블록체인 트랜잭션 데이터 분산 저장 기술 동향

비트코인, 이더리움 등 많은 블록체인 플랫폼은 블록체인의 모든 블록 정보를 저장하는 풀 노드(Full Node) 이외에 블록 헤더의 정보만 저장하는 라이트 노드(Light Node)로 블록체인에 참여하는 방법을 제공한다[2,3]. 이 방식을 통해 스마트폰 등 저장 용량이 작은 모바일 기기에서도 블록체인에 참여할 수 있다. 비트코인 네트워크에서 각 노드가 블록 헤더만을 저장한다면 모든 트랜잭션을 저장하는 풀 노드 대비 저장 용량을 최소 10,000배 이상 절약할 수 있다.

라이트 노드는 노드가 보유하고 있지 않은 트랜잭션 내역을 다음과 같이 검증할 수 있다. 먼저, 풀 노드에게 해당 트랜잭션이 속한 블록과 경로 정보를 요청한다. 그 후, 풀 노드에게 받은 정보를 통해 블록의 머클 루트 해시값을 계산하여, 라이트 노드의 블록 헤더에 저장된 머클 루트 해시값과 동일한지 여부로 트랜잭션의 타당성 여부를 검증한다. 이 검증 방식을 단순 지불 검증(SPV: Simplified Payment Verification)이라 한다[2]. 하지만 SPV 방식은 풀 노드의 정보에 의존하기 때문에 블록체인의 탈중앙성과는 거리가 먼 방식이다.

블록체인 노드의 저장 용량을 줄이기 위하여 오래된 트랜잭션을 삭제하고 최신 트랜잭션 내역만 저장하는 프루닝(Pruning) 방식을 이용할 수 있다[2]. 자주 사용되지 않는 트랜잭션들을 제거함으로써 상당한 수준의 저장 용량 절감 효과가 있다. 라이트 노드 기술과 마찬가지로, 삭제된 트랜잭션의 정보가 요구되는 상황에서 풀 노드의 정보에 의존한다는 단점이 있다.

스웨덴의 룰레오 대학 연구팀은 서로 상쇄되는 트랜잭션 등 추후 발생할 트랜잭션 검증에 필요하지 않은 트랜잭션을 선별하여 제거하는 선택적 트랜잭션 프루닝(Selective Transaction Pruning) 기술을 발명하였다[4]. 이 기술을 활용한 하이퍼레저 패브릭 블록체인 노드는 풀 노드 대비 약 15%의 저장 공간을 사용한다.

CoinPrune은 비트코인에 최적화된 트랜잭션 프루닝 기술로, 비트코인의 UTXOs(Unspent Transaction Outputs) set을 기반으로 쓸모없는 트랜잭션을 선별하여 프루닝한다[5]. 비트코인 네트워크에서 해당 기술을 적용한 노드는 풀 노드 대비 약 2%의 저장 공간을 사용한다.

로커스체인은 사용자가 일정 기간 이전의 트랜잭션 데이터를 프루닝할 때 데이터 위변조를 증명할 수 있는 데이터를 별도로 보관하여 사용자가 데이터 검증에 지장을 주지 않는 베리파이어블 프루닝(Verifiable Pruning) 기술을 개발하였다[5].

샤딩 기술은 하나의 큰 네트워크를 샤드라 불리는 여러 개의 작은 네트워크로 나누어 병렬적으로 동작하게 함으로써, 분산 원장의 확장성을 높이는 솔루션으로 분산 데이터베이스 기술에서 널리 사용되는 역사가 깊은 기술이다. 블록체인 시스템도 다수의 노드가 참여하는 데이터베이스임에 착안하여, 블록체인 네트워크에서 샤딩 기술을 적용하여 확장성을 높이려는 연구가 진행되었다[6-12].

샤딩 방식을 적용하면 여러 노드가 블록체인 트랜잭션 데이터를 나누어 저장함으로써 각 노드의 필요 저장 공간을 줄일 수 있고, 각 샤드에 속한 노드들이 주로 정보를 주고받기 때문에 노드 간 통신 부담이 적어지며, 병렬적으로 거래 내역을 검증할 수 있어 초당 트랜잭션 처리 속도가 높아진다는 장점이 있다(그림 2 참조).

그림 2.

