）から返されたクエリ結果を検証するために検証モジュール２１０によって使用される。他の例では、他の情報をメモリ２０２に記憶することができ、他の例では、他のデータストア及び／またはアプリケーションまたはモジュールも検証デバイス１０４によってホストすることができる。

検証デバイス１０４の通信インタフェース２０４は、検証デバイス１０４、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、及び証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）の間を動作可能に結合し、通信する。これらは、この特定の例では、通信ネットワーク１０６（１）及び１０６（２）によって少なくとも部分的に一緒に結合されているが、他のデバイスまたは要素への他のタイプもしくは数の接続または構成を有する他のタイプもしくは数の通信ネットワークまたはシステムを使用することもできる。通信ネットワーク１０６（１）及び１０６（２）は、例えば、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（複数可）及び／またはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（複数可）であってよく、イーサネット上のＴＣＰ／ＩＰ及び業界標準プロトコルを使用することができるが、他のタイプもしくは数のプロトコルまたは通信ネットワークを使用することもできる。通信ネットワーク（複数可）１０６は、例えばイーサネットベースのパケットデータネットワーク（ＰＤＮ）を含む、任意の適切なインタフェース機構及びネットワーク通信技術を採用することができる。

この例では、検証デバイス１０４は単一のデバイスを含むものとして示されているが、他の例では、検証デバイス１０４は、複数のデバイスを含んでよく、それらのそれぞれが、この技術の１つまたは複数のステップを実施する１つまたは複数のプロセッサ（各プロセッサは１つまたは複数の処理コアを有する）を有する。これらの例では、デバイスの１つまたは複数は、専用の通信インタフェースまたはメモリを有し得る。あるいは、デバイスの１つまたは複数は、検証デバイス１０４に含まれる１つまたは複数の他のデバイスのメモリ、通信インタフェース、または他のハードウェアもしくはソフトウェアコンポーネントを利用することができる。さらに、他の例では、まとまって検証デバイス１０４を構成するデバイスの１つまたは複数は、スタンドアロンデバイスであってもよいし、１つまたは複数の他のデバイスもしくは装置と統合されてもよい。

より具体的に図１及び３を参照すると、クエリ検証装置１０２の証明デバイス１１０は、例えば、データベース１１２をホストすること、データベース１１２のコンテンツからクエリ結果を生成するようにクエリを処理すること、及び検証デバイス１０４によるクエリ結果の検証を容易にする証明を生成することを含む、任意の数の機能を実行し得る。この例の証明デバイス１１０は、バス３０８によって相互に結合されたＣＰＵ（複数可）３００、ＧＰＵ（複数可）３０２、メモリ３０４、及び通信インタフェース３０６を含むが、証明デバイス１１０は、他のタイプまたは数の要素を他の構成で含むことができる。

証明デバイス１１０のＣＰＵ（複数可）３００及びＧＰＵ（複数可）３０２は、本明細書で説明及び図示する任意の数の機能についてメモリ３０４に記憶されたプログラム命令を実行し得る。ＣＰＵ（複数可）３００は、例えば、１つまたは複数の処理コアを備えた１つまたは複数の汎用プロセッサを含み得るが、他のタイプのプロセッサ（複数可）も使用することができる。ＧＰＵ（複数可）３０２は、特定の処理機能を加速するために、比較的大きなデータブロックを並行して処理するように構成することができる。以下でより詳細に説明及び図示するいくつかの例では、ＧＰＵ（複数可）３０２はコミットメントを生成するために使用され、ＣＰＵ（複数可）３００は証明デバイス１１０の残りの機能を促進するが、他の実装も使用することができる。

メモリ３０４は、本明細書に説明及び図示される本技術の１つまたは複数の態様のために、これらのプログラム命令を記憶するが、プログラム命令の一部またはすべてを他の場所に記憶することもできる。ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ、または、ＣＰＵ（複数可）３００及び／またはＧＰＵ（複数可）３０２に結合された、磁気的、光学的、または他の読み取り及び書き込みシステムによって読み取り及び書き込みが行われる他のコンピュータ可読媒体などの、様々な異なるタイプのメモリストレージデバイスを、メモリ３０４に使用することができる。

したがって、メモリ３０４は、コンピュータ実行可能命令を含み得るアプリケーションを記憶することができ、コンピュータ実行可能命令は、ＣＰＵ（複数可）３００及び／またはＧＰＵ（複数可）３０２によって実行されると、証明デバイス１１０に、例えば、ネットワークメッセージ及び要求の送信、受信、またはその他の処理などのアクション、ならびに以下に説明及び図示されている他のアクションを実行させる。アプリケーション（複数可）は、例えば、他のアプリケーション、オペレーティングシステム拡張機能、及び／またはプラグインのコンポーネントとして実装することができる。

さらに、アプリケーション（複数可）は、サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）モデルを介してアクセスが提供されるクラウドベースのコンピューティング環境で動作可能であってよい。アプリケーション（複数可）は、クラウドベースのコンピューティング環境で管理できる仮想マシン（複数可）または仮想サーバ（複数可）内で、または仮想マシンまたは仮想サーバとして実行することができる。また、アプリケーション（複数可）、さらには証明デバイス１１０自体も、特定の物理ネットワークコンピューティングデバイスに結び付けられるのではなく、クラウドベースのコンピューティング環境で実行される仮想サーバ（複数可）に配置されてよい。また、アプリケーション（複数可）は、検証デバイス上で実行され、ハイパーバイザによって管理または監視されるＶＭで実行されてよい。

