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https://doi.org/10.37815/rt= e.v33n2.828

Artículos originales=

 

Análisis comparativo de Métodos de Consenso sobre plataformas Blockchain

Comparative analysis of Consensus Methods on Blockchain platforms=

 

Ximena Campaña Iz= a1 https://orcid.org/0000-0001-5929-2= 085, Xavier Zumba Sampedro1 https://orcid.org/0000-0002-8292-5= 490, Mario Raúl Morales3 http://orcid.org/0000-0002-7493-80= 72, Santiago Morales Cardoso1 http://orcid.org/0000-0002-3833-96= 54

 

1<= span class=3Dnormaltextrun>Facultad de Ingeniería y Ci= encias Aplicadas, Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador=

xmcampana@uce.edu.ec, wxzumba@uce.edu.ec, smorales@uce.edu.ec

 

3Universidad de Alicante, Alicante, España

mrmm17@alu.ua.es

 

Enviado:         <= /span>2021/06/29

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30                          <= span class=3Deop>

Resumen

En la presente investigaci= ón se plantea realizar un análisis comparativo entre los diferentes métodos de consenso existentes, los cuales son los encargados de registrar, validar y realizar transacciones dentro de la tecnología Blockch= ain. Se identifica la presencia de propiedades consideradas como esenciales para= su aplicabilidad y eficacia. Se considera características relevantes que permi= tan determinar cuál o cuáles de los diferentes métodos de consenso ayudan a mej= orar problemas de escalabilidad o seguridad que tiene, hasta el momento, esta tecnología en cada plataforma. Se determina el valor de cada una de las características y posteriormente se asigna ponderaciones. Cada una de las características consideradas para la comparación no poseen la misma relevan= cia, por lo cual, se realiza una nueva ponderación que permite obtener resultado= s de acuerdo al valor e importancia de éstas en cada uno= de los protocolos. Finalmente, se determina que los protocolos con mejores características son Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas, Prueba de Par= ticipación Delegada y Prueba de Trabajo; siendo Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas el me= jor método por realizar 10.000 transacciones por segundo con baja latencia y un bajo consumo de recursos, entre las características más relevantes.

3D"Cuadro

Palabras clave: criptomoneda, cadena de bl= oques, tecnología primaria, métodos de consenso, minería.

Abstract

A comparative analysis between different existi= ng methods for registering, validating, and carrying out transactions within Blockchain technology was performed in this research. Properties considered essential because of their applicability and efficacy were identified. Rele= vant characteristics to determine which of the different consensus methods help improve scalability or security problems that this technology has, so far, = in each platform, were considered. These characteristics do not have the same importance. Therefore, a new score that allows obtaining results according = to the value and relevance of its protocols was introduced.  The protocols with the best characteris= tics were: Delegated Tolerance of Byzantine Faults, Delegated Proof of Participation, and Proof of Work; being Delegated Tolerance of Byzantine Faults, the best method to, among the most relevant characteristics, carry = out 10000 transactions per second with low latency and low resource consumption= .

 

Keywords: <= span lang=3DEN-US style=3D'font-size:12.0pt;color:black;mso-ansi-language:EN-US; mso-fareast-language:ES-MX'>criptocurrency, blockhchain, primary technology, conse= nsus methods, mining.=

 

Introducción<= /span>

Blockchain (BC) o cadena de bloques es considerada una tecnología primaria (Conti, Kumar, Lal, & Ruj, 2018) y, definida co= mo la aplicación principal de las criptomonedas que permite la inmutabilidad e integridad de los datos (Mora et al., 2021). Se conoce como un libro de contabilidad distribuido para registrar transacciones, mantenido por varios nodos sin autoridad central mediante un método criptográfico distribuido (Cachi= n & Vukolić, 2017).

 

BC tiene numerosos beneficios como descentralización, persistencia, anonimato y auditabilidad. Varios estudios se centran en el uso de la tecno= logía Blockchain en diversos aspectos de aplicación q= ue va desde las criptomonedas, servicios financieros, gestión de riesgos, interne= t de las cosas (IoT) hasta servicios públicos y soci= ales. BC fundamenta la validez de las transacciones mediante mecanismos conocidos como Métodos de Consenso. La presente investigación tiene como objetivo comparar los Métodos de Consenso sobre Plataformas Blo= ckchain a través de la identificación de sus principales características para garantizar el aprovechamiento óptimo de los mismos. Adicionalmente, la novedad que presenta este trabajo radica en la evaluación de Métodos de Consenso de acuerdo con la eficiencia= que presentan y su aplicabilidad en distintos campos.

 

En los siguientes párrafos se revisan varios conceptos utilizados a lo largo del presente trabajo.

 

Crip= tomoneda

Conocidas como una clase de activos en crecimiento (Grobys et al., 2019) o monedas digitales que dependen de algoritmos criptográficos para proporcionar a los usuarios un medio de intercambio seguro, creación de dinero y transacciones. Definidas legalmente como "monedas digitales convertibles" o como un "equivalente digital de efectivo" (Papadopoulos, 2015).

 

Bitcoin es la criptomoneda más conocida que registra sus transacciones monetarias en tecnología BC (Swan, 2018); se trata de un sistema de pago electrónico criptográficamente seguro, basad= o en el esquema de clave pública (Conti et al.,= 2018). Es la primera aplicación desarrollada con tal tecnología y se piensa que fue creada en 2008 por Satoshi Nakamoto (Islam= et al., 2019). La escalabilidad es una de sus desventajas, lo que ocasi= ona que se torne lenta (Mora et al., 2019); no obstante, usa un mecanismo conocido como Lightning Network que proporciona pagos ágiles fuera de la cadena (Zhang & Lee, 2019).

 

Actualmente es la criptodivisa más exitosa y ha impulsado la creación de nuevas monedas digitales que mantienen el concepto de descentralización (Conti, Kumar, Lal, & Ruj, 2018) tal como Ether= eum, Ripple, Litecoin, Dash, NEM, Stellar y NEO = (Ruozhou et al., 2019).=

 

Cade= na de bloques

BC permite la inmutabilidad e integridad de los datos en los que se mantiene un registro de las transacciones (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018). Es una base de datos distribuida o libro de contabilidad distribuido controlado por múltip= les entidades (Cachin & Vukolić, 2017) y es resistent= e a la manipulación (Salimitari & Chatterjee, 2019), lo cual brinda resistencia a la censura, es decir, ninguna autoridad central puede impedir= que una de las partes realice negocios en la red (Swan, 2018) y, todas las personas pueden compartir y acceder (Salimitari & Chatterjee, 2019). Las transacci= ones son registradas cronológicamente en el libro mayor (Swan, 2018); mientras más = larga sea la cadena, más complicado será falsificarla (Tahar et al., 2018).

