Omniblock : Uma Blockchain para IoT com integração de múltiplos algoritmos de consenso

Abstract

A Internet das Coisas (do inglês Internet of Things (IoT)) tornou-se popular ao conectar dis- positivos do cotidiano à Internet. No entanto, esses dispositivos frequentemente lidam com

dados sensíveis dos usuários, como informações de saúde e localização, exigindo um proces- samento rápido das transações; por isso, é crucial garantir o desempenho do registro desses

dados. A tecnologia Blockchain, originalmente criada para suportar criptomoedas, passou a ser adotada em diversas áreas, como saúde e logística, e, mais recentemente, na IoT, para proteger as informações. Porém, as blockchains tradicionais, baseadas em blocos encadeados e algoritmos de consenso de alto consumo computacional, não atendem satisfatoriamente às exigências da IoT, que requer confirmação rápida de blocos e baixo uso de CPU, memória e bateria. Além disso, escolher qual(is) algoritmo(s) de consenso usar em blockchains para IoT é um desafio em aberto. Considerando essas limitações, esta tese apresenta o desenvolvimento de uma blockchain, denominada OmniBlock, que combina diversos algoritmos de consenso. A

tese também elabora uma estratégia, utilizando algoritmos genéticos, para seleção das com- binações de algoritmos de consenso mais adequadas para IoT. A blockchain OmniBlock foi

implementada utilizando Directed Acyclic Graph (DAG). A hipótese desta tese é de que o uso de uma blockchain baseada em DAG, que combine múltiplos algoritmos de consenso, melhora o desempenho do registro de dados, através da redução do tempo de criação de novos blocos e

do consumo de recursos computacionais em ambientes IoT. A blockchain desenvolvida é ava- liada através de experimentos que comparam a OmniBlock, com suas diversas combinações

de algoritmos de consenso, a uma blockchain tradicional, com blocos lineares e que não utiliza combinações de algoritmos de consenso. Os resultados mostram uma redução no tempo de confirmação de blocos e no uso de recursos computacionais, contribuindo para o reforço do desempenho do registro de dados em ambientes IoT.