Es interesante conocer la investigación dirigida por Minyi Guo que se publicó en Frontiers of Personal computer Science el 12 de marzo de 2024. Parece que están abordando el desafío de reducir la sobrecarga de almacenamiento en los sistemas blockchain mientras se mantiene la coherencia de los datos y se toleran los nodos maliciosos.
En las redes blockchain tradicionales, se utiliza la replicación completa, donde cada nodo almacena una copia completa de todos los bloques y la coherencia de los datos se mantiene mediante un protocolo de consenso. Sin embargo, este enfoque puede requerir mucho almacenamiento, especialmente a medida que la cadena de bloques crece con el tiempo.
Para abordar este problema, enfoques anteriores como BFT-Retail outlet y Partition Chain han utilizado códigos de borrado para almacenar bloques de manera más eficiente. La codificación de borrado permite dividir los datos en fragmentos más pequeños, agregando paridades redundantes y distribuyéndolos en múltiples nodos. Esto lower los requisitos de almacenamiento y puede ayudar a tolerar fallas en los nodos.
La contribución del equipo de investigación parece consistir en ajustar dinámicamente el esquema de codificación para tolerar nodos maliciosos de manera más eficiente. Han observado que, en casos típicos, la cantidad de nodos maliciosos es menor que el umbral utilizado para la codificación de borrado. Al adaptar dinámicamente el esquema de codificación en función de la cantidad real de nodos maliciosos, su objetivo es reducir la sobrecarga de almacenamiento innecesaria asociada con el mantenimiento de paridades redundantes para tolerar una mayor cantidad de nodos maliciosos de lo necesario.
Esta investigación podría tener implicaciones para mejorar la eficiencia y escalabilidad de las redes blockchain, que es un área de estudio importante a medida que la tecnología blockchain continúa evolucionando y encontrando aplicaciones en diversos campos.
El equipo propuso un método de codificación de borrado dinámico en sistemas blockchain autorizados llamado Dynamic-EC. La strategy clave de Dynamic-EC es reducir la sobrecarga de almacenamiento ajustando dinámicamente el número whole de paridades de acuerdo con el nivel de riesgo de todo el sistema, que está determinado por el número de nodos maliciosos percibidos, garantizando al mismo tiempo la confiabilidad del sistema. Dynamic-EC se puede dividir en tres módulos: 1) Clasificación de nodos: este módulo se utiliza para evaluar el valor de reputación world wide de cada nodo. Según el valor de reputación, los nodos se clasifican en tres categorías: nodos honestos, nodos de riesgo y nodos maliciosos. 2) Codificación de borrado dinámico: este módulo se encarga de codificar los bloques en fragmentos y calcular las sumas de verificación correspondientes en el nodo líder. El esquema de codificación se ajusta de forma adaptativa según el nivel de riesgo true del sistema, que está determinado por el número genuine de nodos de riesgo. 3) Colocación adaptable de fragmentos: este módulo distribuye los fragmentos codificados desde el nodo líder a los nodos seguidores.
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