 

Se resume a BC como un sistema que ofrece servicios confiables a un conjunto de nodos o mineros que no confían plenamente entre sí o, como un protocolo distribuido seguro (Cachin & Vukolić, 2017) basado en un m= étodo de consenso para ponerse de acuerdo sobre los nuevos datos (Salimitari & Chatterjee, 2019) como la transferencia segura de instancias únicas de valor mediante internet para mantener la integridad y autenticidad de documentos (Swan, 2018).

 

Una característica principal de BC es la intervención de mineros o nodos que validan y agrupan transacciones en bloques y posteriormente los agregan= a la cadena (Islam et al., 2019). En = la actualidad BC tiene mayor apertura (Morales et al., 2020) y conduce a una g= ran cantidad de nuevos métodos de consenso (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018). Existen tres = tipos de BC: i) públicos, que son descentralizados, ii) privados, el acceso depende de un tercero, iii) consorcio, son cadenas híbridas entre las dos anteriores (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Mine= ros

Son personas o grandes empresas que poseen poder de cómputo limitado (Islam et al., 2019), no necesitan de una= autenticación previa para unirse a la red (Conti et al.,= 2018) y son los encargados de efectuar métodos de consenso en un sistema BC (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018). Cada uno de l= os mineros almacena una copia local de BC y reciben recompensas para garantizar que la cadena se mantenga con honestidad (= Conti et al., 2018). El proceso de registrar un nuevo bloque a la cadena se denomina minería (Fairley, 2017). Un bloque obtiene más credibilidad cuando se construyen sobre él más bloques (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Los nodos o mineros pueden comportarse de manera maliciosa originando el Problema del General Bizantino (Swan, 2018) y pueden afectar la comunicación en la red (Cachin & Vukolić, 2017). Estos nodos maliciosos reciben el nombre de fallas bizantinas (Gramoli, 2017). Para evitar e= ste comportamiento y garantizar un servicio continuo, los mineros ejecutan un protocolo o método de consenso tolerante a fallas (Cachin & Vukolić, 2017).

 

Méto= do de consenso

BC se actualiza cuando hay un acuerdo utilizando un método de consenso = (Swan, 2018). Los métodos o protocolos de consenso son la columna vertebral o núcleo de cualquier aplicación BC <= !--[if supportFields]>CITATION Vir18 \l 3082 (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018). Un sistema ba= sado en BC es tan seguro y robusto como su método de consenso y, la elección de = un método está basada en los requisitos que un sistema necesita para ser implementado (Salimitari & Chatterjee, 2019).

Los protocolos de consenso aseguran que el libro mayor sea compartido e inalterable durante toda su vida CITATION Naw19 \l 3082 (Nawari & Ravindran, 2019), evita eliminar registros o agregar información que no haya sido validada, garantizando de = esta forma su integridad; verifica la continuidad del servicio siendo tolerante a fallas para asegurar que los mineros estén de acuerdo con el orden que se agregan las entradas en la BC (Conti et al= ., 2018), siendo el orden único los mineros incorporan bloques a la cad= ena actualizando de esta manera el libro mayor distribuido (Cachin & Vukolić, 2017).

 

El consenso se determina como un acuerdo general entre todos los nodos = del estado actual del libro mayor (Swan, 2018) y la efectividad de un protocolo de consenso depende también del rendimient= o y estabilidad de la red, comúnmente necesitan de altos cálculos computacional= es y capacidades de comunicación (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Según (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018) existen propie= dades claves para definir la aplicabilidad y eficacia de los protocolos de consen= so:

 

 

En los siguientes párrafos se describen los principales métodos de cons= enso analizados.

 

Prueba de trabajo<= o:p>

Proof<= /span> of = Work (PoW) está basado en un complejo y criptográfico rompecabezas matemático (Conti et al., 2018), difícil de calcular pero fácil de verificar por un patrón de pode= r (Nawari & Ravindran, 2019); es descentral= izado por lo cual los participantes no necesitan autenticación para unirse a la r= ed (Conti et al., 2018). Asegura la continui= dad de la red y tolerancia a fallas (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018), brindando así transparencia, robustez, incorruptibilidad de la red (Nawari & Ravindran, 2019) y un alto nive= l de seguridad (Young, 2019) a los usuar= ios contra ataques Sybil que podrían dañar el funcionamiento del método de consenso y conducir a un posible ataque de dob= le gasto (Conti et al., 2018).

 

La mayor desventaja de PoW es el consumo de energía al realizar los cálculos hash para la verificación en el proceso de minería, la que a su vez depende de la potencia de los recursos informático= s de un minero. Es susceptible a sufrir ataques del 51%, una situación en la que= un adversario aparta a los mineros honestos del proceso minero, lo cual debili= ta el protocolo de consenso (Conti et al., 2018). Es el algoritmo más con= ocido utilizado por Bitcoin que posee 1 MB de tamaño de bloque, tiempo promedio p= ara resolver cada bloque de 10 minutos = (Salimitari & Chatterjee, 2019), es computacionalmente costoso y permite realizar 7 transacciones por segundo (= TPS) (Frumkin, 2019). También es usado por las monedas virtuales Ethereum y Litecoin (Fairley, 2017). Existen métodos de consenso basado= s en PoW que son mencionados a continuación (Salimitari & Chatterjee, 2019):

 

 

 

·  Prueba de capacidad

Proof<= /span> of = Capacity (PoC) es similar= a PoW, fue presentado como un protocolo básico de la criptomoneda Burst. En lugar de depender de la potencia informática de los mineros, se basa en su capacidad de disco duro,= lo cual lo convierte en un método de consenso más eficiente energéticamente. La función hash que utiliza este método de consenso es Sh= abal, donde, los hash son complejos y lentos de calcul= ar y, además están precompuestos y almacenados en la = unidad de disco duro (Porta, 2019).

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de ti= empo transcurrido

Proof<= /span> of = Elapsed Time (PoET), es propuesto por Intel y funciona de forma par= ecida a PoW pero con un co= nsumo de energía menor. Los mineros deben resolver un hash, pero a diferencia de una competencia entre mineros por resolver el siguiente bloque, el minero ganad= or o líder es elegido de manera aleatoria en función de un tiempo de espera obligatorio y cuyo temporizador expira primero (Cachin & Vukolić, 2017).  Posee una baja latencia y un alto rendimiento. Su desventaja es la dependencia de Intel  <= !--[if supportFields]> CITATION Sal191 \l 3082 (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Prueba de participación

Proof<= /span> of = Stake (PoS), es el segundo método de consenso más frecuente en = BC. A diferencia de PoW no genera una competencia e= ntre nodos, la lotería selecciona un nodo para que sea el encargado de resolver = el siguiente bloque (Salimitari & Chatterjee, 2019). Este nodo es conocido como falsificador y es elegido de manera determinista, conforme a = su participación en la red (Debus, 2017) o conforme a su riqueza en términos de esa criptomoneda (Swan,= 2018). El nodo seleccionado usa una firma digital para demostrar su propiedad sobre la participación en lugar de resolver un problema de hash complejo, de esta fo= rma no necesita altos recursos computacionales (Debus, 2017) y lo convierte= en un método de consenso seguro (Young, 2019).

 

Es un protocolo de consenso de ahorro de energía al aprovechar un incen= tivo monetario; sin embargo, al requerir mayor cantidad de participación de nodo= s, ocasiona que la cadena de bloques esté centralizada (Salimitari & Chatterjee, 2019) y no necesaria= mente lo convierte en más eficiente que PoW (Swan, 2018). Además, se or= igina un problema conocido como “nada en juego” que consiste en que un nodo seleccionado no tiene nada que perder si se comporta de manera maliciosa, de forma que podría crear dos conjuntos de bloques nuevos para obtener más recompensas por las tarifas de transacción (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

En este protocolo de consenso no existe minería (Fairley, 2017) y, por lo tanto, no hay recompensa minera. Los mineros son recompensados únicamente con una tarifa de transacc= ión (Salimitari & Chatterjee, 2019). Criptomonedas= como Peercoin, Shadowcash, Nxt, Blackcoin, Cardano, = entre otros, usan PoS como método de consenso (Fairley, 2017). Peercoin puede realizar 8 TPS con una latencia de 8,5 minutos; al igual que Bitcoin, posee un tamaño de bloque de 1 MB CITATION pee20 \l 3082  (peercoinDocs, s.f.)<= !--[if supportFields]>. Cardano puede realizar hasta 250 TPS con un retardo de 10 minutos (Frumkin, 2019). Este método también presenta variaciones que se analizan seguidamente:

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de participación delegada

Delegated<= /i> Proof of Stake o DPoS, es un método de consenso democrático representativo, es decir, todas las partes interesadas votan para elegir algunos nodos como testigos y delegados. Los nodos testig= os son los responsables de crear nuevos bloques y son recompensados, mientras = que los nodos delegados son los encargados de mantener la red y sugerir cambios tales como el tamaño de los bloques, tarifas de transacciones o monto de recompensa (Salimitari & Chatterjee, 2019); si los testig= os no pueden generar bloques en sus turnos, serán despedidos y reemplazados (Zhang & Lee, 2019).

 

DPoS mejora el rendimiento y latencia en comparación a PoS, convirtiéndolo en un protocolo de consenso de ba= jo costo (Zhang & Lee, 2019) y con un nivel= de seguridad bajo (Young, 2019). Cuent= a con mecanismos incorporados para detectar y descartar a un delegado o testigo malicioso (Larimer, 2014). Bitshares y EOS son criptomonedas que utilizan este método de consenso (Zhang & Lee, 2019). EOS puede rea= lizar 5.000 TPS y posee una latencia de 1.5 segundos (Frumkin, 2019).

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de participación alquilada

Leased= Proof of Stake o LPoS, pretende solucio= nar el problema de centralidad de PoS. Permite que los= nodos con bajos saldos participen en la verificación de bloques al agregar una op= ción de arrendamiento permitiendo a los poseedores de riqueza con saldos más alt= os alquilar sus fondos a nodos con saldos bajos por un período de tiempo espec= ífico (Salimitari & Chatterjee, 2019); mientras mayo= r sea la cantidad arrendada a un nodo, las posibilidades de que ese nodo sea eleg= ido para crear el siguiente bloque son mayores (CoinsTelegram, 2018). Una vez que l= os nodos resuelven un bloque, dividirán proporcionalmente la recompensa con los poseedores de riqueza (WavesDocs, s.f.).

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de importancia

Proof<= /span> of = Importance (PoI) se encuentra en criptomonedas como NEM (Option Finance, s.f.). Además de considerar los saldos de los nodos para resolver el siguiente bloque, toma = en cuenta más factores como la reputación de un nodo que es determinado por una función definida por el sistema particular y el número de transacciones ocurridas hacia o desde ese nodo <= !--[if supportFields]> CITATION Sal191 \l 3082 (Salimitari & Chatterjee, 2019). De esta forma= todos los nodos tienen la oportunidad de ser recompensados en función de su lealt= ad y esfuerzo (Option Finance, s.f.). En consecuenc= ia, este protocolo de consenso considera la actividad productiva de la red de l= os nodos, que es más eficiente que solo el equilibrio de los nodos (Nem, s.f.).

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de ac= tividad

Proof<= /span> of = Activity (PoA), es un método de consenso híbrido basado en PoW y PoS, además es robu= sto contra ataques DDoS (Salimitari & Chatterjee, 2019). Los mineros intentan solucionar una función hash en una carrera para encontrar el sigui= ente bloque como se realiza en PoW; sin embargo, el = bloque resuelto únicamente contendrá un encabezado y la dirección del minero sin ninguna transacción. Posteriormente, usando PoS= , se agregan las transacciones al bloque y conforme con el encabezado del bloque resuelto, se selecciona un grupo de nodos validadores o mineros para firmar= el nuevo bloque con el fin de llegar a un acuerdo (Zheng et al., 2018).