この特定の例では、メモリ３０４は、クエリ実行エンジン３１０及び証明モジュール３１２を含む。クエリ実行エンジン３１０は、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）から受信したクエリをデータベース１１２に対して実行し、クエリ結果を生成するように構成される。いくつかの例では、データベース１１２は構造化クエリ言語（ＳＱＬ）データベースであってよく、したがってクエリ実行エンジン３１０はＳＱＬエンジンであってよいが、本明細書で説明及び図示される技術は、以下でさらに詳細に説明するように、ＮｏＳＱＬ及び他のタイプのデータベースと共に動作可能である。

証明モジュール３１２は、以下にさらに詳細に説明及び図示するように、検証デバイス１０４によるクエリ結果の検証を容易にするために、クエリ結果とともに検証デバイス１０４に提供できる証明を生成するように構成される。他の例では、他の情報をメモリ３０４に記憶することができ、他の例では、他のデータストア及び／またはアプリケーションまたはモジュールも検証デバイス１１０によってホストすることができる。

証明デバイス１１０の通信インタフェース３０６は、検証デバイス１０４及び証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）の別のものとの間を動作可能に結合及び通信する。証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）は、例えば、通信ネットワーク（複数可）（例えば、ＷＡＮまたはＬＡＮ（複数可））（図示せず）または直接接続によって少なくとも部分的に互いに結合される。いくつかの例では、証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）は、分散型ネットワークに展開され、通信ネットワーク（複数可）を介して通信されるデータベースサーバであり、データベース１１２は分散型データベースであるが、他のタイプの実装も使用することができる。さらに、他の例では、他のタイプもしくは数のネットワーク、ならびに他のデバイスもしくは要素への他のタイプもしくは数の構成との接続も使用することができる。

この例では、証明デバイス１１０は単一のデバイスを含むものとして示されているが、他の例では、検証デバイス１１０は、複数のデバイスを含んでよく、それらのそれぞれが、この技術の１つまたは複数のステップを実施する１つまたは複数のプロセッサ（各プロセッサは１つまたは複数の処理コアを有する）を有する。これらの例では、デバイスの１つまたは複数が専用の通信インタフェースまたはメモリを備えることができる。あるいは、デバイスのうちの１つまたは複数は、証明デバイス１１０に含まれる１つまたは複数の他のデバイスのメモリ、通信インタフェース、または他のハードウェアもしくはソフトウェアコンポーネントを利用することができる。さらに、他の例では、まとまって証明デバイス１１０を構成するデバイスの１つまたは複数は、スタンドアロンデバイスであってもよいし、１つまたは複数の他のデバイスもしくは装置と統合されてもよい。

この例におけるネットワーク環境１００のクライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）のそれぞれは、モバイル、デスクトップ、ラップトップ、またはタブレットコンピューティングデバイス、仮想マシン（クラウドベースのコンピュータを含む）など、ネットワークデータを交換できる任意のタイプのコンピューティングデバイスを含む。この例におけるクライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）のそれぞれは、プロセッサ、メモリ、及び通信インタフェースを含み、これらはバスまたは他の通信リンク（図示せず）によって一緒に結合されるが、他の数またはタイプのコンポーネントも使用することができる。

クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）のそれぞれは、標準的なウェブブラウザまたはスタンドアロンアプリケーションなど、サービス及び／またはインタフェースアプリケーションを実行してよく、これらは、通信ネットワーク（複数可）１０６を介して検証デバイス１０４と通信するインタフェースを提供し得る。クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）のそれぞれは、例えば、ディスプレイスクリーンもしくはタッチスクリーンなどの表示デバイス、またはキーボードもしくはマウスなどの入力デバイスをさらに含み得る（図示せず）。

クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、検証デバイス１０４、証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）、ならびに通信ネットワーク１０６（１）及び１０６（２）を有する例示的なネットワーク環境１００が、本明細書で説明及び図示されているが、他のトポロジにおける他のタイプもしくは数のシステム、デバイス、コンポーネント、または要素を使用することもできる。なお、本明細書にて説明されている例でのシステムは、例示目的のためであることが理解されるべきであり、関連する技術分野の当業者によって理解されるように、例を実施するために使用される特定のハードウェア及びソフトウェアの多くの変形形態が可能である。

例えば、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、検証デバイス１０４、または証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）など、ネットワーク環境１００に示されるコンポーネントの１つまたは複数は、同じ物理マシン上で仮想インスタンスとして動作するように構成されてよい。換言すれば、クライアントデバイス１０８（１）～１０８（ｎ）、検証デバイス１０４、または証明デバイス１１０（１）～１１０（ｎ）のうちの１つまたは複数は、通信ネットワーク１０６（１）及び／または１０６（２）を介して通信する別個のデバイスとしてではなく、同じ物理デバイス上で動作することができる。さらに、図１に示すより多くのまたは少ないクライアントデバイス、検証デバイス、または証明デバイスがあってもよい。

