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Countermeasures for the majority attack in blockchain distributed systems
dc.contributor.advisor | Villanueva Polanco, Ricardo Luis | |
dc.contributor.advisor | Sandoval Orozco, Ana Lucila | |
dc.contributor.advisor | Wightman Rojas, Pedro M. | |
dc.contributor.author | Aponte Novoa, Fredy Andrés | |
dc.date.accessioned | 2023-03-02T18:54:55Z | |
dc.date.available | 2023-03-02T18:54:55Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10584/11383 | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.format.extent | 135 páginas | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.publisher | Universidad del Norte | es_ES |
dc.title | Countermeasures for the majority attack in blockchain distributed systems | en_US |
dc.type | Trabajo de grado - Doctorado | es_ES |
dc.publisher.program | Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación | es_ES |
dc.publisher.department | Departamento de ingeniería de sistemas | es_ES |
dc.description.degreelevel | Doctorado | es_ES |
dc.publisher.place | Barranquilla, Colombia | es_ES |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_ES |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | es_ES |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
dc.type.content | Text | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/submittedVersion | es_ES |
oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | es_ES |
dc.description.degreename | Doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación | es_ES |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | es_ES |
dcterms.audience.educationalcontext | Estudiantes | es_ES |
dc.subject.lemb | Cadenas de bloques (bases de datos) | |
dc.subject.lemb | Aprendizaje de máquinas | |
dc.subject.lemb | Bitcoin | |
dcterms.audience.professionaldevelopment | Doctorado | es_ES |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |