https://doi.org/10.37815/rt=
e.v33n2.828
Artículos originales
Análisis
comparativo de Métodos de Consenso sobre plataformas Blockchain
Comparative analysis of Consensus Methods on Blockchain platforms
Ximena Campaña Iz=
a1 https://orcid.org/0000-0001-5929-2=
085, Xavier Zumba Sampedro1 https://orcid.org/0000-0002-8292-5=
490, Mario Raúl Morales3 http://orcid.org/0000-0002-7493-80=
72, Santiago Morales Cardoso1 http://orcid.org/0000-0002-3833-96=
54
1<=
span
class=3Dnormaltextrun>Facultad de Ingeniería y Ci=
encias
Aplicadas, Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador
xmcampana@uce.edu.ec, wxzumba@uce.edu.ec, smorales@uce.edu.ec
3Universidad de Alicante, Alicante, España
mrmm17@alu.ua.es
Enviado: <=
/span>2021/06/29
Aceptado: 2021/09/28
Publicado: 2021/11/30 <=
span
class=3Deop>
Resumen
En la presente investigaci=
ón
se plantea realizar un análisis comparativo entre los diferentes métodos de
consenso existentes, los cuales son los encargados de registrar, validar y
realizar transacciones dentro de la tecnología Blockch=
ain.
Se identifica la presencia de propiedades consideradas como esenciales para=
su
aplicabilidad y eficacia. Se considera características relevantes que permi=
tan
determinar cuál o cuáles de los diferentes métodos de consenso ayudan a mej=
orar
problemas de escalabilidad o seguridad que tiene, hasta el momento, esta
tecnología en cada plataforma. Se determina el valor de cada una de las
características y posteriormente se asigna ponderaciones. Cada una de las
características consideradas para la comparación no poseen la misma relevan=
cia,
por lo cual, se realiza una nueva ponderación que permite obtener resultado=
s de acuerdo al valor e importancia de éstas en cada uno=
de
los protocolos. Finalmente, se determina que los protocolos con mejores
características son Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas, Prueba de Par=
ticipación
Delegada y Prueba de Trabajo; siendo Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas el me=
jor
método por realizar 10.000
transacciones por segundo con baja latencia y un bajo consumo de recursos,
entre las características más relevantes.
![3D"Cuadro](3D"828-FINAL-GALERADA_archivos/image001.png")
Palabras clave: criptomoneda, cadena de bl=
oques,
tecnología primaria, métodos de consenso, minería.
Abstract
A comparative analysis between different existi=
ng
methods for registering, validating, and carrying out transactions within
Blockchain technology was performed in this research. Properties considered
essential because of their applicability and efficacy were identified. Rele=
vant
characteristics to determine which of the different consensus methods help
improve scalability or security problems that this technology has, so far, =
in
each platform, were considered. These characteristics do not have the same
importance. Therefore, a new score that allows obtaining results according =
to
the value and relevance of its protocols was introduced. The protocols with the best characteris=
tics
were: Delegated Tolerance of Byzantine Faults, Delegated Proof of
Participation, and Proof of Work; being Delegated Tolerance of Byzantine
Faults, the best method to, among the most relevant characteristics, carry =
out
10000 transactions per second with low latency and low resource consumption=
.
Introducción<=
/span>
Blockchain (BC) o cadena de bloques es considerada una
tecnología primaria
BC tiene numerosos beneficios como descentralización, persistencia,
anonimato y auditabilidad. Varios estudios se centran en el uso de la tecno=
logía
Blockchain en diversos aspectos de aplicación q=
ue va
desde las criptomonedas, servicios financieros, gestión de riesgos, interne=
t de
las cosas (IoT) hasta servicios públicos y soci=
ales.
BC fundamenta la validez de las transacciones mediante mecanismos conocidos
como Métodos de Consenso. La presente investigación tiene como objetivo
comparar los Métodos de Consenso sobre Plataformas Blo=
ckchain
a través de la identificación de sus principales características para
garantizar el aprovechamiento óptimo de los mismos. Adicionalmente, la novedad que presenta este trabajo
radica en la evaluación de Métodos de Consenso de acuerdo con la eficiencia=
que
presentan y su aplicabilidad en distintos campos.
En los siguientes párrafos se revisan varios conceptos utilizados a lo
largo del presente trabajo.
Conocidas como una clase de activos en crecimiento (Grobys
et al., 2019) o monedas digitales que dependen de algoritmos criptográficos
para proporcionar a los usuarios un medio de intercambio seguro, creación de
dinero y transacciones. Definidas legalmente como "monedas digitales
convertibles" o como un "equivalente digital de efectivo"
Bitcoin es la criptomoneda más conocida que registra sus transacciones
monetarias en tecnología BC
Actualmente es la criptodivisa más exitosa y ha impulsado la creación de
nuevas monedas digitales que mantienen el concepto de descentralización
BC permite la inmutabilidad e integridad de los datos en los que se
mantiene un registro de las transacciones
Se resume a BC como un sistema que ofrece servicios confiables a un
conjunto de nodos o mineros que no confían plenamente entre sí o, como un
protocolo distribuido seguro
Una característica principal de BC es la intervención de mineros o nodos
que validan y agrupan transacciones en bloques y posteriormente los agregan=
a
la cadena (Islam et al., 2019). En =
la
actualidad BC tiene mayor apertura (Morales et al., 2020) y conduce a una g=
ran
cantidad de nuevos métodos de consenso
Son personas o grandes empresas que poseen poder de cómputo limitado
Los nodos o mineros pueden comportarse de manera maliciosa originando el
Problema del General Bizantino
BC se actualiza cuando hay un acuerdo utilizando un método de consenso =
Los protocolos de consenso aseguran que el libro mayor sea compartido e
inalterable durante toda su vida
El consenso se determina como un acuerdo general entre todos los nodos =
del
estado actual del libro mayor
Según
- Seguridad: g=
arantiza
que no suceda algo anormal. Un algoritmo de consenso es seguro si por =
lo
menos un minero honesto produce una salida válida, luego los demás min=
eros
reciben la misma salida.