 

PoA aumenta la defensa contra los ataques del 51% debido= a que el atacante requerirá tener el 51% o más del poder minero total de la r= ed y el 51% o más de las monedas insertadas en la red para concluir con éxito el ataque (Seth, 2018).

 

·<= span style=3D'font:7.0pt "Times New Roman"'>  Prueba de quemadura

Proof<= /span> of = Burn (PoB) es un método basado en la quema de monedas o envío de monedas a una direcci= ón irrecuperable (Salimitari & Chatterjee, 2019). Al quemar mon= edas los usuarios pueden mostrar su interés en la red obteniendo, de esta forma,= el poder de minar y verificar las transacciones (Prasanna, 2019); los mineros tienen prioridad para resolver el siguiente bloque acorde con la cantidad de monedas que han quem= ado (Debus, 2017). Slimcoin es una criptomoneda que usa este método (Salimitari & Chatterjee, 2019).

Métodos de acuerdo bizantino

A continuación, se presentan algunos métodos basados en el problema de = los generales bizantinos:

= ·  Tolerancia práctica de f= allas bizantinas

Practical<= /i> Byzantine Fault Tolerance (PBFT) es un método en el que todos los nodos= o mineros son confiables y conocidos = (Fairley, 2017) y deben intervenir en el proceso de votación para agregar el siguiente bloque; el consenso se logra cuando más = de dos tercios de los nodos están de acuerdo con ese bloque (Salimitari & Chatterjee, 2019). Para cada blo= que de transacciones, el algoritmo selecciona al azar un conjunto pequeño de usuar= ios únicos de manera segura y justa; además oculta la identidad de estos usuari= os hasta confirmar el bloqueo para protegerlos de los atacantes (Swan, 2018).

 

PBFT es capaz de tolerar el comportamiento malicioso de hasta un tercio= de todos los nodos para permitir la continuidad de las operaciones del sistema= (Fairley, 2017). En comparació= n con PoW, este método alcanza el acuerdo de manera más ráp= ida y económica, no necesita tener activos similares a PoS para participar en el proceso de consenso (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Este método es apropiado para ser usado en BC privadas como Hyperledger. Debido a su escalabilidad limitada y su tolerancia relativamente baja frente a actividades maliciosas no lo hacen adecuado para BC públicas (Debus, 2017). PBFT posee un= alto rendimiento, baja latencia, bajo uso de recursos computacionales y brinda seguridad (Salimitari & Chatterjee, 2019); sin embargo, = puede ser vulnerable frente ataques Sybil cuando la r= ed no posee muchos nodos (Blagojevic, 2019). Zilliqa es una criptomoneda que utiliza este protocolo y realiza 2.828 TPS (Frumkin, 2019).

= ·  Tolerancia delegada de f= allas bizantinas

Delegated<= /i> Byzantine Fault Tolerance (dBFT) se diferen= cia de PBFT al no necesitar la participación de todos los nodos para agregar un nu= evo bloque. En este método, algunos nodos son seleccionados como delegados de o= tros nodos (Salimitari & Chatterjee, 2019), cualquier nodo puede ser delegado siempre y cuando posea equipos de computación adecuados,= una identidad validada y 1.000 GAS que es la recompensa que reciben por su participación en la red (Comben, 2019).

 

Conforme a determinadas reglas es similar al protocolo PBFT, por ejempl= o, ambas admiten únicamente un tercio de nodos maliciosos. Además, dBFT puede eliminar nodos maliciosos o poco confiables de la cadena (Salimitari & Chatterjee, 2019). Una de sus características es la finalidad absoluta, es decir, al final de la última confirmación un bloque no puede ser bifurcado y, por lo tanto, una transacc= ión no puede ser revertida. Para que un bloque sea agregado a la cadena, más de= un tercio de delegados alcanzan un acuerdo y valida= n (Comben, 2019).

 

PBFT presenta una latencia promedio entre 15 y 20 segundos para la crea= ción de bloques (Comben, 2019). NEO es una criptomoneda que utiliza este algoritmo (Zheng et al., 2018)= y actualmente realiza 10.000 TPS con una latencia de 15 segundos (Frumkin, 2019).

= ·  Protocolo de consenso es= telar

Stellar Consensus Protocol (SCP) Se basa en= una variación de PBFT conocida como tolerancia de falla bizantina federada (FBF= T) y brinda servicios de microfinanzas en plataformas BC. Sus nodos llamados federados, ejecutan un protocolo de consenso local entre sus integrantes. Es descentralizado, abierto al público y tiene una latencia muy baja, unos segundos como máximo, haciéndola similar a las transacciones web (Salim= itari & Chatterjee, 2019); es el primer protocolo basado en Acuerdos Bizantinos Federados (FBA) que proporciona a los usuarios la liber= tad para seleccionar entre diferentes combinaciones de otros nodos en los que p= uede confiar para llegar a un acuerdo  CITATION Kol17 \l 3082 (Koller, 2017).

 

Posee un alto rendimiento, baja latencia, uso de recursos computacional= es relativamente bajo (Dinh et al., 2018) y brinda seguridad aun cuando los nodos fallan o nodos maliciosos se unen a la red (Blockchain Support, 2019).

 

Materiales y Mét= odos

Esta investigación usó un método exploratorio de carácter secundario (QuestionPro, 2020). En función de= los métodos de consenso existentes, se identificaron sus principales características para posteriormente realizar una comparación y determinar a= quel protocolo que posee las mejores propiedades. El proceso de estudio se confo= rmó de los siguientes pasos:

 

·&nb= sp;      Selección de métodos de consenso: Permitió reducir el número de protocolos de consenso analizados previamente mediante la identificación de información que sustenten las propiedades Seguridad, Vali= dez y Tolerancia a fallas.

·&nb= sp;      Definición de criterios de análisis: Además del cumpl= imiento de las tres propiedades principales, se determinaron otros aspectos a evalu= ar para su comparación.

·&nb= sp;      Comparación de los protocolos: Se determinó cada uno = de los valores para los parámetros correspondientes a los Método de Consenso. =

 

En este último paso, adicionalmente se realizaron otr= as tareas:

 

·&nb= sp;      Estandarización de datos a valores cualitativos: Algu= nas características lograron mostrar valores numéricos en diferentes escalas; de tal manera, mediante criterios se transformaron los datos numéricos a valor= es cualitativos.

