Análisis de estabilidad y seguridad en una red de Proof of Stake : el ejemplo de Algorand

En este trabajo de tesis estudiamos Algorand, una red de blockchain basada en Proof of Stake, analizando la estabilidad y seguridad de la misma en dos etapas. En una primera etapa, experimentamos con la estabilidad y adaptación a cambios en la topología física de la red. Para ello creamos experiment...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Vera, Ezequiel Ignacio
Otros Autores: Mocskos, Esteban Eduardo
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2024
Materias:
BLOCKCHAIN
ALGORAND
CONSENSO
EMULACION
SHERLOCKFOG
TOPOLOGIA
PROOF OF STAKE
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000508_Vera
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling seminario:seminario_nCOM000508_Vera2025-05-09T18:45:42Z Análisis de estabilidad y seguridad en una red de Proof of Stake : el ejemplo de Algorand Vera, Ezequiel Ignacio Mocskos, Esteban Eduardo BLOCKCHAIN ALGORAND CONSENSO EMULACION SHERLOCKFOG TOPOLOGIA PROOF OF STAKE En este trabajo de tesis estudiamos Algorand, una red de blockchain basada en Proof of Stake, analizando la estabilidad y seguridad de la misma en dos etapas. En una primera etapa, experimentamos con la estabilidad y adaptación a cambios en la topología física de la red. Para ello creamos experimentos con distintas configuraciones en los que afectamos enlaces agregando latencias de manera incremental. En todos ellos logramos degradar y hasta detener la red al afectar un 20 % del stake participante del consenso, encontrando un potencial vector de ataque. Como segunda etapa, ante la factibilidad de un ataque de este tipo, nos interés o poder reconstruir la topología lógica de la red para ubicar a los nodos de mayor stake, a partir de los mensajes recibidos por un relay del sistema. Experimentamos con redes de diferentes tamaños hasta replicar la escala de la red real. Para cada uno creamos un escenario en el que el stake se distribuye de manera homogénea entre los nodos, y otro heterogéneo en el que se respeta la distribución real de la red para fines de 2022. Para los escenarios homogéneos, logramos predicciones que aciertan por completo en las conexiones de los nodos a los relays vecinos del relay analizado, pero que comienzan a fallar en la escala realista (bajando el nivel de detección y generando falsos positivos). Para los escenarios heterogéneos observamos un comportamiento similar: partimos de predicciones exactas para redes más pequeñas, que comienzan a fallar a medida que in crementamos el tamaño de la red. Sin embargo, nuestro algoritmo pudo predecir en escala realista de manera exacta y precisa las conexiones de las cuentas más importantes de la red (aquellas con mayor stake). Este estudio es el primero para la red de Algorand en base a los aspectos analizados, con emulaciones de la misma en escala realista. Fil: Vera, Ezequiel Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2024-04-12 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000508_Vera
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