- Validez: un
algoritmo de consenso confirma la validez si todos los mineros honestos
que intervienen en un acuerdo generan un valor y todas las peticiones
válidas se procesarán eventualmente.
- Tolerancia a=
fallas:
un método de consenso ofrece tolerancia a fallas si es resistente a
errores que producen algunos nodos que intervienen en un consenso en un
momento dado.
En los siguientes párrafos se describen los principales métodos de cons=
enso
analizados.
Prueba de trabajo<= o:p>
Proof<=
/span> of =
Work (PoW)
está basado en un complejo y criptográfico rompecabezas matemático (Conti et al., 2018), difícil de calcular pero fácil de verificar por un patrón de pode=
r
La mayor desventaja de PoW es el consumo de
energía al realizar los cálculos hash para la verificación en el proceso de
minería, la que a su vez depende de la potencia de los recursos informático=
s de
un minero. Es susceptible a sufrir ataques del 51%, una situación en la que=
un
adversario aparta a los mineros honestos del proceso minero, lo cual debili=
ta
el protocolo de consenso (Conti et al., 2018). Es el algoritmo más con=
ocido
utilizado por Bitcoin que posee 1 MB de tamaño de bloque, tiempo promedio p=
ara
resolver cada bloque de 10 minutos
· Prueba de
capacidad
Proof<=
/span> of =
Capacity (PoC) es similar=
a PoW, fue presentado como un protocolo básico de la
criptomoneda Burst. En lugar de depender de la
potencia informática de los mineros, se basa en su capacidad de disco duro,=
lo
cual lo convierte en un método de consenso más eficiente energéticamente. La
función hash que utiliza este método de consenso es Sh=
abal,
donde, los hash son complejos y lentos de calcul=
ar y,
además están precompuestos y almacenados en la =
unidad
de disco duro
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de ti=
empo
transcurrido
Proof<=
/span> of =
Elapsed
Time (PoET), es propuesto por Intel y funciona de forma par=
ecida
a PoW pero con un co=
nsumo de
energía menor. Los mineros deben resolver un hash, pero a diferencia de una
competencia entre mineros por resolver el siguiente bloque, el minero ganad=
or o
líder es elegido de manera aleatoria en función de un tiempo de espera
obligatorio y cuyo temporizador expira primero
Prueba de
participación
Proof<=
/span> of =
Stake
(PoS), es el segundo método de consenso más frecuente en =
BC.
A diferencia de PoW no genera una competencia e=
ntre
nodos, la lotería selecciona un nodo para que sea el encargado de resolver =
el
siguiente bloque
Es un protocolo de consenso de ahorro de energía al aprovechar un incen=
tivo
monetario; sin embargo, al requerir mayor cantidad de participación de nodo=
s,
ocasiona que la cadena de bloques esté centralizada
En este protocolo de consenso no existe minería
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de
participación delegada
Delegated<=
/i> Proof of
Stake o DPoS, es un método de
consenso democrático representativo, es decir, todas las partes interesadas
votan para elegir algunos nodos como testigos y delegados. Los nodos testig=
os
son los responsables de crear nuevos bloques y son recompensados, mientras =
que
los nodos delegados son los encargados de mantener la red y sugerir cambios
tales como el tamaño de los bloques, tarifas de transacciones o monto de
recompensa
DPoS mejora el rendimiento y latencia en comparación a
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de
participación alquilada
Leased=
Proof of
Stake o LPoS, pretende solucio=
nar el
problema de centralidad de PoS. Permite que los=
nodos
con bajos saldos participen en la verificación de bloques al agregar una op=
ción
de arrendamiento permitiendo a los poseedores de riqueza con saldos más alt=
os
alquilar sus fondos a nodos con saldos bajos por un período de tiempo espec=
ífico
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de
importancia
Proof<=
/span> of =
Importance (PoI)
se encuentra en criptomonedas como NEM
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de ac=
tividad
Proof<=
/span> of =
Activity
(PoA), es un método de consenso híbrido basado en PoW y PoS, además es robu=
sto
contra ataques DDoS
PoA aumenta la defensa contra los ataques del 51% debido=
a
que el atacante requerirá tener el 51% o más del poder minero total de la r=
ed y
el 51% o más de las monedas insertadas en la red para concluir con éxito el
ataque
·<=
span
style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'> Prueba de
quemadura
Proof<=
/span> of =
Burn (PoB)
es un método basado en la quema de monedas o envío de monedas a una direcci=
ón
irrecuperable
Métodos de acuerdo
bizantino
A continuación, se presentan algunos métodos basados en el problema de =
los
generales bizantinos:
= · Tolerancia práctica de f= allas bizantinas
Practical<=
/i> Byzantine Fault
Tolerance (PBFT) es un método en el que todos los nodos=
o
mineros son confiables y conocidos
PBFT es capaz de tolerar el comportamiento malicioso de hasta un tercio=
de
todos los nodos para permitir la continuidad de las operaciones del sistema=
Este método es apropiado para ser usado en BC privadas como Hyperledger. Debido a su escalabilidad limitada y su
tolerancia relativamente baja frente a actividades maliciosas no lo hacen
adecuado para BC públicas
= · Tolerancia delegada de f= allas bizantinas
Delegated<=
/i> Byzantine Fault
Tolerance (dBFT) se diferen=
cia de
PBFT al no necesitar la participación de todos los nodos para agregar un nu=
evo
bloque. En este método, algunos nodos son seleccionados como delegados de o=
tros
nodos
Conforme a determinadas reglas es similar al protocolo PBFT, por ejempl=
o,
ambas admiten únicamente un tercio de nodos
maliciosos. Además, dBFT puede eliminar nodos
maliciosos o poco confiables de la cadena
PBFT presenta una latencia promedio entre 15 y 20 segundos para la crea=
ción
de bloques
= · Protocolo de consenso es= telar
Stellar Consensus Protocol (SCP) Se basa en=
una
variación de PBFT conocida como tolerancia de falla bizantina federada (FBF=
T) y
brinda servicios de microfinanzas en plataformas BC. Sus nodos llamados
federados, ejecutan un protocolo de consenso local entre sus integrantes. Es
descentralizado, abierto al público y tiene una latencia muy baja, unos
segundos como máximo, haciéndola similar a las transacciones web
Posee un alto rendimiento, baja latencia, uso de recursos computacional=
es
relativamente bajo (Dinh et al., 2018) y
brinda seguridad aun cuando los nodos fallan o nodos maliciosos se unen a la
red
Esta investigación usó un método exploratorio de carácter secundario
·&nb=
sp;
Selección de métodos de consenso: Permitió reducir el
número de protocolos de consenso analizados previamente mediante la
identificación de información que sustenten las propiedades Seguridad, Vali=
dez
y Tolerancia a fallas.
