CC BY
20
Математическая модель и программная архитектура для поиска по зашифрованным данным при подборе персонала
Д. А. Финджоян, С.Г. Синица, В. О. Осипян Кубанский государственный университет, Краснодар
Аннотация: Рассматривается задача поиска по зашифрованным данным при помощи гомоморфного шифрования в распределённых программных системах. В работе рассматривается применение разработанного авторами подхода для реализации прототипов распределенной системы выдачи цифровых дипломов и сертификатов о получении компетенций с записью в IPFS и смарт-контракт ЕШегеит и поисковой системы для подбора персонала. Представленный в работе прототип системы демонстрирует применение гомоморфного шифрования, позволяющего поисковой системе и пользователям взаимодействовать с прошедшими прямое преобразование данными в публичных сетях блокчейн без выполнения обратного преобразования, обеспечивая их безопасность.
Ключевые слова: блокчейн, распределенные программные системы, облачные вычисления, гомоморфное шифрование, математическая модель, транзакции, смарт-контракты, цифровой диплом, подбор персонала.
Введение
Технология блокчейн стремительно набирает темпы развития и проникает в различные сферы деятельности человека [1]. Развитие облачных вычислений, распределенных программных систем и реализация децентрализованных приложений для построения сервисов, использующих преимущества подобных систем, является перспективной [2].
Одновременно с ростом интереса к блокчейн, облачным вычислениям и децентрализованным приложениям растёт нужда в использовании криптографии для защиты данных. Потому создание алгоритмов, реализующих безопасную работу с данными, находящимися в распределённых программных системах - актуальная тема на сегодняшний день [3].
Гомоморфное шифрование является особой формой прямого и обратного преобразования, позволяющей реализовать операции сложения и умножения над данными после их прямого преобразования и получить
преобразованный результат, который соответствует аналогичным операциям над исходными не преобразованными данными [4]. Таким образом появляется возможность не только хранения, но и обработки прошедших прямое преобразование данных в распределенных системах.
Определение. Пусть к - ключ прямого преобразования, т -
подлежащий прямому преобразованию текст. Тогда функция:
Епс(к,т) = С
кт
(1)
является функцией, выполняющей прямое преобразование, а Скт
результатом работы функции прямого преобразования, т.е. шифротекстом.
Функция (1) называется гомоморфной относительно операции умножения подлежащих прямому преобразованию текстов т1 и т2, если
существует работающий за полиномиальное время алгоритм Comp,
получающий на вход два прошедших прямое преобразование фрагмента Cfcml и Скт2 и формирующий в качестве результата шифротекст:
■^fcm1m2 = Comp (Епс {к, ?%), Епс(к, т2))
(2)
такой, что при обратном преобразовании шифротекста (2) функцией:
будет получено соотношение (3) [5].
Как правило, рассматривается прямое или обратное преобразование целых или вещественных чисел, а операция умножения является умножением таких чисел. Аналогично определяется функция, гомоморфная относительно операции сложения чисел.
Реализация алгоритмов, позволяющих безопасно обрабатывать данные при помощи гомоморфного шифрования [4, 5], позволяет создавать приложения и сервисы, в которых основной держатель ключей обратного
преобразования - конечный пользователь или некоторый доверенный пользователь [6, 7]. Вдобавок к этому, пользователь сможет изменять данные, хранимые в преобразованном виде, иметь к ним полный доступ, а в конечном счёте - использовать ряд приложений, построенных на идее использования распределённых программных систем и гомоморфного шифрования для действительности скрытности работы с информацией. Действительность заключается в подтверждении этих данных за счёт механизмов подтверждения транзакций в блокчейн, в то время как скрытность обеспечивается средствами гомоморфного шифрования.
Если рассматривать стандартные криптосистемы, позволяющие проводить прямое и обратное преобразование данных, то в максимально общем виде каждая такая криптосистема может быть определена как набор из нескольких операций: генерация ключей прямого и обратного преобразования, прямое преобразование и обратное преобразование [8]. В случае с гомоморфной системой появляется дополнительная операция, осуществляющая вычисление (Comp из определений выше).