·&nb= sp;      Ponderación de características: Mediante la escala Li= kert se cambiaron los valores cualitativos a valores numéricos en la escala de 1= a 3, lo que permitió sumar sus valores y determinar aquel método que posee mejores características.

·&nb= sp;      Ponderación por convenio: Se consideró si todas las características tienen la misma relevancia, para lo cual, se hizo uso de ponderación por convenio, cuyo objetivo fue asignar pesos a los parámetros = de acuerdo a un criterio.

 

Selección de Métodos de Consenso

Las principales propiedades que debe cumplir un protocolo de consenso p= ara su aplicabilidad y eficiencia son seguridad, validez y tolerancia a fallas = (Viriyasitavat & Hoonsopon, 2018), por lo cual, = se descartaron los métodos en los que no se pudo validar tales propiedades.

 

Al analizar los protocolos para definir la presencia o ausencia de las características antes mencionadas, se determinó que los métodos que cumplie= ron con las tres condiciones principales fueron: Prueba de trabajo, Prueba de participación, Prueba de participación delegada, Tolerancia práctica de fal= las bizantinas y Tolerancia delegada de fallas bizantinas. Para los parámetros Seguridad y Tolerancia a Fallas, se consideró la presencia de estas caracte= rísticas aun cuando sus niveles sean bajos.

 

 

 

Sele= cción de Criterios de Análisis

Existen otras características consideradas relevantes al momento de utilizar un algoritmo de consenso. En la Tabla 1<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se describen las principales cualidades mencionadas en varios artículos científicos:

 

Tabla  SEQ Tabla \* ARABIC 1

Características de los Métodos de Consenso

CARACTERÍ= STICAS

CONCEPTO

Rendimien= to

Número de transacciones que se pueden procesar por unidad de tiempo.

Escalabil= idad

Tamaño de= una red blockchain, es decir, el número de usuari= os que puede aceptar.

Disponibi= lidad

Muestra l= a accesibilidad de los mineros a la red.

Latencia<= o:p>

Indica la cantidad de tiempo que tardan los mineros en llegar a un acuerdo, es deci= r, el tiempo de transacción.

Consumo energético

La cantid= ad de recursos computacionales usados por los métodos de consenso.

Descentra= lización

Nivel de = acceso a la información para todos los nodos o mineros.

Tamaño de bloque

Su valor depende de la estructura de la cadena de bloques.

Generació= n de bloques

Persona encargada de agregar el siguiente bloque a blockchai= n.

Nivel de seguridad

Garantía = que los datos no sean alterados o modificados.

Toleranci= a a fallas

Resistenc= ia a errores producidos por nodos maliciosos.

 

Comparación de los Métodos de Consenso

En características tales como rendimiento, latencia, tamaño de bloque y tolerancia a fallas se identificó su valor real; sin embargo, el resto de <= span class=3DGramE>cualidades únicamente fueron representadas por una valoración cualitativa como Alto, Medio o Bajo como es el caso de escalabilidad, consumo energético, descentralización y nivel de seguridad. = En el caso del parámetro disponibilidad se consideró la facilidad de acceso al libro mayor que puede ser público o privado. En la característica generació= n de bloque los valores posibles fueron: cualquier persona, elección de representante y miembro autorizado. En la Tabla 2<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se detalla cada = una de las propiedades mencionadas con sus respectivos valores por cada método de consenso:

 

Tabla 2

CARACTERÍSTICA

PoW

PoS

DPoS

PBFT

dBFT

Rendimiento

7 TPS

250 TPS=

5.000 TPS

2.828 TPS

10.000 TPS

Escalabilidad

Alto

Alto

Medio

Medio

Medio

Disponibilidad

Pública=

Pública=

Pública=

Privada=

Privada=

Latencia

10 min.=

10 min.=

1.5 seg.

No disponibl= e

15 seg.

Consumo Energético

Alto

Medio

Medio

Bajo

Medio

Descentralización

Alto

Alto

Medio

Medio

Medio

Tamaño de bloque

1 MB

1 MB

No disponibl= e

No disponibl= e

No disponibl= e

Generación de Bloques

Cualquier persona

Cualquier persona

Elección de representante

Miembro Autorizado

Miembro Autorizado

Nivel de seguridad

Alto

Alto

Relativamente bajo

Relativamente bajo

Medio

Tolerancia a fallas

<51% de mineros maliciosos

<51% de mineros maliciosos

<51% de mineros maliciosos

1/3 de miner= os maliciosos

1/3 de miner= os maliciosos

Estandarización de Datos a Valores Cualitativos

Estandarización de datos a valores cualitativos

A base de los valores cuantitativos obtenidos en las variables rendimie= nto, latencia, tamaño de bloque y tolerancia a fallas, se transformaron a valores cualitativos Alto, Medio o Bajo simulando una escala de Likert (McLeod, 2019).

 

En el caso de la variable tamaño de bloque, se ha mostrado su valor únicamente en Prueba de Trabajo y Prueba de Participación, siendo en ambos casos 1 MB, por lo tanto, su valoración cualitativa está dado por la ausenc= ia o presencia de esta característica.

 

En la Ta= bla 3<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se observa los v= alores cualitativos asignados para su posterior comparación. En las características que no ha podido determinarse su valor se visualizará “No disponible”.=

 

Tabla  SEQ Tabla \* ARABIC 3

Valores Cualitativos

CARACTERÍSTICA

ESCALA

VALOR CUALITATIVO

Rendimiento

>=3D 5.000 – < 10.000

Alto

>=3D 2000 – < 5000<= span lang=3DES style=3D'font-size:8.0pt;line-height:102%;color:black;mso-ansi-= language: ES;mso-fareast-language:ES-EC'>

Medio

> de 1 – < 2000<= span lang=3DES style=3D'font-size:8.0pt;line-height:102%;color:black;mso-ansi-= language: ES;mso-fareast-language:ES-EC'>

Bajo

Latencia

>=3D 5 min

Alto

>=3D15 seg. – < 60 seg

Medio

< 15 seg

Bajo

Tolerancia a Fallas<= /p>

< de 51% de nodos maliciosos

Bajo

1/3 de nodos maliciosos

Alto

Disponibilidad

Público

Privado

Tamaño de Bloque

Valor Presente

Valor no Disponible<= /p>

 