·&nb=
sp;
Definición de criterios de análisis: Además del cumpl=
imiento
de las tres propiedades principales, se determinaron otros aspectos a evalu=
ar
para su comparación.
·&nb=
sp;
Comparación de los protocolos: Se determinó cada uno =
de
los valores para los parámetros correspondientes a los Método de Consenso. =
En este último paso, adicionalmente se realizaron otr=
as
tareas:
·&nb=
sp;
Estandarización de datos a valores cualitativos: Algu=
nas
características lograron mostrar valores numéricos en diferentes escalas; de
tal manera, mediante criterios se transformaron los datos numéricos a valor=
es
cualitativos.
·&nb=
sp;
Ponderación de características: Mediante la escala Li=
kert
se cambiaron los valores cualitativos a valores numéricos en la escala de 1=
a
3, lo que permitió sumar sus valores y determinar aquel método que posee
mejores características.
·&nb=
sp;
Ponderación por convenio: Se consideró si todas las
características tienen la misma relevancia, para lo cual, se hizo uso de
ponderación por convenio, cuyo objetivo fue asignar pesos a los parámetros =
de acuerdo a un criterio.
Selección de
Métodos de Consenso
Las principales propiedades que debe cumplir un protocolo de consenso p=
ara
su aplicabilidad y eficiencia son seguridad, validez y tolerancia a fallas =
Al analizar los protocolos para definir la presencia o ausencia de las
características antes mencionadas, se determinó que los métodos que cumplie=
ron
con las tres condiciones principales fueron: Prueba de trabajo, Prueba de
participación, Prueba de participación delegada, Tolerancia práctica de fal=
las
bizantinas y Tolerancia delegada de fallas bizantinas. Para los parámetros
Seguridad y Tolerancia a Fallas, se consideró la presencia de estas caracte=
rísticas
aun cuando sus niveles sean bajos.
Sele=
cción
de Criterios de Análisis
Existen otras características consideradas relevantes al momento de
utilizar un algoritmo de consenso. En la Tabla 1<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se describen las
principales cualidades mencionadas en varios artículos científicos:
Tabla SEQ Tabla \* ARABIC
Características de los Métodos de Consenso
|
CARACTERÍ=
STICAS |
CONCEPTO |
|
Rendimien=
to |
Número de
transacciones que se pueden procesar por unidad de tiempo. |
|
Escalabil=
idad |
Tamaño de=
una
red blockchain, es decir, el número de usuari=
os que
puede aceptar. |
|
Disponibi=
lidad |
Muestra l=
a accesibilidad
de los mineros a la red. |
|
Latencia<= o:p> |
Indica la
cantidad de tiempo que tardan los mineros en llegar a un acuerdo, es deci=
r,
el tiempo de transacción. |
|
Consumo
energético |
La cantid=
ad de
recursos computacionales usados por los métodos de consenso. |
|
Descentra=
lización |
Nivel de =
acceso
a la información para todos los nodos o mineros. |
|
Tamaño de
bloque |
Su valor
depende de la estructura de la cadena de bloques. |
|
Generació=
n de
bloques |
Persona
encargada de agregar el siguiente bloque a blockchai=
n. |
|
Nivel de
seguridad |
Garantía =
que
los datos no sean alterados o modificados. |
|
Toleranci=
a a
fallas |
Resistenc=
ia a
errores producidos por nodos maliciosos. |
Comparación de los Métodos de Consenso
En características tales como rendimiento, latencia, tamaño de bloque y
tolerancia a fallas se identificó su valor real; sin embargo, el resto de <=
span
class=3DGramE>cualidades únicamente fueron representadas por una
valoración cualitativa como Alto, Medio o Bajo como es el caso de
escalabilidad, consumo energético, descentralización y nivel de seguridad. =
En
el caso del parámetro disponibilidad se consideró la facilidad de acceso al
libro mayor que puede ser público o privado. En la característica generació=
n de
bloque los valores posibles fueron: cualquier persona, elección de
representante y miembro autorizado. En la Tabla 2<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se detalla cada =
una de
las propiedades mencionadas con sus respectivos valores por cada método de
consenso:
Tabla 2
|
CARACTERÍSTICA |
PoW |
PoS |
DPoS |
PBFT |
dBFT |
|
Rendimiento |
7 TPS |
250 TPS |
5.000 TPS |
2.828 TPS |
10.000 TPS |
|
Escalabilidad |
Alto |
Alto |
Medio |
Medio |
Medio |
|
Disponibilidad |
Pública |
Pública |
Pública |
Privada |
Privada |
|
Latencia |
10 min. |
10 min. |
1.5 seg. |
No disponibl=
e |
15 seg. |
|
Consumo Energético |
Alto |
Medio |
Medio |
Bajo |
Medio |
|
Descentralización |
Alto |
Alto |
Medio |
Medio |
Medio |
|
Tamaño de bloque |
1 MB |
1 MB |
No disponibl=
e |
No disponibl=
e |
No disponibl=
e |
|
Generación de Bloques |
Cualquier
persona |
Cualquier
persona |
Elección de
representante |
Miembro
Autorizado |
Miembro
Autorizado |
|
Nivel de seguridad |
Alto |
Alto |
Relativamente
bajo |
Relativamente
bajo |
Medio |
|
Tolerancia a fallas |
<51% de
mineros maliciosos |
<51% de
mineros maliciosos |
<51% de
mineros maliciosos |
1/3 de miner=
os
maliciosos |
1/3 de miner=
os
maliciosos |
Estandarización de Datos a Valores Cualitativos
Estandarización de datos a valores cualitativos
A base de los valores cuantitativos obtenidos en las variables rendimie=
nto,
latencia, tamaño de bloque y tolerancia a fallas, se transformaron a valores
cualitativos Alto, Medio o Bajo simulando una escala de Likert
En el caso de la variable tamaño de bloque, se ha mostrado su valor
únicamente en Prueba de Trabajo y Prueba de Participación, siendo en ambos
casos 1 MB, por lo tanto, su valoración cualitativa está dado por la ausenc=
ia o
presencia de esta característica.