この技術の例は、本明細書で例を挙げて説明及び図示するように、本技術の１つまたは複数の態様について、メモリ２０２及び／または３０４などに記憶された命令を有する１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体として具体化することもできる。いくつかの例において、命令は、実行可能コードを含み、実行可能コードは、ＣＰＵ（複数可）２００及び／もしくは３００ならびに／またはＧＰＵ（複数可）３０２などの１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、プロセッサに、本技術の例での方法を実施するために必要なステップを実行させる。本明細書において、それについて、説明及び図に示す。

ここで図４を参照すると、データベースクエリ結果の検証を容易にするためにデータを取り込む例示的な方法のタイミング図が示されている。この例のステップ４００では、クライアントデバイス１０８は、要求と共に含まれるデータを、証明デバイス１１０によって少なくとも部分的にホストされるデータベース１１２に保存するために、通信ネットワーク（複数可）１０６を介して要求を送信する。したがって、この特定の例では、検証デバイス１０４は、事実上、クライアントデバイス１０８と証明デバイス１１０の間に配置されたゲートウェイである。

ステップ４０２において、クエリ検証装置１０２の検証デバイスは、クライアントデバイス１０８からの要求を受信またはインターセプトし、データベース１１２に保存される、要求に関連付けられたデータ（例えば、データを保存する、データベース１１２におけるテーブル）に対するコミットメントを生成し、ローカルに（例えば、メモリ３０４に）記憶する。この例におけるコミットメントは、データの比較的小さな「ダイジェスト」であり、例示的なコミットメントスキームとともに以下でより詳細に説明及び図示するように、その後データが改ざんされていないことを保証するのに十分な情報を保持する。

ステップ４０４において、検証デバイス１０４は、データベース１１２に保存するためにデータをクエリ検証装置１０２の証明デバイス１１０に送信する。ステップ４０６において、証明デバイス１１０はデータベース１１２（例えば、ＳＱＬデータベース、ただし任意の他のタイプのデータベースも使用可能）にテーブルを作成し、データをテーブル（または他のデータベースストレージ構造）に挿入する。ステップ４０８において、証明デバイス１１０は、任意選択で確認応答を検証デバイス１０４に送信し、検証デバイス１０４は、ステップ４１０において、任意選択で、データベース１１２への要求されたデータの保存が成功したことを示す別の確認応答をクライアントデバイス１０８に送信する。

本明細書で説明及び図示する例では、コミットメントは、検証デバイス１０４が古い既存のデータにアクセスする必要なしに、検証デバイス１０４によって有利に更新可能である。図５を参照すると、新しいデータの取り込みに続いてコミットメントを更新するための例示的な方法のタイミング図が示されている。この例のステップ５００では、クライアントデバイス１０８は、データベース１１２に向けられた保存要求の一部として新しいデータを送信する。この例では、新しいデータは、図４のステップ４０６で作成されたのと同じテーブルにアペンドされることになる。

ステップ５０２において、検証デバイス１０４は、クライアントデバイス１０８から要求を受信し、関連データに対する記憶されたコミットメントを取得し、取得したコミットメントをステップ５０４において更新する。検証デバイス１０４が、テーブルに保存されている古い既存のデータにアクセスすることなしに、取得した古いコミットメントと受信する新しいデータと組み合わせて、更新されたテーブル全体に対する新しいコミットメントを作成できるようにするために、ペダーセンコミットメント及び関連するスキームが一部の例で使用できるが、他のタイプのアルゴリズムを使用して、例えばＫＺＧコミットメントやＦＲＩコミットメントなどの他のタイプのコミットメントを生成することもできる。

ペダーセンコミットメントスキームは、開発の迅速化と市場投入までの時間の短縮に役立ち、有利な数学的特性を備えている。特定の一例では、

は、（例えば、データベーステーブルの）データの列であり、ペダーセンコミットメントは、

であり、ここで、Ｇ_ｉのものは、他のコミットメントスキームで必要とされる、信頼できるセットアップフェーズを必要としない「ランダムな」パブリックで透過的なパラメータである。

また、ペダーセンコミットメントは比較的簡単に更新できるため、コミットメントにアペンドするために必要なのは、新しいデータごとに上記の合計に追加の項を加えることだけである。さらに、ペダーセンコミットメントの計算速度は、楕円曲線としてＣｕｒｖｅ２５５１９を使用し、並列処理のためにＧＰＵ（複数可）３０２を使用して向上させることができる。Ｃｕｒｖｅ２５５１９については、Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ，Ｄａｎｉｅｌ，Ｃｕｒｖｅ２５５１９：Ｎｅｗ Ｄｉｆｆｉｅ－Ｈｅｌｌｍａｎ Ｓｐｅｅｄ Ｒｅｃｏｒｄｓ、２０１６、３９５８、２０７－２２８．１０．１００７／１１７４５８５３＿１４に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。ペダーセンコミットメントは、Ｐｅｄｅｒｓｅｎ，Ｔ．Ｐ．，「Ｎｏｎ－Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃ Ｓｅｃｕｒｅ Ｖｅｒｉｆｉａｂｌｅ Ｓｅｃｒｅｔ Ｓｈａｒｉｎｇ」、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｒｙｐｔｏｌｏｇｙ－ＣＲＹＰＴＯ’９１（１２９～１４０ページ）、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇにさらに記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