Ponderació= n de características

Para analizar de mejor manera los resultados e identificar qué protocol= os son aquellos que cumplen con los mejores estándares en cada una de las características, conforme a la escala de Likert se puede asignar más o meno= s puntos (Palacios, 2002) de acuerdo a la descripción cualitativa que poseen; por lo tanto, en la= Tabla 4= <= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;mso-ansi-language:ES'> se determina la siguiente ponderación:

=  

Tabla  SEQ Tabla \* ARABIC 4

Valores Cuantitativos

VALOR CUALITATIVO

PONDERACI= ÓN

Alto

3

Medio

2

Bajo

1

Público

2

Privado

1

Valor Presente

1

Valor no Disponible

0

Cualquier persona

3

Elección representante

2

Miembro autorizado

1

Nota: Para las variables latencia y consumo de energía estos valores varían, mientras m= enor tiempo o consumo posea, es mejor. Alto equivale a 1, Medio 2 y Bajo 3.

 

Ponderación por convenio

De acuerdo a (Palacios, 2002), los autores consideran que cada una de las características analizadas no po= seen la misma relevancia; los pesos asignados se observan en la Tabla 5 08D0C9EA79F9BACE118C8200AA004BA90B02000000080000000D0000005F005200= 65006600380036003500370034003900320037000000 :

 

Tabla  SEQ Tabla \* ARABIC 5

Ponderación por Convenio

CARACTERÍ= STICA

PONDERACI= ÓN

Rendimiento

15%

Escalabilidad

18%

Disponibilidad

10%

Latencia

10%

Consumo Energético

5%

Descentralización

5%

Tamaño de bloque

2%

Generación de Bloques

1%

Nivel de seguridad

18%

Tolerancia a fallas

18%

TOTAL

100%=

=  

De los valores recopilados en= la investigación, el valor cualitativo asignado a cada uno, el peso asignado a cada métrica cualitativa y, finalmente los resultados luego de realizar la ponderación por convenio se visualizan en la Tabla 6.<= /p>

 

Tabla 6<= /a>

Resultados Análisis

PoW

PoS

DPoS

PBFT

dBFT

Característica

Valor Cualitativo

Val. Pond

Valor Cualitativo

Val. Pond<= /b>

Valor Cualitativo

Val. Pond<= /b>

Valor Cualitativo

Val. Pond<= /b>

Valor Cualitativo

Val. Pond<= /b>

Bajo

1

0,15

Bajo

1

0,15

Alto

3

0,45

Medio<= /span>

2

0,3

Alto

3

0,45

Alto

3

0,54

Alto

3

0,54

Medio<= /span>

2

0,36

Medio<= /span>

2

0,36

Medio<= /span>

2

0,36

Pública

2

0,2

Pública

2

0,2

Pública

2

0,2

Privada

1

0,1

Privada

1

0,1

Alto

1

0,1

Alto

1

0,1

Bajo

3

0,3

No disponible=

0

0

Medio<= /span>

2

0,2

Alto

1

0,05

Medio<= /span>

2

0,1

Medio<= /span>

2

0,1

Bajo

3

0,15

Medio<= /span>

2

0,1

Alto

3

0,15

Alto

3

0,15

Medio<= /span>

2

0,1

Medio<= /span>

2

0,1

Medio<= /span>

2

0,1

Valor presente

1

0,02

Valor presente

1

0,2

No disponible=

0

0

No disponible=

0

0

No disponible=

0

0

Cualquier persona

3

0,3

Cualquier persona

3

0,3

Elección de represent.

2

0,2

Miembro Autorizado<= /o:p>

1

0,1

Miembro Autorizado<= /o:p>

1

0,01

Alto

3

0,54

Alto

3

0,54

Bajo

1

0,18

Bajo

1

0,18

Medio<= /span>

2

0,36

Bajo

1

0,18

Bajo

1

0,18

Bajo

1

0,18

Alto

3

0,54

Alto

3

0,54

Total Ponderación<= /o:p>

19=

1,96

20=

2,01

18=

1,89

15=

1,74

18=

2,22

 

Resultados y Discusión

<= o:p> 

Considerando únicamente la suma de las ponderaciones asignadas se obtie= ne los siguientes resultados de la Figura 1:

 

Figura <= /a>1

Posicionamiento de los Métodos de Consenso por su Ponderación

 

Por las características que presenta Prueba de Participación (PoS) obtiene la mejor puntuación con un total de 20 p= untos. Seguido se encuentra Prueba de Trabajo (PoW) co= n 19 puntos. En la tercera posición está Tolerancia Delegada de Fallas Bizantina= s (dBFT) con 18 puntos. Con la misma puntuación se ubica Prueba de Participación Delegada (DPoS). Finalm= ente, Tolerancia Práctica de Fallas Bizantinas (PBFT) obtiene 13 puntos.

 

Luego de asignar los pesos correspondientes considerando la relevancia = de cada variable en los métodos de consenso (ver subsección Ponderación = por Convenio), la Figura 2 muestra que el posicionamiento de los protocolos difiere:

 

Figura 2=

Posicionamiento de los Métodos de Consenso por Convenio y Ponderación

 

En primer lugar, se ubica dBFT con un valor= de 2,22 puntos. Seguido está PoS con 2,01. Con un = valor no muy lejano, 1,96, se encuentra PoW. En la cu= arta posición se observa a DPoS con 1,89 puntos. Por último, se visualiza que el único protocolo que no ha variado su ubicación = es PBFT alcanzando un puntaje de 1,74. 

 

En este trabajo se ha procurado obtener la ma= yor cantidad de información sobre los Métodos de Consenso que permita identific= ar su aplicabilidad en los diferentes campos. Sin embargo, existen protocolos = que debido a sus características son muy usados en varias áreas como es el caso= de Prueba de Trabajo que es utilizado como algoritmo criptográfico por varias plataformas como Bitcoin y Ethereum.