En la Ta=
bla
3<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se observa los v=
alores
cualitativos asignados para su posterior comparación. En las características
que no ha podido determinarse su valor se visualizará “No disponible”.
Tabla SEQ Tabla \* ARABIC
Valores Cualitativos
|
ESCALA |
VALOR CUALITATIVO |
|
|
Rendimiento |
>=3D
5.000 – < 10.000 |
Alto |
|
>=3D
2000 – < 5000<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:8.0pt;line-height:102%;color:black;mso-ansi-=
language:
ES;mso-fareast-language:ES-EC'> |
Medio |
|
|
>
de 1 – < 2000<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:8.0pt;line-height:102%;color:black;mso-ansi-=
language:
ES;mso-fareast-language:ES-EC'> |
Bajo |
|
|
Latencia |
>=3D
5 min |
Alto |
|
>=3D15
seg. – < 60 seg |
Medio |
|
|
<
15 seg |
Bajo |
|
|
Tolerancia a Fallas |
<
de 51% de nodos maliciosos |
Bajo |
|
1/3
de nodos maliciosos |
Alto |
|
|
Disponibilidad |
Público |
|
|
Privado |
||
|
Tamaño de Bloque |
Valor Presente |
|
|
Valor no Disponible |
Ponderació=
n de
características
Para analizar de mejor manera los resultados e identificar qué protocol=
os
son aquellos que cumplen con los mejores estándares en cada una de las
características, conforme a la escala de Likert se puede asignar más o meno=
s puntos
(Palacios, 2002) de
acuerdo a la descripción cualitativa que poseen; por lo tanto, en la=
Tabla 4=
<=
span
lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se determina la
siguiente ponderación:
Tabla SEQ Tabla \* ARABIC
Valores Cuantitativos
|
VALOR
CUALITATIVO |
PONDERACI=
ÓN |
|
Alto |
3 |
|
Medio |
2 |
|
Bajo |
1 |
|
Público |
2 |
|
Privado |
1 |
|
Valor Presente |
1 |
|
Valor no Disponible |
0 |
|
Cualquier persona |
3 |
|
Elección representante |
2 |
|
Miembro autorizado |
1 |
Nota: Para las variables latencia y consumo de energía estos valores varían, mientras m=
enor
tiempo o consumo posea, es mejor. Alto equivale a 1, Medio 2 y Bajo 3.
De acuerdo a (Palacios, 2002),
los autores consideran que cada una de las características analizadas no po=
seen
la misma relevancia; los pesos asignados se observan en la Tabla 5
Tabla SEQ Tabla \* ARABIC
Ponderación por Convenio
|
CARACTERÍ=
STICA |
PONDERACI=
ÓN |
|
Rendimiento |
15% |
|
Escalabilidad |
18% |
|
Disponibilidad |
10% |
|
Latencia |
10% |
|
Consumo Energético |
5% |
|
Descentralización |
5% |
|
Tamaño de bloque |
2% |
|
Generación de Bloques |
1% |
|
Nivel de seguridad |
18% |
|
Tolerancia a fallas |
18% |
|
TOTAL |
100% |
=
De los valores recopilados en=
la
investigación, el valor cualitativo asignado a cada uno, el peso asignado a
cada métrica cualitativa y, finalmente los resultados luego de realizar la
ponderación por convenio se visualizan en la Tabla 6.