したがって、ステップ５０４におけるコミットメントの更新に続いて、検証デバイス１０４は、ステップ５０６において新しいデータを証明デバイス１１０に送信する。ステップ５０８において、証明デバイス１１０は、データベース１１２の以前に作成された既存のテーブルに新しいデータをアペンドする。ステップ５１０において、証明デバイス１１０は任意選択で、確認応答を検証デバイス１０４に送信し、検証デバイス１０４は任意選択で、ステップ５１２において、要求された新しいデータのデータベース１１２への保存に成功したことを示す別の確認応答をクライアントデバイス１０８に送信する。

図６を参照すると、記憶されたコミットメントを使用してデータベースクエリ結果を検証する例示的な方法のタイミング図が示されている。この例のステップ６００では、クライアントデバイス１０８はデータベース１１２にクエリを送信して、例えば少なくとも１つのテーブルから保存されたデータを抽出する。ステップ６０２において、検証デバイス１０４は、クライアントデバイス１０８からクエリを受信し、データベース１１２の少なくとも一部をホストする証明デバイス１１０にクエリを転送する。

ステップ６０４において、証明デバイス１１０は、クエリ実行エンジン３１０を使用して、検証デバイス１０４から受信したクエリをデータベース１１２に対して実行し、結果を生成する。ステップ６０６において、証明デバイス１１０は証明を生成する。この証明は、Ｂｕｎｚ，Ｂｅｎｅｄｉｋｔの「Ｂｕｌｌｅｔｐｒｏｏｆｓ：Ｓｈｏｒｔ Ｐｒｏｏｆｓ ｆｏｒ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｔｉａｌ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｍｏｒｅ」（２０１８ ＩＥＥＥ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ Ｐｒｉｖａｃｙ（ＳＰ）、２０１８年５月２０～２４日）（これは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる）に記載されているペダーセンコミットメントスキームと同様の方法を使用して生成することができるが、証明を生成するための他のスキーム及び方法も使用することができる。

さらに、証明は、例えば、Ｆｉａｔ－Ｓｈａｍｉｒヒューリスティックを使用して非対話型にすることができる。一例では、証明は、図７のステップ７０４～７１２を参照して以下でより詳細に説明及び図示するように、ステップ６０６で生成されるが、他の例では他の方法で証明を生成することができる。次に、ステップ６０８及び６１０で、証明デバイス１１０は、生成した結果及び証明をそれぞれ検証デバイス１０４に送信する。

ステップ６１２で、検証デバイス１０４は、ステップ６００で受信したクエリが向けられた少なくとも１つのテーブルについて記憶されたコミットメントを取得する。ステップ６１４において、検証デバイス１０４は、取得したコミットメントを使用して、ステップ６１０で証明デバイス１１０から受信した証明をステップ６０８で証明デバイスから受信した結果と照合し、それによって証明デバイス１１０がクエリに対して正しい結果を生成したかどうかを検証する。

検証デバイス１０４が、証明デバイス１１０がクエリに対して正しい結果を生成したと判断した場合、検証デバイス１０４は、ステップ６１６で、クエリの発信元であるクライアントデバイス１０８に結果を送信する。任意選択で、検証デバイス１０４は、ステップ６１８で、ステップ６１６で送信された結果とともに、またはステップ６１６で送信された結果に続いて、改ざん防止成功フラグを送信する。改ざん防止成功フラグは、結果が検証され、したがってクエリが改ざんされていないことを示す印とすることができる。

しかしながら、検証デバイス１０４がステップ６１４で証明が不合格であると判断した場合、検証デバイス１０４は結果をクライアントデバイス１０８にルーティングせず、代わりに失敗メッセージを送信する。他の例では、検証デバイス１０４は、改ざん防止失敗フラグを付けて結果をクライアントデバイスに送信することができ、さらに他の例では、検証デバイス１０４側の検証の成功及び／または失敗を示す他のタイプの通信も使用することができる。

図７を参照すると、データベースクエリ結果の検証を容易にするためにＧＰＵ（複数可）３０２の少なくとも１つを使用する例示的な方法のタイミング図が示されている。この技術の計算コストのかなりの部分は、コミットメントを計算することに関係している。ただし、特にペダーセンコミットメントの構造は相対的に反復的であり、計算は並列化することができる。有利なことには、この技術はＧＰＵ３０２を活用して、コミットメント計算のためのハードウェア・アクセラレーションを提供し、それによってデータベース１１２のスケーラビリティを向上させる。この例ではＧＰＵ３０２がコミットメント計算に利用されているが、本明細書で説明及び図示される方法の１つまたは複数のうちの１つまたは複数の他の態様も、ＧＰＵ３０２を使用して加速させることができる。

この特定の例では、ステップ７００及び７０２は、それぞれ、図６のステップ６０２及び６０４を参照して上で説明及び図示したように、ＣＰＵ（複数可）３００の少なくとも１つによって実行される。しかしながら、ステップ７０４では、証明デバイス１１０のＣＰＵ３００は、ステップ７０６で中間値をＧＰＵ３０２に送信することによって証明の生成を開始する。ＧＰＵ３０２は、ステップ７０８で中間値に基づいてコミットメントを計算する。

証明デバイス１１０は、結果の証明を生成する際に、多くの中間列または中間値を計算する。場合によっては、これらの中間値に対するコミットメントを最初から計算する必要はないが、多くの場合、証明デバイス１１０は検証デバイス１０４に中間値に対するコミットメントを提供しなければならない。その結果、証明デバイス１１０は、ステップ７０８において、大規模なデータセットに対して一度に多くのコミットメントを計算することが必要な場合がある。