완전 복제 방식과 샤딩 방식

가. 샤딩 기술 적용 블록체인 연구 동향

샤딩 기술을 활용하여 블록체인의 확장성을 높인 다양한 연구의 특징을 표 1과 같이 요약하였다. 샤딩 방식은 완전 복제 방식에 비하여 더 적은 노드가 합의에 참여하므로, 보안성을 위해 샤드 내 합의 알고리즘을 견고하게 설계하는 것이 요구된다. 또한, 여러개의 샤드에 영향을 끼치는 크로스 샤드(Cross-Shard) 트랜잭션을 효율적으로 처리할 수 있어야 한다.

대부분의 선행 연구들은 샤드 내 합의 알고리즘으로 Byzantine Fault Tolerance(BFT) 기반의 프로토콜을 사용한다[6,8-12]. 악의적인 노드가 하나의 샤드를 망가뜨리기 위해 필요한 컴퓨팅 자원이 적어 전통적인 PoW(Proof of Work) 방식을 적용하기 어렵기 때문이다. Monoxide는 모든 샤드의 블록 내역을 저장하는 Merkle Patricia Trie(MPT) 구조를 도입하여 하나의 샤드를 특정하여 공격하기 어려운 PoW 기반 합의 알고리즘을 사용하였다[7]. RapidChain은 알고리즘을 최적화하여 결함 내성을 1/3에서 50%까지 상승시켰고[10], Ethereum 2.0은 BFT 프로토콜과 PoS(Proof of Stake)를 동시에 적용하여 더 높은 TPS를 달성하였다[11]. 또한 TEEChain은 신뢰 실행 환경(TEE: Trusted Execution Environment) 개념을 도입해 샤드 내 PBFT(Practical BFT) 합의 과정의 안정성을 높이는 방법을 제시하였다[12].

현재 샤딩 기술을 사용하는 많은 연구가 전체 장부의 잠금/해제(Lock/Unlock) 방식을 사용하여 크로스 샤드 트랜잭션을 처리한다[6-7,9-12]. 여기서, 잠금 방식은 샤드 리더가 크로스 샤드 트랜잭션에 대응하는 UTXOs의 모든 서명을 검증한 뒤, 정상 트랜잭션으로 인식하면 모든 샤드에서 해당 UTXOs의 사용을 중지하는 방식을 의미한다. 또한 해제 방식은 크로스 샤드 트랜잭션이 영향을 미치는 모든 샤드 내의 노드들이 해당 트랜잭션을 승인하였을 때, UTXOs를 업데이트한 후 사용을 가능하게 하는 방식을 의미한다. 특히 TEEChain은 2단계 잠금/해제 방식을 사용하여 다른 방식보다 크로스 샤드 트랜잭션 처리 성능이 우수하다[12].

나. 샤딩 기술의 한계점

샤딩이 블록체인의 확장성을 높일 수 있지만, 그 대가로 보안성이 떨어진다는 분명한 단점이 있다. 모든 노드가 전체 장부를 가지고 있는 완전 복제 방식에서는 최대 49%의 노드가 악의적일 때도 블록체인의 무결성을 보장할 수 있지만, 샤딩 방식을 사용하면 한 샤드에 속한 노드의 절반 이상만 악의적이어도 블록체인의 무결성을 보장할 수 없다.

보안성을 유지하기 위하여, 특정 주기마다 노드를 샤드에 배정할 때, 샤드 내의 리더를 선출할 때, 여러 개의 샤드에 영향을 끼치는 트랜잭션을 담당하는 샤드를 정할 때 무작위로 노드를 설정하여 외부 공격에 강인하게 시스템을 설계하는 방법이 고려되고 있다[6-12]. 그러나, 노드 재설정 직후에 특정 샤드에 집중하여 공격이 가능한 강력한 공격자에 대해서 여전히 보안성이 떨어지는 문제점이 있다. 덧붙여서, 샤드 재할당 시 많은 통신 부담이 생겨 네트워크가 지연될 수 있다는 문제점도 존재한다.

DHT¹⁾(Distributed Hash Table)는 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크상의 노드 간에 O(log n) 시간에 통신할 수 있도록 노드 및 데이터를 분산하여 저장하고 관리하는 기술이며, 일관된 해싱(Consistent Hashing)을 통해 노드 가입/탈퇴가 자유로운 환경에서 확장성이 좋고, 빠른 검색을 지원하기 때문에 분산 노드 관리 시스템 또는 분산 KVS(Key-Value Store)를 구현하는 데 흔히 활용된다.