Resultados Análisis
|
PoW |
PoS |
DPoS |
PBFT |
dBFT |
|||||||||||||||
|
Característica |
Valor Cualitativo |
Val. Pond |
Valor Cualitativo |
Val. Pond<=
/b> |
Valor Cualitativo |
Val. Pond<=
/b> |
Valor Cualitativo |
Val. Pond<=
/b> |
Valor Cualitativo |
Val. Pond<=
/b> |
|||||||||
|
|
Bajo |
1 |
0,15 |
Bajo |
1 |
0,15 |
Alto |
3 |
0,45 |
Medio |
2 |
0,3 |
Alto |
3 |
0,45 |
||||
|
|
Alto |
3 |
0,54 |
Alto |
3 |
0,54 |
Medio |
2 |
0,36 |
Medio |
2 |
0,36 |
Medio |
2 |
0,36 |
||||
|
|
Pública |
2 |
0,2 |
Pública |
2 |
0,2 |
Pública |
2 |
0,2 |
Privada |
1 |
0,1 |
Privada |
1 |
0,1 |
||||
|
|
Alto |
1 |
0,1 |
Alto |
1 |
0,1 |
Bajo |
3 |
0,3 |
No disponible |
0 |
0 |
Medio |
2 |
0,2 |
||||
|
|
Alto |
1 |
0,05 |
Medio |
2 |
0,1 |
Medio |
2 |
0,1 |
Bajo |
3 |
0,15 |
Medio |
2 |
0,1 |
||||
|
|
Alto |
3 |
0,15 |
Alto |
3 |
0,15 |
Medio |
2 |
0,1 |
Medio |
2 |
0,1 |
Medio |
2 |
0,1 |
||||
|
|
Valor presente |
1 |
0,02 |
Valor presente |
1 |
0,2 |
No disponible |
0 |
0 |
No disponible |
0 |
0 |
No disponible |
0 |
0 |
||||
|
|
Cualquier persona |
3 |
0,3 |
Cualquier persona |
3 |
0,3 |
Elección de represent. |
2 |
0,2 |
Miembro Autorizado |
1 |
0,1 |
Miembro Autorizado |
1 |
0,01 |
||||
|
|
Alto |
3 |
0,54 |
Alto |
3 |
0,54 |
Bajo |
1 |
0,18 |
Bajo |
1 |
0,18 |
Medio |
2 |
0,36 |
||||
|
|
Bajo |
1 |
0,18 |
Bajo |
1 |
0,18 |
Bajo |
1 |
0,18 |
Alto |
3 |
0,54 |
Alto |
3 |
0,54 |
||||
|
Total Ponderación |
19 |
1,96 |
20 |
2,01 |
18 |
1,89 |
15 |
1,74 |
18 |
2,22 |
|||||||||
Resultados y Discusión
Considerando únicamente la suma de las ponderaciones asignadas se obtie=
ne
los siguientes resultados de la Figura 1:
Posicionamiento de los Métodos de Consenso por su Ponderación
![](3D"828-FINAL-GALERADA_archivos/image003.png")
Por las características que presenta Prueba de Participación (PoS) obtiene la mejor puntuación con un total de 20 p=
untos.
Seguido se encuentra Prueba de Trabajo (PoW) co=
n 19
puntos. En la tercera posición está Tolerancia Delegada de Fallas Bizantina=
s (dBFT) con 18 puntos. Con la misma puntuación se ubica
Prueba de Participación Delegada (DPoS). Finalm=
ente,
Tolerancia Práctica de Fallas Bizantinas (PBFT) obtiene 13 puntos.
Luego de asignar los pesos correspondientes considerando la relevancia =
de
cada variable en los métodos de consenso (ver subsección Ponderación =
por
Convenio), la Figura
2
muestra que el posicionamiento de los protocolos difiere:
Posicionamiento de los Métodos de Consenso por Convenio y Ponderación
![](3D"828-FINAL-GALERADA_archivos/image005.png")
En primer lugar, se ubica dBFT con un valor=
de
2,22 puntos. Seguido está PoS con 2,01. Con un =
valor
no muy lejano, 1,96, se encuentra PoW. En la cu=
arta
posición se observa a DPoS con 1,89 puntos. Por
último, se visualiza que el único protocolo que no ha variado su ubicación =
es
PBFT alcanzando un puntaje de 1,74.
En este trabajo se ha procurado obtener la ma=
yor
cantidad de información sobre los Métodos de Consenso que permita identific=
ar
su aplicabilidad en los diferentes campos. Sin embargo, existen protocolos =
que
debido a sus características son muy usados en varias áreas como es el caso=
de
Prueba de Trabajo que es utilizado como algoritmo criptográfico por varias
plataformas como Bitcoin y Ethereum.
Una vez que se ha determinado los pesos a cada
una de las características dependiendo de la importancia de las mismas en el
funcionamiento de los protocolos de consenso, se identifica que el mejor
resultado lo obtiene dBFT que ha incrementado
significativamente las transacciones por segundo, permitiendo realizar 10.0=
00
transacciones con una latencia de 15 segundos
PoS =
se
ubica en la segunda posición, el mejoramiento que presenta es con respecto =
al
número de transacciones que realiza por segundo en comparación a PoW y al no generar una competencia entre nodos, el c=
onsumo
energético es menor; no obstante, su latencia no presenta una reducción rel=
evante.
De la misma forma mantiene la descentralización, por lo tanto, su toleranci=
a a
fallas es baja pero su nivel de seguridad garantiza la inmutabilidad de los
datos. Por otro lado, se conoce que Peercoin fu=
e la
primera criptomoneda en usar este protocolo de consenso, muestra una
capitalización de mercado baja
PoW =
es el
método de consenso más utilizado; sin embargo, se posiciona en el tercer lu=
gar
al poseer un alto consumo de recursos computacionales. Entre sus principales
características se conoce que brinda un alto nivel de seguridad y mantiene =
la
descentralización que es una característica fundamental en la tecnología
En la cuarta posición se encuentra
Finalmente, en última posición se encuentra <=
/span>PBFT. Aunque siendo del mismo grupo de prot=
ocolos
junto con dBFT, se observa que en este método de
consenso no ha sido posible determinar su valor de latencia, pero se visual=
iza
que ha presentado mejoras en el parámetro de rendimiento
La primera aplicación de la tecnología Blockchain fue la moneda virtual y, la fiabilidad y
seguridad de sus transacciones están determinadas por los Métodos de Consen=
so
usados para validarlas y lograr un acuerdo para agregar un nuevo bloque a la
cadena. BC brinda transparencia en la supervisión de las operaciones; sin
embargo, esta transparencia puede comprometer la privacidad en particular
cuando se refiere a datos personales y puede resultar beneficiosa para aque=
llas
personas dedicadas a realizar actividades ilícitas como el lavado de dinero,
venta de mercancías ilegales, delitos informáticos, etc. Actualmente, exist=
e una
carencia generalizada de leyes que regulen el comercio de criptomonedas y
carteras digitales, lo cual causa vulnerabilidades en los derechos legales =
de
los consumidores y población en general (Mora et al., 2019)
En un futuro, es probable que la seguridad de=
los
métodos de consenso pueda ser vulnerada debido a los avances computacionale=
s.