 

Una vez que se ha determinado los pesos a cada una de las características dependiendo de la importancia de las mismas en el funcionamiento de los protocolos de consenso, se identifica que el mejor resultado lo obtiene dBFT que ha incrementado significativamente las transacciones por segundo, permitiendo realizar 10.0= 00 transacciones con una latencia de 15 segundos (Frumkin, 2019), tiene un bajo consumo de recursos; sin embargo, es un protocolo usado generalmente en BC privadas, por lo cual no todas las personas tienen acceso. Presenta mejoras= en tolerancia a fallas, admitiendo únicamente un tercio de nodos maliciosos dentro de la red (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

PoS = se ubica en la segunda posición, el mejoramiento que presenta es con respecto = al número de transacciones que realiza por segundo en comparación a PoW y al no generar una competencia entre nodos, el c= onsumo energético es menor; no obstante, su latencia no presenta una reducción rel= evante. De la misma forma mantiene la descentralización, por lo tanto, su toleranci= a a fallas es baja pero su nivel de seguridad garantiza la inmutabilidad de los datos. Por otro lado, se conoce que Peercoin fu= e la primera criptomoneda en usar este protocolo de consenso, muestra una capitalización de mercado baja (Criptonario, 2019).

 

PoW = es el método de consenso más utilizado; sin embargo, se posiciona en el tercer lu= gar al poseer un alto consumo de recursos computacionales. Entre sus principales características se conoce que brinda un alto nivel de seguridad y mantiene = la descentralización que es una característica fundamental en la tecnología Blockchain. A pesar de que su latencia se encuentra e= n un nivel alto y su tolerancia a fallas es más baja frente a los otros métodos,= es un algoritmo que posee una buena escalabilidad (Zhang & Lee, 2019). Su uso en criptomonedas ha colaborado para que éstas se encuentren en las tres primer= as posiciones de la capitalización de mercado.

 

En la cuarta posición se encuentra DPoS. Este protocolo ha presentado mejoras con respecto al número de transaccione= s y su tiempo de latencia ha disminuido significativamente (Frumkin, 2019). La incorporac= ión de un bloque a la BC está determinada por la elección a un representante   reduciendo así la descentralización. Su nivel de seguridad se mantiene siendo alto con respecto a PoW pero aún los nodos pueden comportarse de ma= nera maliciosa. Su nivel de escalabilidad no es igual que en PoS pero con referencia al consumo energético si presenta mejoras.

 

Finalmente, en última posición se encuentra <= /span>PBFT. Aunque siendo del mismo grupo de prot= ocolos junto con dBFT, se observa que en este método de consenso no ha sido posible determinar su valor de latencia, pero se visual= iza que ha presentado mejoras en el parámetro de rendimiento (Frumkin, 2019). Este método, comúnmente es aplicado en BC con lo cual admite el comportamiento malicioso= de solo un tercio de los nodos y su escalabilidad es limitada debido a que es adecuada para una red de alto rendimiento con un pequeño número de nodos (Zhang & Lee, 2= 019). Además, al ser usada en cadenas privadas pierde su valor de descentralización. =

 

La primera aplicación de la tecnología Blockchain fue la moneda virtual y, la fiabilidad y seguridad de sus transacciones están determinadas por los Métodos de Consen= so usados para validarlas y lograr un acuerdo para agregar un nuevo bloque a la cadena. BC brinda transparencia en la supervisión de las operaciones; sin embargo, esta transparencia puede comprometer la privacidad en particular cuando se refiere a datos personales y puede resultar beneficiosa para aque= llas personas dedicadas a realizar actividades ilícitas como el lavado de dinero, venta de mercancías ilegales, delitos informáticos, etc. Actualmente, exist= e una carencia generalizada de leyes que regulen el comercio de criptomonedas y carteras digitales, lo cual causa vulnerabilidades en los derechos legales = de los consumidores y población en general (Mora et al., 2019).

 

En un futuro, es probable que la seguridad de= los métodos de consenso pueda ser vulnerada debido a los avances computacionale= s. La intervención de la computación cuántica en este ámbito puede descubrir un método que permita vulnerar un cifrado debido a que tal tecnología podría resolver problemas que ahora resultan imprácticos con la computación tradicional (Mora et al., 2021).

<= o:p> 

Conclusiones

Se han identificado las principales características que constituyen un método de consenso, entre ellas están rendimiento, escalabilidad, latencia,= seguridad y tolerancia a fallas. La fortaleza de cada una de estas características determina el mejor aprovechamiento de los protocolos de consenso.

 

Con el crecimiento actual de nuevas tecnologías basadas en BC, se puede aplicar en ámbitos más allá de las criptomonedas. Esta tecnología provee una forma segura y encriptada para que las transacciones no puedan ser modifica= das, garantizando así la inalterabilidad e inmutabilidad de los datos. Si bien la primera aplicación de BC fue las criptomonedas, su uso se ha extendido hacia los contratos inteligentes y últimamente ha llamado la atención en ámbitos = como la industria, salud, IoT, bienes raíces, entre = otros.

 

Para que un nuevo bloque pueda ser incluido en la cadena es necesario q= ue los nodos lleguen a un acuerdo único dentro de la red y, este acuerdo lo consiguen a través del uso de métodos o protocolos de consenso. Usualmente estos métodos de consenso son conocidos como el núcleo de cualquier aplicac= ión basada en la tecnología Blockchain y su seguridad depende de estos protocolos. La importancia de estos métodos= es que los diferentes nodos o mineros que participan en la red, deben poseer la capacidad de enviar mensajes entre sí con altos niveles de confianza para garantizar una comunicación segura y efectiva entre pares. 

 

Los métodos de consenso usados con mayor frecuencia son PoW y PoS. PoW es el al= goritmo usado por Bitcoin y a pesar de realizar un número bajo de transacciones por segundo posee una buena escalabilidad y un alto nivel de descentralización;= además asegura la tolerancia a fallas y brinda seguridad en la red; es el protocol= o de consenso que usa gran cantidad de energía al realizar complejos cálculos pa= ra la verificación en el proceso de minería. PoS a diferencia de PoW, no genera una competencia en= tre nodos; al contrario, un nodo es seleccionado de acuerdo= a su participación en la red y será el encargado de resolver el siguiente blo= que. En lugar de resolver un hash criptográfico, el nodo usa una firma digital p= ara demostrar su participación. =

 

En los protocolos de consenso existen características como rendimiento, escalabilidad, latencia, entre otras, que ayudan a determinar qué protocolo= de consenso posee las mejores cualidades. Como resultado de analizar cada una = de éstas, se concluye que Tolerancia Delegada de Fallas Bizantinas (dBFT), con 2,22 puntos, es el método de consenso que = brinda los valores más altos en cada uno de los parámetros analizados. Este protoc= olo de consenso ha incrementado el número de transacciones que se pueden realiz= ar por segundo con una latencia relativamente baja en comparación al tiempo que posee tanto PoW como PoS. Además, tiene una baja tolerancia a fallas. No obstante, este protocolo de consenso es usado generalmente en redes privadas, con lo cual se pierde la descentralización.