ペダーセンコミットメントは、高度に並列性のある多重指数化（ｍｕｌｔｉ－ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｔｉｏｎ）として扱うことができる。さらに、いくつかのコミットメントを一緒に計算する必要があるため、これらの多重指数化も並行して実行することができる。いくつかの例では、ＧＰＵ３０２は、単一のステップで多くの指数を計算し、次に、それらを所望のコミットメントに集約する。他の例では、最適化を使用することができる。

例えば、Ｐｉｐｐｅｎｇｅｒのアルゴリズムは、Ｐｉｐｐｅｎｇｅｒ，Ｎｉｃｈｏｌａｓ、「Ｏｎ ｔｈｅ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｏｗｅｒｓ ａｎｄ Ｍｏｎｏｍｉａｌｓ」、ＳＩＡＭ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ９．２（１９８０）、２３０～２５０ページ（その全体が参照により本明細書に組み込まれる）に記載されており、最適な漸近ランタイムを促進するために使用することができる。他の例では、スパースなデータセットを素朴なアルゴリズムを使用するよりも効率的に処理でき、データに小さな値が含まれている場合は、速度を高めるために、指数の計算を切り捨てることができる。さらに他の例では、他の最適化を使用することもできる。

図７を参照すると、ステップ７１０で、証明デバイス１１０のＧＰＵ３０２は、コミットメントのセットをＣＰＵ３００に返す。次に、ステップ７１２で、ＣＰＵ３００は証明の生成を完了し、それぞれ、図６のステップ６０８及び６１０を参照して上で説明及び図示したように、ステップ７１４及び７１６を実行する。

ここで、証明を生成する例示的な方法について、図８～１０を参照して説明及び図示する。この特定の例では、データベース１１２はＳＱＬデータベースであり、クエリ実行エンジン３１０はＳＱＬエンジンであり、クエリはＳＱＬクエリであるが、他の例では、ＮｏＳＱＬデータベース、実行エンジン、及びクエリを含む、他のタイプのデータベース、実行エンジン、及び／またはクエリを使用することができる。クエリ実行エンジン３１０は、クエリを解析し、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）であり得るクエリプランを作成することによって、クエリの実行を開始することができる（例えば、図６のステップ６０４及び／または図７のステップ７０２で）。以下に詳細に説明及び図示する例において、例示的なＳＱＬクエリ（本明細書では「サンプルクエリ」と呼ぶ）を次のように提供する。

また、本明細書で説明及び図示する例のために、以下のトランザクション及びユーザのテーブルをそれぞれテーブル１及びテーブル２として提供する。

（表１）トランザクションテーブル

（表２）ユーザテーブル

より具体的に図８を参照すると、クエリ例に対するクエリ結果を生成するために使用される例示的なクエリプラン８００のフロー図が示されている。クエリ例は、図８に示すように、２つのＦＩＬＴＥＲノードと１つのＪＯＩＮノードからなるＤＡＧに、クエリ実行エンジン３１０によって分解することができる。クエリ例の結果を計算するために、クエリ実行エンジン３１０は、２つのテーブルのそれぞれをＦＩＬＴＥＲノードに渡し、次に、それらのノードからの中間結果をＪＯＩＮノードに渡す。ＪＯＩＮノードの出力がクエリの結果である。

より具体的に図９を参照すると、クエリ例に対する証明を生成するために使用される例示的な証明プラン９００のフロー図が示されている。クエリ例の証明は、この例では、クエリ実行エンジン３１０によって使用されるＤＡＧをミラーリングする。したがって、各ＦＩＬＴＥＲまたはＪＯＩＮ操作には対応する証明が必要であるため、クエリプラン８００のクエリ実行ノードごとに証明ノードが作成される。クエリの実行によって中間ステップがすでに計算されているため、証明ノードはそれらの中間結果を使用することができる。各証明ノードは部分的証明を生成し、その後、部分的証明は全体的な証明に集約される（例えば、図６のステップ６０６）。

より具体的に図１０を参照すると、並行して証明プラン９００が示されているクエリプラン８００のフロー図が示されている。図１０に示される方法は、いくつかの例では証明デバイス１１０によって実行することができる。有利なことに、この例では、証明の生成は、クエリ実行エンジン３１０との統合に基づいて比較的効率が良く、クエリ例に基づいてクエリ実行エンジン３１０によって生成されるＤＡＧのノードに対応する中間ノードは、部分的証明の生成に使用され、部分的証明が集約されて、検証デバイス１０４に返される証明を形成する。

図１１を参照すると、証明プラン９００を介して生成された証明とクエリプラン８００を介して生成された結果とを使用してクエリ例に対するクエリ結果を検証する例示的な方法のフロー図が示されている。図１１に示す方法は、いくつかの例では、検証デバイス１０４によって実行することができる。この特定の例では、検証デバイス１０４は、クエリ例に基づいてクエリ実行エンジン３１０によって生成されたＤＡＧもミラーリングする。しかしながら、検証デバイス１０４はデータベース１１２に保存されたデータにアクセスできないため、コミットメントに対してのみ機能することができる。

