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Entendiendo las tecnologías de libro mayor distribuido: más allá de la blockchain

Explora las diversas aplicaciones de las tecnologías de libro mayor distribuido más allá de las criptomonedas.

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Las tecnologías de registro distribuido (DLT) han llamado la atención en los últimos años, especialmente con el auge de las cadenas de bloques y las criptomonedas. Sin embargo, mucha gente confunde estas tecnologías, lo que limita su comprensión sobre lo que realmente puede hacer la DLT. Esto a menudo causa malentendidos sobre la tecnología en sí y minimiza otros usos importantes más allá de las criptomonedas.

El enfoque en las cadenas de bloques ha dejado en la sombra otros tipos de registros distribuidos. Es importante entender la variedad de DLT y sus aplicaciones potenciales. Este artículo examina un nuevo grafo de conocimiento y ontología que buscan abarcar todo el campo de las tecnologías de registro distribuido, no solo las cadenas de bloques.

Introducción a las Tecnologías de Registro Distribuido

La cadena de bloques es el tipo más reconocido de registro distribuido. Organiza los datos en bloques que están enlazados en una cadena. Bitcoin es la cadena de bloques más famosa, lo que ha llevado a que muchas personas confundan Bitcoin con la cadena de bloques en sí. Sin embargo, hay varias otras aplicaciones de Blockchain, como Ethereum, que introdujo los Contratos Inteligentes, y Hyperledger, que se centra en soluciones empresariales.

Otro tipo de DLT es el Grafo Acíclico Direccionado (DAG). Esta estructura permite que las transacciones se procesen individualmente, evitando las limitaciones de las cadenas de bloques tradicionales. IOTA, por ejemplo, utiliza DAG para soportar el Internet de las Cosas (IoT) manejando microtransacciones sin necesidad de una autoridad centralizada.

Hedera Hashgraph es un ejemplo de un modelo DLT más nuevo que promueve la equidad y la velocidad. Usa votación virtual para asegurar que las transacciones sigan un orden correcto y emplea un protocolo de gossip para compartir información a través de la red. En contraste, Holochain cambia de un modelo de datos centralizado a uno donde cada nodo mantiene su propio registro, fomentando la eficiencia energética.

Malentendidos y Desafíos en DLT

La popularidad de las cadenas de bloques ha llevado a la idea errónea de que son la única forma de tecnología de registro distribuido. Esta visión limitada puede obstaculizar la exploración y uso de varias formas de DLT. Cada tipo tiene características únicas y casos de uso específicos, y reducirlos a una sola variante altera cómo son percibidos y adoptados.

Las organizaciones enfrentan varios desafíos al adoptar DLT. Por ejemplo, si se necesita ingreso de datos manual, pueden ocurrir errores humanos. Además, la comprensión de los registros distribuidos entre los posibles usuarios sigue siendo limitada, lo que puede desincentivar la innovación y la adopción temprana. La falta de estandarización y una terminología unificada complica aún más las cosas, ya que las organizaciones a menudo luchan con la gobernanza y el cumplimiento legal al implementar estas tecnologías.

La Necesidad de un Grafo de Conocimiento

Un grafo de conocimiento puede sintetizar información sobre diferentes tecnologías de registro distribuido y documentar sus relaciones, fortalezas y aplicaciones potenciales. Reúne diversas facetas de DLT, incluyendo especificaciones técnicas, preocupaciones de Seguridad y casos de uso en diferentes industrias.

La nueva ontología tiene como objetivo proporcionar una comprensión integral de las DLT, abarcando no solo las cadenas de bloques, sino una amplia gama de sistemas. Amplía el enfoque para incluir consideraciones de seguridad y cómo estas tecnologías pueden aplicarse en diversos campos.

Creando la Ontología

El proceso de desarrollo de esta ontología siguió varios pasos:

  1. Determinar Dominio y Alcance: El enfoque está en el ecosistema más amplio de tecnologías de registro distribuidas en lugar de un solo tipo.

  2. Revisión Bibliográfica: Se recopiló información sobre diferentes tecnologías, sus componentes, vulnerabilidades de seguridad y posibles usos en diversas industrias.

  3. Definir Preguntas de Competencia: Se creó un conjunto de preguntas que una base de conocimiento debería poder responder, enfocándose en aspectos esenciales de la información recopilada.

  4. Creación de la Ontología: Se construyó una ontología para organizar y expresar la información recopilada de manera clara.

  5. Evaluación: Se evaluó la ontología respondiendo a las preguntas de competencia a través de consultas estructuradas.

  6. Instanciación: La ontología desarrollada se llenó con ejemplos y relaciones del mundo real.

Componentes de la Ontología

La ontología para tecnologías de registro distribuido abarca múltiples áreas, como:

  • Tecnología: Esta sección incluye varios tipos de DLT, sus componentes y estructuras de datos. También aborda problemas de seguridad, vulnerabilidades y ataques potenciales.

