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Dev.toSecurity
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기존 dApp에 Midnight Pedersen Commitment를 통한 프라이버시 레이어 단계적 통합
Retrofitting Privacy: Adding Midnight to an Existing dApp Step by Step
AI 요약
Context
모든 투표 데이터가 Plaintext로 노출되는 기존 온체인 레저의 투명성 문제 발생. 전면 재구축 대신 기존 스택을 유지하며 특정 데이터만 비공개 처리하는 Retrofitting 전략 채택.
Technical Solution
- State Taxonomy 수립을 통한 데이터 분류 및 Fully Public, Sensitive, Fully Private 필드 정의
- Pedersen Commitment 도입을 통해 민감 정보는 Local에서 처리하고 온체인에는 Hash 값만 저장하는 구조 설계
- Compact 표준 라이브러리를 활용한 Commitment 생성 및 검증 로직으로 데이터 무결성 확보
- Proof 생성 시 발생하는 3~15초의 CPU Bound 지연 시간을 해결하기 위한 Job Queue 패턴 적용
- Proof 서버를 독립된 컨테이너로 분리하여 CPU 자원 경합으로 인한 성능 저하 방지
실천 포인트
- 데이터 필드별 공개 범위(Public/Sensitive/Private) 정의서 작성 여부 확인 - CPU 집약적인 Proof 생성 로직의 동기식 API 호출 지양 및 Queue 기반 비동기 처리 검토 - 증명 서버의 자원 격리를 위한 전용 인스턴스 또는 컨테이너 할당 설정