より具体的には、検証デバイス１０４は、検証デバイス１０４がクエリ例の検証を試みるこの例では、トランザクションテーブル及びユーザテーブルに対して以前に生成された記憶済みのコミットメントを取得することから始める。証明デバイス１１０がクエリ例の１つのステップに応答してデータを変換するとき、検証デバイス１０４は、対応する変換を関連データのコミットメントに適用しなければならない。このアプローチでは、検証デバイス１０４によるコミットメントの計算は、証明デバイス１１０から検証デバイス１０４にデータを送信し、その後検証デバイス１０４が計算を実行することに比べて比較的効率が良い。

検証デバイス１０４がコミットメントに関する計算を完了すると、結果に対するコミットメントが完了し、次に、結果が結果に対するそのコミットメントとマッチまたは合致するかどうかを判断することができる。合致する場合、検証デバイス１０４は、それが正しい結果であることを認識し、合致しない場合、検証デバイス１０４は、結果をリジェクトすることを認識する。いくつかの例では、計算能力が制約されている可能性がある検証デバイス１０４に必要な計算リソースを削減するために、証明の一部分（複数可）が任意選択で証明デバイス１１０によって検証デバイス１０４に提供される。

本明細書で説明及び図示する技術に従ってデータベースクエリを検証する例示的な方法が次に説明される。この例では、クライアントデバイス１０８のユーザはテーブルを作成し、それにアペンドし、その後テーブルにクエリを実行する。したがって、クライアントデバイス１０８は、以下のテーブル３に示す従業員テーブルを作成する要求と共にデータを検証デバイス１０４に送信する。

（表３）従業員テーブル例

検証デバイス１０４は、このデータを受け入れ、各列へのコミットメントを計算する。この場合、これらのコミットメントは以下のようになる。

次に、検証器はこれらのコミットメントをローカルに記憶し、データを証明デバイス１１０に送信し、証明デバイス１１０はデータベース１１２に新しい従業員テーブルを作成する。

この特定の例では、クライアントデバイス１０８は、次に、従業員テーブルにアペンドされる新しいデータ行を検証デバイス１０４に送信する。これを以下のテーブル４に示す。

（表４）従業員テーブルにアペンドする行

検証デバイス１０４は、このデータを受け入れ、各列へのコミットメントを更新する。この例では、新しいコミットメントは次のようになる。

次に、検証デバイス１０４は、新しい行を証明デバイス１１０に送信し、証明デバイス１１０は、それらをデータベース１１２内の従業員テーブルにアペンドする。

この例のクライアントデバイス１０８は次に、総報酬を決定するために、データベース１１２にＳＱＬクエリ：ＳＥＬＥＣＴ Ｐａｙ＊５２＋Ｂｏｎｕｓ ＦＲＯＭ Ｅｍｐｌｏｙｅｅｓを送信し、これを検証デバイス１０４が受信する。検証デバイス１０４は、クエリを証明デバイス１１０にルーティングし、証明デバイス１１０は、給料列を取得し、給料列に５２を乗算し、ボーナス列を加算することによってクエリ実行エンジン３１０を介してクエリを実行して、クエリ結果を生成し、クエリ結果は、検証デバイス１０４に送り返され、以下のテーブル５に反映される。

（表５）報酬総額を加えた従業員テーブル

このクエリは比較的単純であるため、この特定の例における証明デバイス１１０は、追加の証明を検証デバイス１０４に送信する必要がなく、検証デバイス１０４は証明デバイス１１０からテーブル５の結果列のみを受信する。クエリ結果（すなわち、テーブル５の結果列）を検証するために、検証デバイス１０４は、給料コミットメントを取得し、それに５２を乗算し、ボーナスコミットメントを加算することによって、証明デバイス１１０の計算をミラーリングする。これは、まさに、あるべき結果に対するコミットメントであり、すなわち、

である。

次に、検証デバイス１０４は、証明デバイス１１０から送信されたクエリ結果に対するコミットメントを計算する。証明デバイス１１０が正しい結果を送信した場合、これは以下のようになる。

しかしながら、証明デバイス１１０が間違った結果を送信した場合、この計算は別の値を生み出すことになる。次に、検証デバイス１０４は、

のようになるかどうかを確認し、そうなる場合、検証デバイス１０４は、クエリ結果が正しいことを確認するフラグとともにクエリ結果をクライアントデバイス１０８に送信する。２つの値が等しくない場合、検証デバイス１０４は、例えばエラーがあったことを示す失敗メッセージをクライアントデバイス１０８に送信する。

上記の例はＳＱＬ操作の証明に関するものであるが、この技術は任意のタイプのデータベースクエリに適用することができる。例えば、ニューヨーク州ニューヨーク市のＭｏｎｇｏＤＢ社が提供するＭｏｎｇｏＤＢは、キー－バリューストアに構築されたＮｏＳＱＬクエリ実行エンジンの一例である。キーと値のルックアップは、キーのフィルタとして扱うことができる。その結果、以下の例で説明するように、キーと値のルックアップを証明することができる。ＭｏｎｇｏＤＢは、条件に基づくフィルタリングもサポートしており、これは、以下で説明する例のように証明することもできる。これら２つの操作は最も一般的なＭｏｎｇｏＤＢクエリをカバーするが、他のクエリや他のタイプのクエリ実行エンジンに関連付けられた他の操作も、本明細書で詳細に説明及び図示されている技術を使用して証明することができる。