DHT의 특성을 활용하여 블록체인 노드의 트랜잭션 데이터 중복 저장 부하를 여러 노드에 분산하고자 하는 일부 연구들이(DHT Clustering, LightChain, Karakasa, VBG 등) 진행되었다(표 2 참조).

DHT 기반 트랜잭션 데이터 분산 저장 기술들은 대체로 설계 및 저장 확장성 등에 대한 시뮬레이션 단계까지만 수행되었고, 일부 구현까지 진행된 바가 있다. 하지만 트랜잭션 데이터의 분산 저장에도 여전히 비잔틴 장애 내성을 만족해야 하는데, 이에 대한 검증이 부족하여 향후 관련 연구가 필요한 상황이다.

가. DHT Clustering

일본 도쿄도립대학 연구팀은 비트코인과 같은 PoW 합의를 지원하는 블록체인 네트워크에서 모든 참여 노드를 구조가 없는 순수 P2P 네트워크의 마이너 노드와 트리 구조를 갖는 DHT 네트워크의 데이터 노드로 분리하여 데이터를 분산 저장하는 방법으로 DHT Clustering을 제안하였다[13].

트랜잭션이 발생되면 트랜잭션 풀에 수집되고, 마이너 노드들은 트랜잭션 풀의 트랜잭션들을 모아서 경쟁적으로 PoW를 수행하여 블록을 생성한다. 블록을 생성한 마이너 노드는 Kademlia 알고리즘을 적용하여 블록 해시의 prefix로부터 새로 생성된 블록을 저장할 데이터 노드 클러스터를 선정하고, 블록을 할당하게 된다.

DHT 클러스터 기술은 네트워크 부하, 저장 비용, 전파 지연 등의 관점에서 블록체인 네트워크의 확장성을 해결하는 방법으로서 DHT 활용을 제안하였다.

나. LightChain

터키 코치(Koc) 대학 연구팀은 IoT(Internet of Things)와 같이 컴퓨팅/저장 자원이 제한적인 노드 환경에서도 통신/스토리지 효율적으로 블록체인 네트워크를 운영하고 참여할 수 있도록 경량 참여 노드들로 구현된 DHT상에 블록 및 트랜잭션 데이터를 분산 저장하는 방법, 그리고 공평한 블록 생성 기회를 갖도록 PoV(Proof of Validation) 합의 기술을 포함하는 LightChain 기술을 제안하였다[14].

LightChain은 Skip Graph 방식의 DHT를 참여 노드상에 정의하였으며, 성능 평가 시뮬레이션을 수행하여 기존 중복 저장 방법 대비 저장 공간 66배, 부트스트래핑 380배의 향상을 예측하였다.

다. Karakasa

일본 게이오대학 연구팀은 비트코인 네트워크에서 각 노드의 독립성을 유지하면서 저장 용량을 줄이기 위해 Chord 방식의 DHT를 이용한 저장 부하 분산 방식인 Karakasa를 제안하였다[15].

Karakasa는 비트코인에서 실제 블록 데이터를 갖는 “BlockStorage”와 UTXO를 갖는 “ChainState” 중에서 BlockStorage를 DHT에 분산 저장한다. 일반적으로 새로운 트랜잭션이 발생하면, 각 노드의 메모리에 구축된 UTXOSet으로 검증하고, 만일 검증 시에 충돌이 발생하면 DHT에 관리되는 원본 블록을 검색하여 충돌 문제를 해결한다.

라. VBG(Virtual Block Group)

중국과학원 연구팀은 블록체인에서 연속되는 블록들을 가상의 그룹으로 묶고, 그룹 단위로 노드에 분산 저장하여, 각 노드가 일부 블록 데이터만을 저장하게 하는 방식으로 노드의 저장 부담을 줄이는 온체인 블록체인 저장 확장 모델인 VBG(Virtual Block Group) 기술을 제안하였다[16].

VBG에서 연속되는 블록들을 하나의 VBG 그룹으로 묶어서 VBG의 블록 데이터를 일부 노드에만 저장하고, 인센티브 메커니즘과 블록 데이터의 저장 검증 및 감사 메커니즘을 통해 신뢰성을 보장한다.

블록 그룹이 어느 노드에 저장되었는지를 나타내는 VBG 저장 인덱스를 DHT에 관리하여 블록체인 플랫폼의 합의 메커니즘이나 네트워크 토폴로지를 변경하지 않고도 블록 데이터의 질의 효율성을 향상하는 방법을 제안하였다.

블록체인은 다수의 노드가 동일한 트랜잭션 내역을 저장하는 복제 기반의 분산 저장 시스템이라고 볼 수 있다. 분산 저장 시스템에서 이레이저 코드(Erasure Code)를 사용하면 데이터의 신뢰도를 유지하면서 기존 복제 방식 대비 크게 노드 저장 부담을 줄일 수 있는데, 이에 착안하여 블록체인에 부호화 기술을 사용하여 스토리지 요구량을 줄이려는 연구가 진행되고 있다.

이 절에서는 먼저 이레이저 코드의 개념에 대해 알아보고, 기존 분산 저장 시스템에서 이레이저 코드를 사용하여 저장 효율을 높인 방법을 살펴본다. 마지막으로 블록체인에 이레이저 코드를 적용한 연구 동향을 살펴본다.

가. 이레이저 코드

이레이저 코드는 원본 데이터에 수학적 구조를 가진 패리티(Parity)를 추가하여 데이터 일부가 손실(Erasure)되는 상황에서 원본 데이터를 복구할 수 있도록 설계된 부호이다. 구체적으로, (n,k) 이레이저 코드는 k개의 메시지 심볼을 가진 원본 데이터를 활용하여 n(>k)개의 부호화 심볼을 구성한다. 여기서 부호화 심볼을 만드는 과정을 인코딩(Encoding) 이라 하고, 메시지 심볼을 복구하는 과정을 디코딩(Decoding)이라 한다. 또, 메시지 심볼과 부호화 심볼의 비율 r=k/n을 부호율(Code Rate)이라 한다.

1) 체계적 부호

인코딩 방식에 따라 원본 데이터 전체가 부호화된 데이터에 변형 없이 포함될 수 있는데, 이러한 성질을 만족하는 이레이저 코드를 체계적 부호(Systematic Code)라고 한다. 체계적 부호를 사용하면 디코딩 과정 없이 원본 데이터 일부에 직접적으로 접근할 수 있다는 장점이 있다.

2) MDS 부호

이레이저 코드 중 인코딩된 데이터가 이론적 최대치의 데이터 소실을 견딜 수 있는 부호를 MDS 부호(Maximum Distance Separable Code)라 한다. (n,k) MDS 부호를 활용하면 n개의 부호화 심볼 중 임의의 k개의 심볼을 통해서 원본 메시지 심볼을 복구할 수 있다.

3) 고정 부호율/무율 부호

고정 부호율 부호(Fixed-Rate Code)는 메시지와 부호화 심볼의 수가 고정된 부호로써, 메시지 심볼을 고정된 개수의 부호화 심볼로 인코딩하는 부호이다. 반면 무율 부호(Rateless Code)는 주어진 개수의 메시지 심볼로 부호화 심볼을 무한히 만들어낼 수 있는 부호이다.

그림 3은 (3,2) 체계적 MDS 부호를 사용하여 메시지 심볼 A, B를 인코딩하는 과정과 부호화 심볼 중 일부가 손실되었을 때, 메시지 심볼을 디코딩하는 과정을 보여준다. 부호화 심볼 A의 정보가 소실되더라도 남아 있는 심볼 B, A+B의 차를 계산하여 메시지 심볼 A를 복구할 수 있게 된다. 이 부호는 메시지 심볼 전체가 변형 없이 부호화 심볼에 포함되므로 체계적 부호이고, 임의의 2개의 부호화 심볼을 통해서 메시지 심볼 전체를 복구할 수 있으므로 MDS 부호임을 알 수 있다. 또한 n, k값이 사전에 결정되어 있으므로 고정 부호율 부호이다.

그림 3.

(3,2) 체계적 MDS 부호

4) 수식적 표현

이레이저 코드의 인코딩 과정을 다음과 같은 행렬의 곱 형태로 표현할 수 있다.

여기서 m은 k개의 메시지 심볼로 구성된 1 × k 크기의 메시지 벡터를 의미하고, c는 n개의 부호화 심볼로 구성된 1 × n 크기의 부호화 벡터를 나타낸다. k × n 크기의 행렬 G는 메시지 벡터를 부호화 벡터로 변환해 주는 기능을 하며, 생성 행렬(Generator Matrix)이라 부른다. 그림 3의 부호화 과정을 행렬 곱 과정으로 나타내면 다음과 같다.