Рассмотрим каждую операцию детальнее:
1) Генерация ключей прямого / обратного преобразования: клиентская сторона при помощи данной функции получает пару ключей, использующихся для прямого (открытый ключ) и обратного (закрытый ключ) преобразования. В некоторых схемах гомоморфного шифрования для генерации ключа необходимо указывать набор параметров, которые могут накладывать некоторые ограничения на использование криптосистемы, если подобраны неверно.
2) Прямое преобразование: функция осуществляет прямое преобразование открытого текста при помощи открытого ключа.
3) Вычисление: функция, реализующая сложение / умножение двух шифротекстов, преобразованных одним и тем же открытым ключом. В
сценариях с участием распределённых программных систем и вычислений наличие открытого ключа позволяет делегировать редактирование данных другой стороне.
4) Обратное преобразование: функция получения исходного текста из шифротекста. Ключ для обратного преобразования не покидает клиентскую сторону, а значит и доступ к данным должен оставаться только у клиента.
Далее авторы приводят формальную модель криптосистемы с такими операциями, описывают модель для решения задачи публикации, индексирования и поиска с использованием гомоморфного шифрования и приводят пример практического применения для создания прототипа поисковой системы по подбору кадров.
Определение математической модели криптосистемы с гомоморфным
шифрованием
Дадим определение элементам математической модели исследуемой криптосистемы с применением гомоморфного шифрования.
Пусть даны параметры криптосистемы // - данные параметры
отличаются от схемы к схеме и могут накладывать некоторые ограничения
в отношении отдельных элементов модели.
Пусть дано Мц - множество открытых текстов т, для которых
применима операция прямого преобразования. Под конкретным открытым текстом будем понимать последовательность символов т1т2 ... тп.
Пусть Сц = с1с2 ... Су - множество всех возможных преобразованных
прямым преобразованием текстов. Преобразованный текст может указываться с ключом рк в нижнем индексе, например с1рк, для обозначения
того, каким конкретно ключом был преобразован соответствующий
М Инженерный вестник Дона, №9 (2021) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n9y2021/7185
открытый текст и определения возможности проведения соответствующих этому ключу операций.
Пусть даны функции:
САГ С/1) = [рк^к] (4)
СМРр(с1рк,с2рь) - с'
(5)
(6)
£>(5/с,с') = т'
(7)
Функция (4) является генератором ключей прямого/обратного преобразования (в некоторых случаях, рк = б к).
Е(рк,т) и 0(Бк, с') - алгоритмы прямого и обратного преобразования
соответственно. Функция (5) получает на вход публичный ключ и открытый текст т, формируя на выходе преобразованный прямым преобразованием
текст срк £ С. Функция (7) производит обратное преобразование, получая открытый текст т' ЕМ. С учётом того, что гомоморфные системы
позволяют редактировать преобразованные данные путём произведения математических операций СМР, будем в общем случае считать т и
претерпевшими изменения на некотором шаге работы, хотя возможен
случай, когда т' = с'.
Функция (6) СМР^(с1рк/с2рк)зависит от параметров криптосистемы и
позволяет производить операции сложения и умножения над двумя
преобразованными прямым преобразованием текстами. Основными требованиями является соблюдение ограничений (если таковые имеются) и
использование одного и того же ключа рк для обоих аргументов данной
функции.
Таким образом, всю математическую модель криптосистемы с применением гомоморфного шифрования можно определить в виде
следующего кортежа:
НЕ = {МП,С^СМРЦ,Е,0\К(Е, СМРц,0)) (8)
Элемент /?(Я,СМРп, Л) в кортеже (8) определяет связь между
операндами; в данном случае это означает, что любой открытый текст
может быть однозначно преобразован прямым и обратным преобразованием, а функция СМР„, в свою очередь, не нарушает этой связи
между операциями прямого и обратного преобразования, если будет применена между ними.
Гомоморфное шифрование для поиска информации
Поисковые системы в сети Интернет индексируют документы в открытом доступе. Однако некоторая информация, такая, как персональные данные пользователей, медицинские данные, данные об обучении, нуждается в защите и ее публикация в открытом виде не желательна. С использованием гомоморфного шифрования может быть создана поисковая система, осуществляющая поиск по данным, прошедшим прямое преобразование. При этом пользователи будут иметь возможность публиковать и менять данные
децентрализовано. Для этого поисковая система генерирует пару ключей pk.sk публикует открытый ключ рк. Для прямого преобразования данных т
перед публикацией пользователи используют открытый ключ рк и
публикуют в сети Интренет преобразованные данные Е(рк, т). Для того,
чтобы пользователи, заинтересованные в обновлении таких данных,
например, медицинские или образовательные учреждения, могли изменять данные, они могут воспользоваться функцией СМР и получить новую
версию измененных данных пользователя, которая может быть опубликована в преобразованном виде вместо старой.