クエリ例、具体的にはクエリ例の、ＳＥＬＥＣＴ＊ＦＲＯＭ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ＷＨＥＲＥ ａｍｏｕｎｔ＞１００００フィルタ操作の抜粋を再度参照すると、以下のテーブル６は、量＞１００００である述語（ｐｒｅｄｉｃａｔｅ）の評価を加えたトランザクションテーブル（つまり、上記のテーブル１）示しており、ここで、０は偽値を示し、１は真値を示す。

（表６）述語付きのトランザクションテーブル

クエリ例のこの抜粋に関連付けられたフィルタノードの証明は、（１）述語の評価の証明と（２）フィルタされた結果の証明の２つのコンポーネントに分けることができる。この場合、例えば、述語は範囲証明を使用して証明できるが、他の例では他の式を他の手法を使用して証明することができる。以下のテーブル７は、フィルタリングされた正しい結果を示す。

（表７）インデックス付きのフィルタリングされた結果

一例では、述語列と他の３つの列のそれぞれを乗算することで、上記の結果が正しいことが証明できる。この計算の結果は、削除する必要がある行をゼロに変換して、以下に示すテーブル８になる。

（表８）述語を乗算したトランザクションテーブル

テーブル８の列へのコミットメントは、フィルタの結果のデータに完全に依存する。フィルタがクエリ全体の最終結果である場合、証明デバイス１１０が、フィルタ結果を元のテーブル（すなわち、テーブル１）の各行のインデックスとともに検証デバイス１０４に送信するだけで十分となる。これにより、検証デバイス１０４がコミットメントを再構築し、それを証明された積と照合することができるようになる。

本明細書の例によって説明及び図示するように、この技術は、信頼できない分散型データベースを含む信頼できないデータベースから生成されたクエリ結果の検証をより効果的かつ効率的に促進する。この技術は、コミットメント、ＧＰＵ、及び／またはクエリプラン（例えば、ＳＱＬクエリ実行エンジンによって生成されたＤＡＧ）を活用して、データベースのスケーラビリティを向上させ、クエリ結果の精度を検証する。コミットメントは更新可能であり、クエリ結果は、データベースによってホストされるデータへのそのデバイスまたはサービスによるアクセスを必要とせずに、例えば、仲介デバイスまたはサービスによって検証される。

このように、本発明の基本概念を説明したが、前述の詳細な開示は、単なる例として示すことを意図しており、これに限定されるものではないことは、当業者には明らかであろう。本明細書に明示的に述べられていないが、種々の変更、改良、及び修正が発生するだろう、かつそれらは当業者を対象としている。これらの変更、改良、及び修正は、本明細書により示唆されることを意図しており、かつそれらは本発明の趣旨及び範囲内である。さらに、処理要素もしくは順序の記載順序、または番号、文字、もしくは他の指定の使用は、特許請求の範囲で指定される場合を除き、特許請求したプロセスをいかなる順序にも限定することを意図していない。したがって、本発明は、以下の特許請求の範囲及びその均等物によってのみ制限される。

Claims (20)