나. 분산 저장 시스템의 적용

분산 저장 시스템은 대용량의 데이터를 다수의 저장 디스크들을 활용하여 신뢰성 있게 저장하고 읽을 수 있게 하는 시스템이다. 하지만 분산 저장 시스템에 종종 사용되는 개별 저장 디스크들은 일반적으로 신뢰성이 떨어져서 원하는 시기에 저장된 데이터를 읽지 못할 수 있다.

1) 복제 방식

Hadoop 등 초기 대용량 데이터 저장소를 활용하는 기업들은 개별 디스크의 신뢰성이 떨어지는 문제를 해결하고자 초기 단계에 여러 개의 저장 디스크에 정보를 복제하여 저장하는 방식(예를 들어, Hadoop Distributed File System은 같은 데이터를 3번 복제하여 저장하는 방식을 사용함[17])을 사용하였다. 하지만 복제 방식은 같은 데이터를 중복하여 저장함으로써 많은 저장 오버헤드가 발생한다는 단점이 있다.

2) 이레이저 코드 기반 방식

복제 방식의 저장 부담 문제를 해결하기 위하여, 현재 Google, Facebook 등 다수 기업이 이레이저 코드를 분산 저장 시스템에 활용하고 있다[18,19]. 예를 들어, Facebook은 원본 데이터를 (14,10) RS 부호를 사용하여 인코딩하고, 부호화된 데이터를 14개의 노드에 분산 저장하는데, 원본 데이터 대비 저장 공간을 1.4배 활용하면서 최대 4개의 노드 결함에 내성을 갖게 데이터를 분산 저장할 수 있다[19].

하지만, 이레이저 코드를 적용하면 노드에 결함이 생겼을 때 많은 대역폭 자원이 필요하다는 단점이 있다. 분산 저장 시스템은 개별 저장 디스크에 결함이 생겼을 때 기존 디스크에 저장된 정보를 복구하는 과정이 요구되는데, 이레이저 코드는 다수의 노드에 저장된 부호화 데이터를 받아와 소실된 데이터를 복구해야 한다. 예를 들어, (14,10) RS 부호를 사용하면 결함이 있는 노드의 데이터를 복구하고자 기존 복제 방식 대비 10배의 통신 대역폭이 요구된다. 분산 저장 시스템에서 복제 방식과 이레이저 코드 기반 방식의 장단점은 표 3과 같이 정리할 수 있다.

다. 블록체인 시스템의 적용

일반적으로 블록체인에서 그림 4와 같은 방법으로 이레이저 코드를 적용한다[20,21]. 먼저 포크(Fork)가 생길 확률이 매우 낮은 과거의 트랜잭션 블록들을 k개 단위의 그룹으로 묶은 뒤, 각 그룹마다 이레이저 코드를 사용하여 인코딩 과정을 거친다. 그 후, 각 노드는 생성된 부호화 청크 중 일부만 저장한다. 이 방식을 통하여 각 노드가 저장할 데이터의 크기를 줄일 수 있다.

그림 4.

이레이저 코드가 적용된 블록체인

1) 이레이저 코드 적용 시 장단점

이레이저 코드를 활용하면, 자신과 동등한 역할을 하는 여러 노드를 활용하여 트랜잭션 검증을 진행할 수 있어서 블록체인의 탈중앙화 특성이 유지된다. 또한 이레이저 코드 기반 방식은 샤딩 방식과 비교하여 명확히 네트워크가 나뉘어 있지 않아 공격자가 블록체인을 공격하기 위해 더 많은 자원이 요구된다. 따라서, 블록체인의 보안성을 유지하는데 유리하다.

반면, 트랜잭션 데이터에 이레이저 코드를 적용하여 다수의 노드에 분산 저장하면 전체 트랜잭션 내역을 복구할 필요가 있을 때 다수의 노드로부터 부호화 청크를 전송받아야 하고, 디코딩 과정이 필요할 수 있다. 여기서 많은 통신과 컴퓨팅 자원이 요구된다는 문제점이 있다.

2) 블록체인 활용 부호 종류 및 특징

표 4[22-27]와 같이, 블록체인의 트랜잭션 데이터를 분산 저장할 때 다양한 종류의 이레이저 코드를 적용할 수 있다. 사용되는 부호의 종류에 따라 블록체인 시스템 구축 시 세부적인 특징이 달라진다.