La intervención de la computación cuántica en este ámbito puede descubrir un
método que permita vulnerar un cifrado debido a que tal tecnología podría
resolver problemas que ahora resultan imprácticos con la computación
tradicional (Mora et al., 2021).
<= o:p>
Conclusiones
Se han identificado las principales características que constituyen un
método de consenso, entre ellas están rendimiento, escalabilidad, latencia,=
seguridad
y tolerancia a fallas. La fortaleza de cada una de estas características
determina el mejor aprovechamiento de los protocolos de consenso.
Con el crecimiento actual de nuevas tecnologías basadas en BC, se puede
aplicar en ámbitos más allá de las criptomonedas. Esta tecnología provee una
forma segura y encriptada para que las transacciones no puedan ser modifica=
das,
garantizando así la inalterabilidad e inmutabilidad de los datos. Si bien la
primera aplicación de BC fue las criptomonedas, su uso se ha extendido hacia
los contratos inteligentes y últimamente ha llamado la atención en ámbitos =
como
la industria, salud, IoT, bienes raíces, entre =
otros.
Para que un nuevo bloque pueda ser incluido en la cadena es necesario q=
ue
los nodos lleguen a un acuerdo único dentro de la red y, este acuerdo lo
consiguen a través del uso de métodos o protocolos de consenso. Usualmente
estos métodos de consenso son conocidos como el núcleo de cualquier aplicac=
ión
basada en la tecnología Blockchain
y su seguridad depende de estos protocolos. La importancia de estos métodos=
es
que los diferentes nodos o mineros que participan en la red,
deben poseer la capacidad de enviar mensajes entre sí con altos niveles de
confianza para garantizar una comunicación segura y efectiva entre pares.
Los métodos de consenso usados con mayor frecuencia son PoW
y PoS. PoW es el al=
goritmo
usado por Bitcoin y a pesar de realizar un número bajo de transacciones por
segundo posee una buena escalabilidad y un alto nivel de descentralización;=
además
asegura la tolerancia a fallas y brinda seguridad en la red; es el protocol=
o de
consenso que usa gran cantidad de energía al realizar complejos cálculos pa=
ra
la verificación en el proceso de minería. PoS a
diferencia de PoW, no genera una competencia en=
tre
nodos; al contrario, un nodo es seleccionado de acuerdo=
a
su participación en la red y será el encargado de resolver el siguiente blo=
que.
En lugar de resolver un hash criptográfico, el nodo usa una firma digital p=
ara
demostrar su participación.
En los protocolos de consenso existen características como rendimiento,
escalabilidad, latencia, entre otras, que ayudan a determinar qué protocolo=
de
consenso posee las mejores cualidades. Como resultado de analizar cada una =
de
éstas, se concluye que Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas (dBFT), con 2,22 puntos, es el método de consenso que =
brinda
los valores más altos en cada uno de los parámetros analizados. Este protoc=
olo
de consenso ha incrementado el número de transacciones que se pueden realiz=
ar
por segundo con una latencia relativamente baja en comparación al tiempo que
posee tanto PoW como PoS.
Además, tiene una baja tolerancia a fallas. No obstante, este protocolo de
consenso es usado generalmente en redes privadas, con lo cual se pierde la
descentralización.
Por las características que presenta, en segundo y tercer lugar se
posicionan los métodos de consenso más utilizados, Prueba de Participación =
con
2,01 puntos y Prueba de Trabajo con 1,96 respetivamente. En la cuarta posic=
ión
se observa a DPoS con 1,89 pese a ser una varia=
ción
de PoS, se diferencia por presentar niveles baj=
os de
escalabilidad, descentralización y seguridad son. En última posición se mue=
stra
PBFT alcanzando un puntaje de 1,74 que posee un rendimiento y nivel de
seguridad bajo.
La centralización es el principal problema por el cual los sistemas
actuales no logran garantizar la transparencia de las transacciones. Blockchain por su
lado, proporciona la descentralización, es decir, ninguna autoridad control=
a la
información y la misma se encuentra distribuida en todos los nodos o
computadores pertenecientes a la red. Los nodos son los encargados de reali=
zar
transacciones, validarlas y agregarlas a la cadena de bloques brindado de e=
sta
manera una mejora significativa a este inconveniente.
En la investigación realizada se identifican estudios similares que se
enfocan en el uso de métodos de consenso en distintos ámbitos como cadenas =
de
suministro o IoT. En cada campo de implementaci=
ón las
características de interés difieren; en el caso de redes de IoT,
por ejemplo, la baja latencia es una de las variables más importante. Entre=
los
métodos de consenso aptos para este uso están PoET y
PBFT y, aquellos parcialmente aptos son PoS,
Este estudio resume los componentes más importantes
desarrollados en su totalidad en el trabajo de (Campaña
& Zumba, 2020).
Referencias
Algorand. (2019). Algorand. 12 de ene=
ro
de 2020, https://www.algorand.com/what-we-do/technology/algorand-protocol
Blagojevic, D.=
(21
de marzo de 2019). Captainaltcoin.co. 24 de enero de 2020,
https://captainaltcoin.com/what-is-practical-byzantine-fault-tolerance-pbft=
/
Blockchain
Support. (30 de noviembre de 2019). 12 de enero de 2020,
https://support.blockchain.com/hc/en-us/articles/360019105391-Stellar-conse=
nsus
Buterin, V.,
& Griffith, V. (2019). Casper the Friendly Finality Gadget.
arXiv:1710.09437v4
Cachin, C., &a=
mp;
Vukolić, M. (17 de Julio de 2017). Blockchain
Consensus Protocols in the Wild. IBM Research - Zurich, 24.
doi:arXiv:1707.01873v2
Campaña Iza, X.