  • Aplicaciones Empresariales: Aquí, explora diferentes campos donde la DLT puede ser valiosa, como finanzas, cadenas de suministro y salud. El objetivo es ilustrar cómo la tecnología puede mejorar operaciones y transparencia.

  • Estandarización y Cumplimiento Legal: Esta parte considera estándares existentes, regulaciones y organizaciones involucradas en la creación de pautas para DLT. Destaca la importancia de alinear los sistemas de registro distribuidos con las leyes relevantes en diversas jurisdicciones.

Estructura del Grafo de Conocimiento

El grafo de conocimiento se construye sobre la ontología y consta de tres componentes principales:

  1. Estándares y Autoridades Legales: Información sobre organizaciones que establecen estándares y regulaciones para DLT.

  2. Aspectos Técnicos: Detalles sobre los sistemas, sus componentes, vulnerabilidades y características de seguridad.

  3. Casos de Uso y Sectores Empresariales: Ejemplos de cómo se aplican las tecnologías de registro distribuido en escenarios del mundo real en diversas industrias.

Con este grafo de conocimiento, los usuarios pueden obtener información sobre las relaciones entre diferentes elementos de las tecnologías de registro distribuido, apoyando una mejor toma de decisiones y aplicaciones informadas.

Abordando Desafíos de Seguridad

Como cualquier tecnología, los sistemas de registro distribuido están en riesgo de ataques. Si bien pueden ayudar a mitigar algunos riesgos, pueden surgir nuevas vulnerabilidades. Entender estos desafíos de seguridad es esencial para la implementación exitosa de DLT.

Los tipos comunes de ataques a sistemas de blockchain incluyen ataques del 51%, donde un grupo controla la mayoría del poder de minería, y minería egoísta, donde los mineros explotan su ventaja para ganar recompensas adicionales. Otros sistemas, como el DAG, pueden enfrentar desafíos diferentes, particularmente en cómo manejan el rendimiento frente a los trade-offs de seguridad.

Oportunidades para DLT

Aunque las criptomonedas iniciaron el interés en la tecnología de registro distribuido, hay numerosos casos de uso más allá de solo transacciones financieras. Las DLT pueden facilitar mejoras en las cadenas de suministro al mejorar el seguimiento y la transparencia, lo cual es crucial para industrias como la logística y la seguridad alimentaria.

Además, los servicios gubernamentales podrían beneficiarse de las DLT en áreas como votación, gestión de registros y prevención de fraudes. Otras aplicaciones potenciales incluyen registros de salud, gestión de identidades y derechos de propiedad.

Conclusión

A medida que la tecnología de registro distribuido sigue evolucionando, una comprensión integral de sus diversas formas y aplicaciones es esencial. El grafo de conocimiento y la ontología desarrollados aquí buscan aclarar el panorama de las DLT, iluminando sus consideraciones de seguridad, aplicación y legales. Al ir más allá de un enfoque limitado solo en las cadenas de bloques, este enfoque fomenta una visión más inclusiva del potencial que tienen los registros distribuidos para varios sectores, allanando el camino para la innovación y el crecimiento.

El grafo de conocimiento y la ontología están disponibles para uso público, proporcionando un recurso para investigadores, empresas y responsables de políticas. Representan un paso adelante en la organización y comprensión efectiva del complejo mundo de las tecnologías de registro distribuido, garantizando que los interesados puedan aprovechar su potencial mientras abordan cualquier desafío que puedan enfrentar.

Fuente original

Título: Building a Knowledge Graph of Distributed Ledger Technologies

Resumen: Distributed ledger systems have become more prominent and successful in recent years, with a focus on blockchains and cryptocurrency. This has led to various misunderstandings about both the technology itself and its capabilities, as in many cases blockchain and cryptocurrency is used synonymously and other applications are often overlooked. Therefore, as a whole, the view of distributed ledger technology beyond blockchains and cryptocurrencies is very limited. Existing vocabularies and ontologies often focus on single aspects of the technology, or in some cases even just on one product. This potentially leads to other types of distributed ledgers and their possible use cases being neglected. In this paper, we present a knowledge graph and an ontology for distributed ledger technologies, which includes security considerations to model aspects such as threats and vulnerabilities, application domains, as well as relevant standards and regulations. Such a knowledge graph improves the overall understanding of distributed ledgers, reveals their strengths, and supports the work of security personnel, i.e. analysts and system architects. We discuss potential uses and follow semantic web best practices to evaluate and publish the ontology and knowledge graph.

Autores: Lukas König, Sebastian Neumaier

Última actualización: 2023-03-29 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2303.16528

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16528

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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