Reed-Solomon(RS) 부호는 MDS 부호의 한 종류로써 최소한의 부호화 청크를 통해 원본 트랜잭션 내역 복구가 가능하다는 특징이 있다[22,23]. 화둥 사범대학 연구팀은 체계적 RS 부호를 사용하여 트랜잭션 내역을 인코딩하고, 인코딩된 부호화 청크들을 복제하여 다수의 노드에 배치하는 방식을 제안하였다[22]. 이 방식을 사용하면 분할된 원본 트랜잭션 데이터가 복제되어 노드에 배포되기 때문에, 높은 확률로 디코딩을 하지 않고 트랜잭션 내역 전체를 복구할 수 있다. 하지만, RS 부호는 고정된 개수의 부호화 청크만을 만들 수 있는 고정 부호율 부호여서, 새로운 노드가 블록체인 시스템에 참여할 때마다 새롭게 인코딩을 진행하여야 한다는 단점이 있다.

Luby Transform(LT) 부호[28]는 무율 부호로, 주어진 개수의 트랜잭션 블록을 임의 개수의 부호화 청크로 인코딩할 수 있다. 따라서, 블록체인 노드가 추가될 때 재인코딩 없이 새로운 노드에 저장할 수 있는 부호화 청크를 생성할 수 있다. 재인코딩을 하면 상당한 통신 및 연산 자원이 소모되기 때문에, 재인코딩이 필요 없는 LT 부호를 사용하면 블록체인 노드 수가 자주 변경되는 상황에서도 자원 효율적으로 시스템을 구축할 수 있다[24].

Low-density parity check(LDPC) 부호는 디코딩 과정에 필요한 연산량이 적다는 특징이 있는데, LDPC 부호를 트랜잭션 저장에 활용하여 빠르게 디코딩이 가능한 트랜잭션 분산 저장 방식이 설계되었다[25].

Raptor 부호는 LT 부호와 LDPC 부호를 연접한 부호이며[29], 이를 블록체인에 활용한다면 노드가 추가될 때 재인코딩이 필요 없는 무율 부호의 장점과 디코딩 과정에서 필요한 연산량이 적은 LDPC 부호의 장점을 모두 갖게 시스템을 설계할 수 있다[26].

미국 캘리포니아 대학 연구팀은 블록체인 노드가 소실되는 패턴을 분석하여, 각 노드가 패턴에 최적화된 스토리지 용량을 갖게 설계하는 부호인 Pattern Aware Redundancy for Erasure(PARE)를 제안하였다[27].

3) 이레이저 코드 활용 설계 시 고려사항

먼저, 새로운 블록에 포함된 트랜잭션을 부호화 블록을 보유하고 있는 노드가 효율적으로 검증할 수 있게 하는 방법이 필요하다. 이레이저 코드를 사용하면 다수의 노드에 저장된 정보를 전송받아 트랜잭션 내역을 복구한 후 트랜잭션 검증 절차를 거치는데, 이 과정에서 대역폭 자원과 컴퓨팅 자원이 많이 요구되어, 해당 시간에 블록체인 시스템이 안정적으로 동작하지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 원본 트랜잭션 데이터를 빠르게 얻기 위해 선택적으로 노드를 골라 부호화 청크를 전송받는 방법 등을 이용할 수 있다[25].

둘째로, 실제 블록체인의 트랜잭션 블록의 크기가 일정하지 않은 점도 고려할 필요가 있다. 이레이저 코드를 적용하기 위해 블록의 사이즈를 같게 만들어 주는 과정을 거쳐야 하는데, 사이즈가 작은 트랜잭션 블록에 0을 추가하는 제로 패딩(Zero-Padding)이나, 트랜잭션 블록 여러 개를 묶어서 비슷한 크기의 슈퍼블록을 만드는 방법 등을 사용할 수 있다[24].

마지막으로, 악의적인 비잔틴(Byzantine) 노드가 잘못된 정보를 전송할 때 정직한 노드가 이를 인지하는 방법을 고안해야 한다. 디코딩 과정에서 노드가 악의적으로 변형된 부호화 청크를 전송하는 것을 막기 위하여, 화둥사범대학 연구팀은 각 노드가 저장해야 할 부호화 청크 외의 나머지 청크에 대해서 해시값을 별도로 저장해 두는 방식을 제안하였다[22]. 이 방식을 통해 다른 노드가 전송해 온 부호화 청크의 해시값과 노드가 원래 저장하고 있던 해시값을 비교하여 부호화 청크가 변조되었는지 쉽게 확인할 수 있게 된다. 또한 기존 블록체인의 블록 헤더의 정보를 이용하여, 디코딩 과정에서 잘못된 청크를 전송한 노드를 구별하는 방법이 사용될 수 있다[24].