1. クエリ検証装置によって実行され、かつ、
   受信データから第１のコミットメントを生成及び記憶し、少なくとも１つの証明デバイスによってホストされるデータベースのテーブルに挿入するために前記受信データを前記少なくとも１つの証明デバイスに送信することと、
   受信クエリが前記少なくとも１つの証明デバイスに転送され、かつ少なくとも前記データベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられることに応答して、前記少なくとも１つの証明デバイスからクエリ結果及び全体的な証明を受信することであって、前記全体的な証明が、前記少なくとも１つの証明デバイスの１つまたは複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を使用して１つまたは複数の中間値から生成された１つまたは複数の中間コミットメントを少なくとも部分的に含む１つまたは複数の部分的証明から生成される、前記受信することと、
   前記第１のコミットメント及び前記全体的な証明を使用して生成された、前記クエリ結果に対する第２のコミットメントに基づいて前記クエリ結果を検証した後に、前記受信クエリに応答して、前記クエリ結果とともに成功フラグを返すことと
   を含む、データベースクエリ結果を検証するための方法。
2. 前記受信クエリからクエリプランを生成することをさらに含み、
   前記１つまたは複数の部分的証明のそれぞれが、前記クエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記データベースが構造化クエリ言語（ＳＱＬ）データベースであり、前記方法が、ＳＱＬエンジンを用いて前記クエリプランを生成することをさらに含み、
   前記クエリプランが、少なくとも１つのノードを含む有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）を含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つの証明デバイスが複数の証明デバイスを含み、前記第１のコミットメントを生成及び記憶すること、前記クエリを受信すること、ならびに前記成功フラグを返すことが、前記複数の証明デバイスとは別個の検証デバイスによって実行され、前記データベースが分散型データベースを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記データベーステーブルにアペンドされる追加データの受信に続いて、前記記憶された第１のコミットメントを更新することと、
   前記追加データを前記少なくとも１つの証明デバイスに送信することと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 第１のプログラム命令を記憶した第１のメモリと、第１のプロセッサと、１つまたは複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）とを備える証明デバイスを含む、クエリ検証装置であって、
   前記第１のプロセッサが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行して、
   検証デバイスからデータを受信し、前記受信したデータをデータベースのテーブルに保存し、前記検証デバイスから、少なくともデータベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられるクエリを受信することと、
   前記クエリに対するクエリプラン及びクエリ結果と、１つまたは複数のコミットメントからの１つまたは複数の部分的証明と、前記１つまたは複数の部分的証明からの全体的な証明とを生成することであって、前記１つまたは複数の部分的証明のそれぞれが前記クエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる、前記生成することと、
   前記クエリ結果の検証を容易にするために、前記クエリに応答して前記クエリ結果とともに前記全体的な証明を返すことであって、前記１つまたは複数のＧＰＵが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行して、前記１つまたは複数のコミットメントを生成するように構成される、前記返すことと
   を行うように構成される、
   前記クエリ検証装置。
7. 前記第１プロセッサが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行して１つまたは複数の中間値を生成するようにさらに構成される、請求項６に記載のクエリ検証装置。
8. 前記１つまたは複数のＧＰＵが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行して、前記１つまたは複数の中間値から前記１つまたは複数のコミットメントを生成するようにさらに構成される、請求項７に記載のクエリ検証装置。
9. 前記第１のプロセッサが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行して、前記１つまたは複数のコミットメントから前記１つまたは複数の部分的証明を生成するようにさらに構成される、請求項８に記載のクエリ検証装置。
10. 検証デバイスをさらに含み、
    前記検証デバイスが、第２のプログラム命令を記憶した第２のメモリと、第２のプロセッサとを備え、
    前記第２のプロセッサが、前記記憶された第２のプログラム命令を実行して、
    第１のクライアントデバイスからデータを受信し、前記受信したデータから第１のコミットメントを生成及び記憶し、前記受信したデータを前記証明デバイスに送信することと、
    第２のクライアントデバイスからクエリを受信し、前記クエリを前記証明デバイスに転送し、前記クエリに応答して前記証明デバイスから前記クエリ結果及び前記全体的な証明を受信することと、
    前記第１のコミットメント及び前記全体的な証明を使用して生成された、前記クエリ結果に対する第２のコミットメントに基づいて、前記クエリ結果を検証することと、
    前記クエリに応答して、前記クエリ結果とともに成功フラグを前記第２のクライアントデバイスに返すことと
    を行うように構成される、
    請求項６に記載のクエリ検証装置。
11. 前記第２のプロセッサが、前記記憶された第２のプログラム命令を実行して、
    前記データベーステーブルにアペンドされる追加データの受信に続いて、前記記憶された第１のコミットメントを更新することと、
    前記追加データを前記証明デバイスに送信することと
    を行うようにさらに構成される、請求項１０に記載のクエリ検証装置。
12. 前記データベースが構造化クエリ言語（ＳＱＬ）データベースであり、前記第１のプロセッサが、前記記憶された第１のプログラム命令を実行してＳＱＬエンジンを用いて前記クエリプランを生成するようにさらに構成され、
    前記クエリプランが、少なくとも１つのノードを含む有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）を含む、
    請求項６に記載のクエリ検証装置。
13. 前記証明デバイスが、前記データベースをホストする複数の証明デバイスを含み、前記検証デバイスが、前記複数の証明デバイスとは別個であり、前記データベースが、分散型データベースを含む、請求項６に記載のクエリ検証装置。
14. 実行可能コードを含む、クエリ結果を検証するための命令を記憶した、非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
    前記実行可能コードが、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    受信データから第１のコミットメントを生成及び記憶し、少なくとも１つの証明デバイスによってホストされるデータベースの少なくとも１つのテーブルに挿入するために前記受信データを前記少なくとも１つの証明デバイスに送信することと、
    受信クエリが前記少なくとも１つの証明デバイスに転送され、かつ少なくとも前記データベーステーブルを含む１つまたは複数のテーブルに関連付けられることに応答して、前記少なくとも１つの証明デバイスからクエリ結果及び全体的な証明を受信することであって、前記全体的な証明が、１つまたは複数の部分的証明から生成され、前記部分的証明のそれぞれが、前記受信クエリから生成されたクエリプランの少なくとも１つのノードに関連付けられる、前記受信することと、
    前記第１のコミットメント及び前記全体的な証明を使用して生成された、前記クエリ結果に対する第２のコミットメントに基づいて前記クエリ結果を検証した後に、前記受信クエリに応答して、前記クエリ結果とともに成功フラグを返すことと
    を行わせる、
    前記非一時的なコンピュータ可読媒体。
15. 前記１つまたは複数の部分的証明が、１つまたは複数のグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を使用して１つまたは複数の中間値から生成された１つまたは複数のコミットメントから生成される、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
16. 前記データベースが構造化クエリ言語（ＳＱＬ）データベースであり、前記実行可能コードが、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、ＳＱＬエンジンを介して前記クエリプランを生成させる、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
17. 前記クエリプランが、少なくとも１つのノードを含む有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）を含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
18. 前記少なくとも１つの証明デバイスが複数の証明デバイスを含み、前記データベースが分散型データベースを含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
19. 前記少なくとも１つの証明デバイスとは別個の検証デバイスによって、前記第１のコミットメントが生成及び記憶され、前記クエリが受信され、前記成功フラグが返される、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
20. 前記実行可能コードが、前記１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    前記データベーステーブルにアペンドされる追加データの受信に続いて、前記記憶された第１のコミットメントを更新することと、
    前記追加データを前記少なくとも１つの証明デバイスに送信することと
    を行わせる、
    請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。

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