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Mestrado - Filipe Lautert

por dirppg-ct publicado 27/08/2020 09h44, última modificação 27/08/2020 13h27
Proveniência de dados distribuída: Computação em névoa e Blockchains melhorando o controle de privacidade, confiança e confiabilidade.
Quando
02/10/2020
de 13h30 até 16h30
(America/Sao_Paulo / UTC-300)
Onde
Via videoconferência
Pessoa de contato
Prof. Luiz Celso Gomes Junior, Dr.
Participantes
Orientador(a): Prof. Luiz Celso Gomes Junior, Dr. - UTFPR
Coorientador(a): Prof. Daniel F. Pigatto, Dr. - UTFPR
Banca examinadora:
Presidente: Prof. Luiz Celso Gomes Junior, Dr. - UTFPR
Prof. Carlos Alberto Maziero, Dr. - UFPR
Profa. Rita Cristina Galarraga Berardi, Dra. - UTFPR
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Resumo: Sistemas de Proveniência de Dados permitem o rastreamento da origem e evolução das informações, melhorando a confiança entre as partes. Este é um requisito importante para uma ampla gama de aplicações, como segurança alimentar, cadeias de abastecimento e monitoramento de surtos epidêmicos, entre outros. Muitos desses aplicativos são distribuídos de forma inerente e exigem altos níveis de privacidade e confiança.

computação em névoa e Blockchains são soluções tecnológicas recentes que nasceram de avanços da nuvem e computação distribuída. A computação em névoa concentra-se em trazer a nuvem para mais perto do usuário final, enquanto Blockchain fornece transparência sem uma entidade centralizada. Ambos podem ser complementares, já que a computação em névoa espalha os dados e o armazenamento, enquanto o Blockchain mantêm a consistência e confiabilidade.

Este trabalho descreve uma arquitetura que permite o rastreamento da proveniência dos dados em uma camada de névoa distribuída. Blockchains são empregados para fornecer transparência, e cada nó da névoa tem controle sobre o que é tornado público na nuvem. A arquitetura proposta permite proveniência de dados rápida e confiável para clientes executando na névoa usando serviços que mantêm as informações consistentes entre todas as partes interessadas. As informações do sistema estão associadas a uma prova de autenticidade, e os autores têm controle sobre a eventual publicação dessas informações.

A arquitetura foi construída com base no modelo de proveniência definido pelo W3C Prov, simplificando a adoção da solução. Foi desenvolvida uma aplicação composta por um cliente e uma API restful (Application Programming Interface) que é capaz de armazenar e compartilhar informações de proveniência em um Blockchain usando padrões abertos. Os resultados de testes extensivos são relatados demonstrando que a arquitetura proposta tem um desempenho adequado em vários cenários de recursos e níveis de confiabilidade de rede variáveis.
Palavras-chave:
Proveniência de dados, Blockchain, computação em névoa


Distributed data provenance: Fog Computing and Blockchains improving privacy control, trust and reliability
Abstract: Data Provenance systems enable tracking of the origin and evolution of information, improving trust among parties. This is an important requirement for a wide range of applications such as food safety, supply chains, and monitoring of epidemic outbreaks. Many of these applications are inherently distributed and require high levels of privacy and trust.

Fog computing and Blockchains are recent technological solutions that were born from advancements in Cloud and distributed computing. Fog computing focuses on bringing the Cloud closer to the edge user while Blockchain provides transparency without a trusted centralized entity. Both can be complimentary as Fog computing spreads the data and computer storage while Blockchain can keep it consistent and trustworthy.

This work describes an architecture that allows the tracking of data provenance in a wide-area distributed Fog layer. While Blockchains are employed to provide transparency, each Fog node has control over what is made public on the Cloud. The architecture proposed in this paper enables fast and reliable data provenance for clients executing in the Fog node using software services that keep the information consistent across all interested parties in the Cloud. Information in the system is associated with a proof of authenticity, but authors have control over the eventual publication of such information.

The architecture was built upon the well established provenance model W3C Prov, which simplifies adoption of the framework. An application was developed consisting of a client and a restful API (Application Programming Interface) that is able to store and share provenance information in a Blockchain using open standards. Results from extensive tests are reported showing that the proposed architecture performs adequately in several scenarios of varying resources and levels of network reliability.
Keywords: Data Provenance, Blockchain, Fog Computing

Lista de publicações:
Lautert, Filipe and Pigatto, Daniel F. and Gomes-Jr, Luiz. Blockchain-based Data Provenance. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computação (SBRC) - Wblockchain Workshop, 2020

Lautert, Filipe and Pigatto, Daniel F. and Gomes-Jr, Luiz. A fog architecture for privacy-preserving data provenance using blockchains. In: IEEE ISCC - 8th Workshop on Communications in Critical Embedded Systems (WoCCES), 2020

Obs: Esta defesa será realizada exclusivamente através de videoconferência, caso tenha interesse em acompanhar, entre em contato com o orientador com pelo menos 24 horas de antecedência da data de realização.