Countermeasures for the majority attack in blockchain distributed systems
La tecnología Blockchain es considerada como uno de los paradigmas informáticos más importantes posterior al Internet; en función a sus características únicas que la hacen ideal para registrar, verificar y administrar información de diferentes transacciones. A pesar de esto, Blockchain se enfrenta a...
- Autores:
-
Aponte Novoa, Fredy Andrés
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11383
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/11383
- Palabra clave:
- Cadenas de bloques (bases de datos)
Aprendizaje de máquinas
Bitcoin
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Villanueva Polanco, Ricardo Luis Sandoval Orozco, Ana Lucila Wightman Rojas, Pedro M. |
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Cadenas de bloques (bases de datos) Aprendizaje de máquinas Bitcoin |
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Cadenas de bloques (bases de datos) Aprendizaje de máquinas Bitcoin |
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La tecnología Blockchain es considerada como uno de los paradigmas informáticos más importantes posterior al Internet; en función a sus características únicas que la hacen ideal para registrar, verificar y administrar información de diferentes transacciones. A pesar de esto, Blockchain se enfrenta a diferentes problemas de seguridad, siendo el ataque del 51% o ataque mayoritario uno de los más importantes. Este consiste en que uno o más mineros tomen el control de al menos el 51% del Hash extraído o del cómputo en una red; de modo que un minero puede manipular y modificar arbitrariamente la información registrada en esta tecnología. Este trabajo se enfocó en diseñar e implementar estrategias de detección y mitigación de ataques mayoritarios (51% de ataque) en un sistema distribuido Blockchain, a partir de la caracterización del comportamiento de los mineros. Para lograr esto, se analizó y evaluó el Hash Rate / Share de los mineros de Bitcoin y Crypto Ethereum, seguido del diseño e implementación de un protocolo de consenso para controlar el poder de cómputo de los mineros. Posteriormente, se realizó la exploración y evaluación de modelos de Machine Learning para detectar software malicioso de tipo Cryptojacking. |
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