Для того, чтобы поисковая система могла обнаруживать вновь опубликованные пользователем преобразованные данные и обновления этих данных от других пользователей, уместно использовать открытые сети
блокчейн с поддержкой смарт-контрактов, такие, как ЕШегеит [9]. Смарт-контракт поисковой системы 5 содержит ее открытый ключ рк, список
пользователей /, авторизованных поисковой системой для публикации
данных и изменения данных, список текущих пользователей I и
преобразованные данные пользователей Е. Объемные данные целесообразно
вынести в распределенную файловую систему, такую, как IPFS [10], так как
хранение больших объемов данных в смарт-контрактах ЕШегеит затруднено. На практике Е будет хранить ссылки и хеши данных в ТРРБ. Таким образом,
преобразованные данные могут быть обнаружены и проиндексированы поисковой системой, описываемой смарт-контрактом со следующей
структурой данных:
5 = (рМ,£,Я)
(9)
Закрытый ключ зк при этом используется только поисковой системой
для обратного преобразования данных при реализации поиска и выдачи информации. Использование такого ключа поисковой системой и обратное преобразование данных в процессе поиска является недостатком предлагаемой модели. В [5] и [11] показана потенциальная возможность
выборки данных из базы данных преобразованных записей. Такая возможность в комбинации с иерархической генерацией ключей может устранить указанный недостаток. Однако на данный момент указанная возможность авторами не реализована, ее применение требует дополнительных исследований. Далее в работе рассматривается прототип поисковой системы, использующий гомоморфное шифрование только для организации распределенного процесса публикации, обновления и индексации данных.
Прототип поисковой системы с применением гомоморфного
шифрования
На основе представленных моделей авторами была разработана программная архитектура и прототип программной системы для публикации электронных документов об образовании в блокчейн ЕШегеит [9] и поиска персонала с использованием гомоморфного шифрования. Общая схема работы системы изображена на рис. 1. Такая система, с одной стороны, требует децентрализованной публикации информации о дипломах и компетенциях, в том числе, содержащей персональные данные, а с другой стороны, нуждается в поисковой системе, которая могла бы обрабатывать запросы к таким данным. Применение гомоморфного шифрования для построения такого рода системы позволит учебным заведениям самостоятельно публиковать сведения о выданных дипломах и степени освоения компетенций выпускниками в пригодном для проведения поиска и подбора сотрудников виде, при этом не публикуя в открытом виде персональные данные. Создание соответствующей инфраструктуры и поисковой системы уже ведется на национальном уровне в ряде стран [12] и будет способствовать развитию цифровой экономики [13 - 15].
и
Разработанный прототип поисковой системы индексирует профили пользователей по компетенциям и позволяет подбирать профили, удовлетворяющие запрашиваемому набору компетенций.
Указанную выше структуру данных S хранит смарт-контракт Ministry.
Адрес, с которого был размещён данный смарт-контракт, будем в дальнейшем называть Chairman. Данный смарт-контракт хранит в себе следующую информацию:
- список, содержащий образовательные учреждения Institution, зарегистрированные в смарт-контракте Ministry (процедуру регистрации может провести только Chairman);
- список зарегистрированных в Ministry учащихся Learner;
- список компетенций Competences, которые может получить Learner в рамках обучения в соответствующем Institution внутри данного Ministry.
