EVENTO
Modelagem e Análise Temporal da Rede de Transações de uma Plataforma de Consenso Distribuído
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
Plataformas de consenso distribuído tem demonstrado intenso crescimento nos últimos anos. Estas têm sido capazes de envolver diversos setores da tecnologia e outras áreas do conhecimento, no meio acadêmico e industrial, em sua utilização, desenvolvimento e estudo. Plataformas baseadas na tecnologia blockchain oferecem a execução de transações sem o envolvimento de third trusted party. Essa característica e sua ampla aplicabilidade tem sido o motor do seu sucesso. Particularmente as aplicações voltadas para o sistema financeiro são as que denotam maior popularidade a tecnologia. Bitcoin, plataforma pioneira baseada na tecnologia, é o exemplo mais notório neste contexto. Entretanto, outra plataforma mais recente, denominada Ethereum, está em franca ascensão nesse cenário. Apesar do crescente interesse pela tecnologia, há poucos estudos analíticos sobre tema. Em sua maioria, o objeto de estudo é o famoso Bitcoin. As demais plataformas, como Ethereum, compõem uma pequena parcela desses trabalhos, mesmo representando uma fração significativa do uso de plataformas de consenso distribuído. A análise temporal de uma rede de transações permite verificar mudanças ocorridas, o comportamento e perfis dos usuários da plataforma. Alguns trabalhos de importância tem o Ethereum como objeto de análise. Entretanto, nenhum ainda realizou uma abordagem temporal da análise do cenário modelado. O objeto de estudo desta dissertação são as transações da plataforma Ethereum. A escolha por esta plataforma se encontra na sua vasta gama de operações, combinando as tecnologias blockchain e smart contracts. Além disso, atualmente é a segunda plataforma mais utilizada dentre as cryptocurrencies. Este trabalho realiza a modelagem dos dados de transações do Ethereum utilizando a representação matemática de Grafos MultiAspectos (MAGs). Diferentemente de redes de tempo cíclico as transações realizadas pelos usuários são contínuas e não possuem padrões de periodicidade. Dessa forma, seu comportamento pode variar. Uma análise compacta, que agrega todas as informações, não permite a visualização, ou quantificação dessas mudanças. Assim, o objetivo desse é apresentar da análise da rede modelada o comportamento e a evolução da rede de transações do Ethereum no tempo. Mostrando que a análise temporal agrega informações importantes em um estudo com esse viés. Aplicamos este modelo em uma plataforma emergente e pouco estudada, na literatura obtendo diversas características interessantes acerca do comportamento dos participantes da rede.
Data Início: 19/03/2019 Hora: 09:00 Data Fim: 19/03/2019 Hora: 13:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Juliana Zanelatto Gavião Mascarenhas - - LNCC
Orientador: Artur Ziviani - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Daniel Sadoc Menasché - Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Fabíola Gonçalves Pereira Greve - Universidade Federal da Bahia - UFBA
Suplente Banca Examinadora: Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