M., & Zumba Sampedro, W. X. (2020). Métodos de consenso sobre plataform=
as
blockchain: Un enfoque comparativo. 80.
http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/21832
Chen, L., X=
u,
L., Shah, N., Gao, Z., Lu, Y., & Shi, W. (2017). On Security Analysis of
Proof-of-Elapsed-Time (PoET). 282-297. doi:10.1007/978-3-319-69084-1_19
CoinsTelegram.=
(30
de octubre de 2018). CoinsTelegram. 11 de enero de 2020, https://coi=
nstelegram.com/2018/10/30/what-is-leased-proof-of-stake-lpos/
Comben, C. (14=
de
marzo de 2019). Coin Rivet. 11 de enero de 2020,
https://coinrivet.com/es/delegated-byzantine-fault-tolerance-dbft-explained=
/
Conti, M.,
Kumar, S., Lal, C., & Ruj, S. (2018). A Survey on Security and Privacy
Issues of Bitcoin. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 39. doi:doi
10.1109/COMST.2018.2842460,
Criptonario.
(febrero de 2019). 25 de febrero de 2020,
https://criptotario.com/que-es-la-capitalizacion-de-mercados-en-criptomoned=
as
Curran, B. (24=
de
julio de 2018). 13 de enero de 2020, https://blockonomi.com/iota-tangle/
Danezis, G.,
& Meiklejohn, S. (2016). Centrally Banked Cryptocurrencies.
doi:dx.doi.org/10.14722/ndss.2016.23187
Debus, J.
(2017). Consensus methods in blockchain systems. Frankfurt School of Fin=
ance
& Management.
Dib, O.,
Brousmiche, K.-L., Durand, A., Thea, E., & Hamida, E. (2018). Consortium
Blockchains: Overview, Applications and Challenges. International Journa=
l On
Advances in Telecommunications, 11(1 &2), 51-64.
Dinh, T. T., L=
iu,
R., Zhang, M., Chen, G., & Chin, B. (01 de julio de 2018). Untangling
Blockchain: A Data Processing View of Blockchain Systems. IEEE Transacti=
ons
on Knowledge and Data Engineering, 30(7), 1366-1385. doi:doi:
10.1109/TKDE.2017.2781227
DistrictOx
Education Portal. (s.f.). DistrictOx Education Portal. 11 de enero de
2020,
https://education.district0x.io/general-topics/ethereum-scaling/what-is-cas=
per/
Duchenne, J.
(2018). Blockchain and Smart Contracts: Complementing Climate Finance,
Legislative Frameworks, and Renewable Energy Projects. Transforming Clim=
ate
Finance and Green Investment with Blockchains, 303-317.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814447-3.00022-7
Fadhil, M., Ow=
en,
G., & Adda, M. (junio de 2017). Proximity Awareness
Approach to Enhance Propagation Delay on the Bitcoin Peer-to-Peer Network. =
2017
IEEE 37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)=
,
2411–2416. doi:10.1109/ICDCS.2017.53
Fairley, P.
(Octubre de 2017). Feeding the Blockchain Beast - If Bitcoin ever does go
mainstream, the electricity needed to sustain it will be enormous. Block=
chain
World, 36, 37, 58, 59. http://spectrum.ieee.org/beast1017
Frumkin, D.=
(08
de abril de 2019). Invest in Blockchain. 24 de emero de
2020,
https://www.investinblockchain.com/transactions-per-second-and-consensus-me=
chanisms-of-the-top-50-cryptocurrencies/
Gilad, Y., Hem=
o,
R., Micali, S., Vlachos, G., & Zeldovich, N. (2017). Algorand:
Scaling byzantine agreements for cryptocurrencies. In Proceedings of the
26th Symposium on Operating Systems, 52-68. doi:doi.org/10.1145/3132747=
.3132757
Gramoli, V.
(2017). From blockchain consensus back to Byzantine consensus. Future
Generation Computer Systems, 10. doi:doi.org/10.1016/j.future.2017.09.0=
23
Grobys, K.,
Ahmed, S., & Sapkota, N. (05 de Diciembre de 2019). Technical trading r=
ules
in the cryptocurrency market. Finance Research Letters, 20.
doi.org/10.1016/j.frl.2019.101396
Hanke, T.,
Movahedi, M., & William, D. (2018). Dfinity technology overview series,
consensus system. doi:arXiv:1805.04548v1
Islam, N.,
Mäntymäkib, M., & Turunenc, M. (2019). Why do blockchains split? An
actor-network perspective on Bitcoin splits. Technological Forecasting &=
amp;
Social Change, 148, 10. doi:doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119743
Kokoris-Kog=
ias,
E., Jovanovic, P., Gasser, L., Gailly, N., Syta, E., & Ford, B. (2018).
OmniLedger: A Secure, Scale-Out, Decentralized Ledger via Sharding. In 2=
018
IEEE Symposium on, 583-598. doi:10.1109/SP.2018.000-5
Koller, M. (25=
de
octubre de 2017). ItNext. 12 de enero de 2020,
https://itnext.io/the-stellar-consensus-protocol-decentralization-explained=
-338b374d0d72
Larimer, D.
(2014). Delegated proof-of-stake (dpos). Bitshare whitepaper.