Рис. 1. - Схема взаимодействия учебных заведений и учеников для записи полученных компетенций в блокчейн Ethereum и IPFS
Запись о Learner в смарт-контракте содержит в себе информацию об учащемся, такую, как: имя, контактные данные, адрес в сети блокчейн, преобразованный прямым преобразованием вектор, элементы которого -
целые числа, обозначающие степень владения тем или иным навыком. Например, если считать первый элемент вектора оценкой некоторой компетенции (владение некоторой технологией), то соответственно индексом будет являться идентификатор компетенции, а значением по этому индексу будет являться оценка владения этой технологией. Соответственно, вектор из таких компетенций будет представлять общий профиль человека и позволит поисковой системе, владеющей ключами обратного преобразования, собирать данные о специалистах в той или иной сфере, а при поиске людей, владеющих определёнными навыками, будет выдавать список кандидатур в порядке убывания оценок по данной компетенции.
Профиль учащегося получает оценки по компетенциям от образовательных организаций Institution. По завершению курса обучения организация, которая проводила обучение, должна отредактировать данные об имеющихся у человека навыках. Организация, которая собирается выдать обучившемуся сертификат, должна составить вектор компетенций, в котором в соответствующем компетенции индексе в качестве значения будет стоять оценка. Вектор поэлементно преобразуется открытым ключом поисковой системы рк, складывается с вектором в смарт-контракте пользователя, а
преобразованный вектор из смарт-контракта Learner замещается результатом сложения двух преобразованных векторов. В этот момент поисковая система должна произвести реиндексирование.
При реиндексировании поисковая система получает вектор из компетенций, выполняет его обратное преобразование, и производит анализ изменений. Изменения затем попадают в результаты поиска. При выполнении поискового запроса система подбирает кандидатов с наивысшими оценками по требуемой компетенции.
Взаимодействие всех компонентов системы и её архитектура представлена на рис. 2.
и
Выбор распределенной файловой системы IPFS [10] обусловлен тем, что для хранения преобразованной информации необходим существенный объем данных. С ростом объема записи в контракт растёт и стоимость транзакции, а хранение ссылки на файл в IPFS является более дешевым вариантом. В свою очередь, использование смарт-контракта оправдано тем, что таким образом достигается прозрачность взаимодействия и предсказуемое поведение распределенной системы.
Секретный ключ
Рис. 2. - Схема взаимодействия компонентов поисковой системы подбора
персонала и её архитектура Для создания прототипа, демонстрирующего работу системы, был выбран следующий стек технологий:
1) Node.JS - серверная платформа, предоставляющая возможность писать и исполнять код JavaScript без использования браузера [16].
2) node-seal - библиотека Node.JS [17] на базе библиотеки SEAL от компании Microsoft. Позволяет работать с алгоритмами гомоморфного шифрования на схемах BFV [18], CKKS [19], имеет поддержку WebAssembly, обладает большим функционалом в сравнении с альтернативами.
3) web3.js - библиотека [20] для работы с блокчейн Ethereum по протоколу Web3.
4) Ganache-cli - консольная утилита для запуска локального блокчейна в целях тестирования и разработки [21]. Не требует дополнительной конфигурации, пригодна для использования с web3.js.
5) js-ipfs - пакет для работы с IPFS - децентрализованным файловым хранилищем в JavaScript [22].
Основной код написан на TypeScript. Это язык программирования, представленный Microsoft в 2012 году [23]. Создатели позиционируют его как средство разработки различных программ, которое расширяет функционал JavaScript. Является обратно совместимым с JavaScript. Скомпилированный код можно использовать в современных браузерах и на платформе Node.JS. Основная особенность - статическая типизация, позволяющая следить за качеством кода, предупреждать об ошибках совместимости типов, задавать собственные интерфейсы и типы данных.
Фрагменты исходного кода разработанного прототипа опубликованы авторами под лицензией GPL [24].
Заключение
Таким образом, авторами разработана математическая и функциональная модель, программная архитектура распределенной информационной системы и прототип отдельных алгоритмов поисковой системы с применением гомоморфного шифрования. В работе авторами
показано как данный вид шифрования может использоваться для защиты персональных данных таким образом, что они хранятся в публичном блокчейне Ethereum и распределенной файловой системе IPFS в зашифрованном виде и обновляются участниками системы без доступа к исходным расшифрованным данным.
В работе рассматривается применение разработанного авторами подхода для реализации прототипов распределенной системы выдачи цифровых дипломов и сертификатов о получении компетенций с записью в IPFS и смарт-контракт Ethereum и поисковой системы для подбора персонала.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 19-01-00596
Литература
1. Табернакулов А., Койфманн Я. Блокчейн на практике. Москва. Альпина Паблишер. 2019. 260 с.
