https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12691
File | Description | Size | Format | |
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joséeduardodeazevedosousa.pdf | PDF/A | 3.17 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Vieira, Alex Borges | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9037224811267705 | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Bernardino, Heder Soares | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co2 | Gonçalves, Glauber Dias | - |
dc.contributor.advisor-co2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5984202704503148 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Freitas, Allan Edgard Silva | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2901867166038988 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Bernardo, Heloísa Pinna | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0523888035641858 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Villela, Saulo Moraes | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/3358075178615535 | pt_BR |
dc.creator | Sousa, José Eduardo de Azevedo | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0414908761681201 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-05-19T16:45:49Z | - |
dc.date.available | 2021-05-18 | - |
dc.date.available | 2021-05-19T16:45:49Z | - |
dc.date.issued | 2020-10-16 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12691 | - |
dc.description.abstract | Started in July 2015, Ethereum is the second-largest cryptocurrency in terms of transaction volume at the moment, behind only Bitcoin, which is the pioneer cryptocurrency. Ethereum’s popularity is on the rise, attracting the scientific community. An important issue under discussion regarding the behavior of the platform concerns the mandatory collection of the fee per transaction on Ethereum and its possible relationship with the pending time for confirmation of the transaction. When submitting their transactions to other users, they are required to provide a kind of tip, the mining fee, for their transaction to be included in the network. The common belief in the Ethereum network is that the higher the rate, the shorter the confirmation time. In the present work, a detailed investigation and analysis of this issue were carried out. To conduct this work, 7.2 million transactions were collected on Ethereum. Next, several analyzes were performed on the fees provided by users and the pending time. Firstly, it is verified if there is any correlation between the transaction pending time to enter the network and several resources related to the fees paid to the operators of the Ethereum network for the execution of transactions, through Pearson and Spearman correlations. Subsequently, analyzes grouping transactions by characteristics are conducted in two ways: (i) by absolute values and (ii) by groups defined using clustering algorithms. These groups seek to find users with similar behaviors, trying to find a correlation between the pending time in these cases. Empirical analyzes showed strong evidence that there is no clear correlation between the fees paid by users and the transaction pending time, concluding that such fees, as well as the system characteristics derived from them, inherent to the Ethereum platform, do not determine the time waiting. In addition to assessing the relationship between confirmation time and fee, in this work, a denial of service attack was assessed, a problem that can also affect the confirmation time of transactions on the Ethereum network. Initially, an attack similar to that of distributed denial of service (DDoS) was defined, in which malicious users with the intention of causing slowness in the network insert specific transactions in the network, containing low gas price, increasing the pending time for transactions. To study this attack, here called Penny Attack, an architecture was defined capable of replicating Ethereum’s ETH network in a local structure. Then, simulations were performed to check the system’s response in normal situations of the network, in periods of attack, and also in periods of high network demand. Finally, seven machine learning techniques were proposed seeking better metrics for classifiers capable of identifying the attack proposed here, where methods with accuracy greater than 0.95 and AUC of 0.89 were obtained, providing a reliable model for detecting this attack. | pt_BR |
dc.description.resumo | Iniciada em julho de 2015, Ethereum é a segunda maior criptomoeda em volume de transações nesse momento, atrás apenas do Bitcoin, que é a criptomoeda pioneira. A popularidade de Ethereum está em franca ascensão, atraindo a comunidade científica. Uma importante questão em discussão pelo comportamento da plataforma diz respeito à cobrança obrigatória da taxa por transação no Ethereum e a sua possível relação com o tempo de espera para confirmação da transação. Ao enviarem suas transações a outros utilizadores da rede, os usuários são obrigados a fornecer uma espécie de gorjeta, a taxa de mineração, para que sua transação seja incluída na rede. A crença comum na rede Ethereum é que quanto maior a taxa, menor o tempo de confirmação. No presente trabalho, foi realizada uma investigação e análise detalhada dessa questão. Para conduzir esse trabalho, foram coletadas 7.2 milhões de transações no Ethereum. A seguir, foram realizadas diversas análises acerca das taxas fornecidas pelos usuários e o tempo de espera para uma transação ser minerada. Primeiramente foi verificado se existe alguma correlação entre o tempo de espera de uma transação para adentrar a rede e diversos recursos relacionados às taxas pagas aos operadores da rede Ethereum para execução de transações, por meio de correlações de Pearson e Spearman. Posteriormente, análises agrupando as transações por características são conduzidas de duas formas: (i) por valores absolutos e (ii) por grupos definidos a partir de algoritmos de clusterização. Esses agrupamentos buscam encontrar usuários com comportamentos parecidos, tentando encontrar correlação entre o tempo de espera das transações nesses casos. As análises empíricas mostraram fortes evidências de que não há uma correlação clara entre as taxas pagas pelos usuários e o tempo de espera da transação, concluindo que tais taxas, assim como as características do sistema delas derivadas, inerentes a plataforma Ethereum, não determinam o tempo de espera. Além da avaliação da relação existente entre tempo de confirmação e taxa, nesse trabalho, foi avaliado ataque de negação de serviço, um problema que também pode afetar o tempo de confirmação de transações na rede Ethereum. Inicialmente, foi definido um ataque semelhante ao de negação de serviço distribuído (DDoS), em que usuários maliciosos inserem transações específicas, as quais possuem valores muito baixos de gas price, com intuito de provocar lentidão na rede são inseridas na rede, aumentando o tempo de espera das transações. Para estudar este ataque, aqui denominado de Penny Attack, foi definida uma arquitetura capaz de replicar a rede ETH do Ethereum em uma estrutura local. Em seguida foram executadas simulações para verificar a resposta do sistema em situações normais da rede, em período sobre ataque, e também em períodos de alta demanda da rede. Por fim, foram propostas sete técnicas de aprendizado de máquina buscando melhores métricas de classificadores capazes de identificar o ataque aqui proposto, onde foram obtidos métodos com acurácia maior que 0,95 e AUC de 0,89, fornecendo uma modelo confiável para detecção deste ataque. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ICE – Instituto de Ciências Exatas | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Ethereum | pt_BR |
dc.subject | Correlação de atributos | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Penny attack | pt_BR |
dc.subject | Feature correlation | pt_BR |
dc.subject | Machine learning | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.title | Uma análise de correlação entre tempo de espera e transações no Ethereum | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
Appears in Collections: | Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações) |
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