Luu, L.,
Narayanan, V., Zheng, C., Baweja, K., Gilbert, S., & Saxena, P. (2016).=
A
secure sharding protocol for open blockchains. In Proceedings of the 2016
ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 17-30.
doi:dx.doi.org/10.1145/2976749.2978389
McLeod, S. (20=
19).
SymplyPsychology. 28 de enero de 2020,
https://www.simplypsychology.org/likert-scale.html
Milutinovic,
M., He, W., Wu, H., & Kanwal, M. (s.f.). Proof of Luck: an Efficient
Blockchain Consensus Protocol. Proceedings of the 1st Workshop on System
Software for Trusted Execution (SysTEX ’16), 1–6.
doi:doi.org/10.1145/3007788.3007790
Mitar's Point.=
(21
de marzo de 2017). Mitar's Point. 13 de enero de 2020,
https://mitar.tnode.com/post/proof-of-luck-consensus-protocol-and-luckychai=
n/
Mora, H., Mora=
les
M., M. R., Pujol López, F. A., & Mollá Sirvent, R. (2021). Social
cryptocurrencies as model for enhancing sustainable development. Kyberne=
tes,
34. doi:10.1108/K-05-2020-0259
Mora, H., Pujol
López, F. A., Mendoza Tello, J. C., & Morales, M. R. (2019).
Mora, H., Pujol
López, F. A., Morales, M. R., & Mollá Sirvent, R. (2020). Disruptive
Technologies for Enabling Smart Government in Reserach and Innovation Forum
2020. Disruptive Technologies in Times of Change, 57-69.
Morales, S.,
Morales, M., Trujillo, W., & Paucar, J. (2020). Tecnología
blockchain en la optimización de una cadena de sumistro. Revista Arbitra=
da
Interdisciplinada Koinonia, 5(2), 161-180.
Nawari, N. O., & Ravindran, S. =
(04
de Junio de 2019). Blockchain and the built environment: Potentials and limitations.
Nem. (s.f.)=
. 11 de enero de
2020, de https://nem.io/technology/
Ongaro, D.,
& Ousterhout, J. (2014). In Search of an Understandable Consensus
Algorithm. In 2014 USENIX Annual Technical Conference (USENIXATC 14),
305-319.
Option Fina=
nce.
(s.f.). 11 de enero de 2020, https://option.finance/proof-importance-algori=
thm
Palacios Gó=
mez,
J. L. (2002). Estrategias de Ponderación de la respuesta en encuestas de satisfacc=
ión
de usuarios de servicio. Metodología de Encuestas, 4
Papadopoulo=
s,
G. (2015). Blockchain and Digital Payments:An Institutionalist Analysis
ofCryptocurrencies. Handbook of Digital Currency, 153-172.
doi:doi.org/10.1016/B978-0-12-802117-0.00007-2
peercoinDocs. (s.f.). 24 de
enero de 2020, https://docs.peercoin.net/
Porta, M. (17 =
de
agosto de 2019). The Cryptonomist. 11 de enero de 2020,
https://en.cryptonomist.ch/2019/08/17/proof-of-capacity-poc-consensus-algor=
ithm/
Prasanna. (25 =
de
septiembre de 2019). Cryptoticker. 11 de enero de 2020,
https://cryptoticker.io/en/proof-of-burn/
QuestionPro. (2020). 28 de
enero de 2020, https://www.questionpro.com/blog/es/investigacion-explorator=
ia/
Ruozhou, L.,
Shanfeng, W., Zilib, Z., & Xuejun, Z. (2019). Is the
introduction of futures responsible for the crash of Bitcoin? Finance
Research Letters, 7. doi:doi.org/10.1016/j.frl.2019.08.007
Salimitari,=
M.,
& Chatterjee, M. (19 de Junio de 2019). A Survey on Consensus Protocols=
in
Blockchain for IoT Networks. doi:15. arXiv:1809.05613v4
Seth, S. (04 de
abril de 2018). Golden. 11 de enero de 2020,
https://golden.com/wiki/Proof-of-activity_(PoA)
Swan, M.
(2018). Blockchain for Business: Next-Generation Enterprise Artificial
Intelligence Systems. Advances in Computers, 42.
doi:doi.org/10.1016/bs.adcom.2018.03.013
Tahar Hammi,
M., Hammi, B., Bellot, P., & Serhrouchni, A. (2018). Bubbles of Trust: A
descentralized blockchain-based authentication system for IoT. Computers
& Security, 78, 126-142. doi:doi.org/10.1016/j.cose.2018.06.004
Viriyasitav=
at,
W., & Hoonsopon, D. (29 de Julio de 2018). Blockchain characteristics a=
nd
consensus in modern business processes. Journal of Industrial Information
Integration, 13, 32-39. doi:https://doi.org/10.1016/j.jii.2018.07.004
WavesDocs. (s.=
f.).
11 de enero de 2020, https://docs.wavesplatform.com/en/blockchain/leasing.h=
tml
Young Lee, =
J.
(2019). A decentralized token economy: How blockchain and cryptocurrency can
revolutionize business. Kelley School of Business, Indiana University, 6=
2,
773-784. doi:doi.org/10.1016/j.bushor.2019.08.003
Zamani, M.,
Movahedi, M., & Raykova, M. (2018). RapidChain:
Scaling Blockchain via Full Sharding. In Proceedings of the 2018 ACM SIG=
SAC
Conference on Computer and Communications Security, 931-948.
Zhang, S.,
& Lee, J.-H. (2019). Analysis of the main consensus protocols of
blockchain. The Korean Institute of Communications and Information Scien=
ces.
doi.org/10.1016/j.icte.2019.08.001
Zheng, Z., Xie, S., Dai, H.-N., Chen, X., & Wang, H. (Octubre de 2018). Blockchain challenges and opportunities: a survey. International Journal of Web and Grid Services,= 14(4), 352-375. doi: 10.1504/IJWGS.2018.10016848<= o:p>