2. Батура Т.В., Мурзин Ф.А., Семич Д.Ф. Облачные технологии: основные понятия, задачи и тенденции развития // Программные продукты и системы. 2014. № 3. С. 64-72.
3. Осипян В.О., Разработка математической модели дисимметричной биграммной криптосистемы на основе параметрического решения многостепенной системы диофантовых уравнений // Инженерный вестник Дона. 2020. №6. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N6y2020/6534.
4. Варновский Н.П., Шокуров А.В. Гомоморфное шифрование. Труды института системного программирования РАН. 2007. С. 27-36.
5. Gentry C. et al. A fully homomorphic encryption scheme. Stanford university. 2009. 209 p.
6. Трубей А.И. Гомоморфное шифрование: безопасность облачных вычислений и другие приложения (обзор) // Информатика. 2016. № 1. С. 90101.
7. Ronald L. Rivest L. A., Dertouzos M. L. On Data Banks and Privacy Homomorphisms. Academic Press. 1978. pp. 160-179.
8. Parmar P.V. et al. Survey of various homomorphic encryption algorithms and schemes. Intern. J. of Computer Applications. 2014. Vol. 91, no. 8. pp. 26-32.
9. Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. URL: ethereum.org/en/whitepaper/.
10. Benet J. Ipfs-content addressed, versioned, p2p file system. arXiv preprint arXiv:1407.3561. 2014. URL: arxiv.org/pdf/1407.3561.pdf.
11. Kim P., Jo E., Lee Y. An Efficient Search Algorithm for Large Encrypted Data by Homomorphic Encryption. Electronics 10(4):484. 2021. D0I:10.3390/electronics10040484. URL: mdpi.com/2079-9292/10/4/484.
12. Kontzinos C., Kokkinakos P., Kapsalis P., Markaki O., Karakolis V., Psarras J. Leveraging Blockchain, Analytics and Decision Support to Facilitate Qualifications' Verification, Recruitment and Competency Management: The QualiChain Project and Initial Results. International Journal on Advances in Intelligent Systems. Volume 13, Number 3 & 4. 2020. pp. 177-191.
13. Абашева О.Ю., Амирова Э.Ф., Беляева С.В., и др. Цифровая экономика и сквозные цифровые технологии: современные вызовы и перспективы экономического, социального и культурного развития. Самара. ООО НИЦ «ПНК». 2020. С. 19-31.
14. Полетайкин А.Н., Синица С.Г., Кунц Е.Ю. Технология разработки и верификации профессиональных стандартов, их применения в системах управления обучением на основе онтологий // Экономика и управление: теория и практика. 2020. Т. 6. № 2. С. 37-46.
15. Полетайкин А.Н., Синица С.Г., Данилова Л.Ф., Черногорова И.В. Методика анализа соответствия образовательной программы состоянию рынка труда // Современное образование: повышение
конкурентоспособности университетов. Материалы международной научно-методической конференции, в 2 частях. Томск. 2021. С. 102-108.
16. Node.JS.URL: nodejs.org.
17. Node-seal - библиотека для работы с классом алгоритмов гомоморфного шифрования. URL: github.com/morfix-io/node-seal.
18. Fan J., Vercauteren F. Somewhat practical fully homomorphic encryption. IACR Cryptol. ePrint Arch. 2012. URL: eprint.iacr.org/2012/144.pdf.
19. Cheon J.H., Kim A., Kim M., Song Y. Homomorphic encryption for arithmetic of approximate numbers. Advances in Cryptology, ASIACRYPT 2017. Springer. 2017. pp. 409-437. DOI:10.1007/978-3-319-70694-8_15. URL: researchgate.net/publication/321366831_Homomorphic_Encryption_for_Arithmeti c_of_Approximate_Numbers.
20. Ethereum JavaScript API. URL: github.com/ethereum/web3.js/.
21. Ganache-CLI: command line version of Ganache. URL: github .com/trufflesuite/ganache-cli.
22. The JavaScript implementation of the IPFS protocol. URL: github.com/ipfs/js-ipfs.
23. TypeScript - JavaScript that scales. URL: typescriptlang.org.
24. Примеры применения гомоморфного шифрования в связке с Ethereum blockchain, смарт-контрактами и IPFS. URL: github.com/starpl/he-eth-examples.
References
1. Tabernakulov A., Kojfmann Y. Blokchejn na praktike [Blockchain on practice]. Moskva. Al'pina Pablisher. 2019. 260 p.
2. Batura T.V., Murzin F.A., Semich D.F. Programmnye produkty i sistemy. 2014. № 3. pp. 64-72.
3. Osipyan V.O. Inzhenemyj vestnik Dona. 2020. №6. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N6y2020/6534.
4. Varnovskij N.P., Shokurov A.V. Trudy instituta sistemnogo programmirovaniya RAN. 2007. [Homomorphic encryption. Proceedings of the Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences]. pp. 2736.
5. Gentry C. et al. A fully homomorphic encryption scheme. Stanford university. 2009. 209 p.
6. Trubej A.I. Informatika. 2016. № 1. pp. 90-101.
7. Ronald L. Rivest L. A., Dertouzos M. L. Academic Press. 1978. pp. 160179.
8. Parmar P.V. et al. Intern. J. of Computer Applications. 2014. Vol. 91, № 8. pp. 26-32.
9. Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. URL: ethereum.org/en/whitepaper/.
10. Benet J. Ipfs-content addressed, versioned, p2p file system. arXiv preprint arXiv:1407.3561. 2014. URL: arxiv.org/pdf/1407.3561.pdf.
11. Kim P., Jo E., Lee Y. Electronics 10(4):484. 2021. D0I:10.3390/electronics10040484. URL: mdpi.com/2079-9292/10/4/484.
12. Kontzinos C., Kokkinakos P., Kapsalis P., Markaki O., Karakolis V., Psarras J. International Journal on Advances in Intelligent Systems. Volume 13, Number 3 & 4. 2020. pp. 177-191.
13. Abasheva O.Y., Amirova E.F., Belyaeva S.V., i dr. Cifrovaya ekonomika i skvoznye cifrovye tekhnologii: sovremennye vyzovy i perspektivy ekonomicheskogo, social'nogo i kul'turnogo razvitiya. [Digital economy and end-to-end digital technologies: modern challenges and prospects for economic, social and cultural development]. Samara. OOO NIC «PNK». 2020. pp. 19-31.
14. Poletajkin A.N., Sinica S.G., Kunc E.YU. Ekonomika i upravlenie: teoriya i praktika. 2020. T. 6. № 2. pp. 37-46.
М Инженерный вестник Дона, №9 (2021) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/n9y2021/7185
15. Poletajkin A.N., Sinica S.G., Danilova L.F., Chernogorova I.V. Materialy mezhdunarodnoj nauchno-metodicheskoj konferencii, v 2 chastyah. Tomsk. 2021. pp. 102-108.
16. Node.JS. URL: nodejs.org.
17. Node-seal - biblioteka dlya raboty s klassom algoritmov gomomorfnogo shifrovaniya [Node-seal - homomorphic encryption algorithm library]. URL: github.com/morfix-io/node-seal.
18. Fan J., Vercauteren F. Somewhat practical fully homomorphic encryption. IACR Cryptol. ePrint Arch. 2012. URL: eprint.iacr.org/2012/144.pdf.
19. Cheon J.H., Kim A., Kim M., Song Y. ASIACRYPT 2017. Springer. 2017. pp.409-437.DOI:10.1007/978-3-319-70694-8_15.
URL:researchgate.net/publication/321366831_Homomorphic_Encryption_for_Arit hmetic_of_Approximate_Numbers.
20. Ethereum JavaScript API. URL: github.com/ethereum/web3.js/.
21. Ganache-CLI: command line version of Ganache. URL: github.com/trufflesuite/ganache-cli.
22. The JavaScript implementation of the IPFS protocol. URL: github.com/ipfs/js-ipfs.
23. TypeScript - JavaScript that scales. URL: typescriptlang.org.
24. Primery primeneniya gomomorfnogo shifrovaniya v svyazke s Ethereum blockchain, smart-kontraktami i IPFS [An implementation examples of homomorphic encryption with Ethereum blockchain, smart contracts and IPFS]. URL: github.com/starpl/he-eth-examples.