 

Por las características que presenta, en segundo y tercer lugar se posicionan los métodos de consenso más utilizados, Prueba de Participación = con 2,01 puntos y Prueba de Trabajo con 1,96 respetivamente. En la cuarta posic= ión se observa a DPoS con 1,89 pese a ser una varia= ción de PoS, se diferencia por presentar niveles baj= os de escalabilidad, descentralización y seguridad son. En última posición se mue= stra PBFT alcanzando un puntaje de 1,74 que posee un rendimiento y nivel de seguridad bajo.

 

La centralización es el principal problema por el cual los sistemas actuales no logran garantizar la transparencia de las transacciones. Blockchain por su lado, proporciona la descentralización, es decir, ninguna autoridad control= a la información y la misma se encuentra distribuida en todos los nodos o computadores pertenecientes a la red. Los nodos son los encargados de reali= zar transacciones, validarlas y agregarlas a la cadena de bloques brindado de e= sta manera una mejora significativa a este inconveniente.

 

En la investigación realizada se identifican estudios similares que se enfocan en el uso de métodos de consenso en distintos ámbitos como cadenas = de suministro o IoT. En cada campo de implementaci= ón las características de interés difieren; en el caso de redes de IoT, por ejemplo, la baja latencia es una de las variables más importante. Entre= los métodos de consenso aptos para este uso están PoET y PBFT y, aquellos parcialmente aptos son PoS, DPoS o dBFT (Salimitari & Chatterjee, 2019).

 

Este estudio resume los componentes más importantes desarrollados en su totalidad en el trabajo de (Campaña & Zumba, 2020).

 

Referencias

Algorand. (2019). Algorand. 12 de ene= ro de 2020, https://www.algorand.com/what-we-do/technology/algorand-protocol

Blagojevic, D.= (21 de marzo de 2019). Captainaltcoin.co. 24 de enero de 2020, https://captainaltcoin.com/what-is-practical-byzantine-fault-tolerance-pbft= /

Blockchain Support. (30 de noviembre de 2019). 12 de enero de 2020, https://support.blockchain.com/hc/en-us/articles/360019105391-Stellar-conse= nsus

Buterin, V., & Griffith, V. (2019). Casper the Friendly Finality Gadget. arXiv:1710.09437v4

Cachin, C., &a= mp; Vukolić, M. (17 de Julio de 2017). Blockchain Consensus Protocols in the Wild. IBM Research - Zurich, 24. doi:arXiv:1707.01873v2

Campaña Iza, X. M., & Zumba Sampedro, W. X. (2020). Métodos de consenso sobre plataform= as blockchain: Un enfoque comparativo. 80. http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/21832

Chen, L., X= u, L., Shah, N., Gao, Z., Lu, Y., & Shi, W. (2017). On Security Analysis of Proof-of-Elapsed-Time (PoET). 282-297. doi:10.1007/978-3-319-69084-1_19

CoinsTelegram.= (30 de octubre de 2018). CoinsTelegram. 11 de enero de 2020, https://coi= nstelegram.com/2018/10/30/what-is-leased-proof-of-stake-lpos/

Comben, C. (14= de marzo de 2019). Coin Rivet. 11 de enero de 2020, https://coinrivet.com/es/delegated-byzantine-fault-tolerance-dbft-explained= /

Conti, M., Kumar, S., Lal, C., & Ruj, S. (2018). A Survey on Security and Privacy Issues of Bitcoin. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 39. doi:doi 10.1109/COMST.2018.2842460,

Criptonario. (febrero de 2019). 25 de febrero de 2020, https://criptotario.com/que-es-la-capitalizacion-de-mercados-en-criptomoned= as

Curran, B. (24= de julio de 2018). 13 de enero de 2020, https://blockonomi.com/iota-tangle/

Danezis, G., & Meiklejohn, S. (2016). Centrally Banked Cryptocurrencies. doi:dx.doi.org/10.14722/ndss.2016.23187

Debus, J. (2017). Consensus methods in blockchain systems. Frankfurt School of Fin= ance & Management.

Dib, O., Brousmiche, K.-L., Durand, A., Thea, E., & Hamida, E. (2018). Consortium Blockchains: Overview, Applications and Challenges. International Journa= l On Advances in Telecommunications, 11(1 &2), 51-64.<= /p>

Dinh, T. T., L= iu, R., Zhang, M., Chen, G., & Chin, B. (01 de julio de 2018). Untangling Blockchain: A Data Processing View of Blockchain Systems. IEEE Transacti= ons on Knowledge and Data Engineering, 30(7), 1366-1385. doi:doi: 10.1109/TKDE.2017.2781227

DistrictOx Education Portal. (s.f.). DistrictOx Education Portal. 11 de enero de 2020, https://education.district0x.io/general-topics/ethereum-scaling/what-is-cas= per/

Duchenne, J. (2018). Blockchain and Smart Contracts: Complementing Climate Finance, Legislative Frameworks, and Renewable Energy Projects. Transforming Clim= ate Finance and Green Investment with Blockchains, 303-317. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814447-3.00022-7

Fadhil, M., Ow= en, G., & Adda, M. (junio de 2017). Proximity Awareness Approach to Enhance Propagation Delay on the Bitcoin Peer-to-Peer Network. = 2017 IEEE 37th International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS)= , 2411–2416. doi:10.1109/ICDCS.2017.53

Fairley, P. (Octubre de 2017). Feeding the Blockchain Beast - If Bitcoin ever does go mainstream, the electricity needed to sustain it will be enormous. Block= chain World, 36, 37, 58, 59. http://spectrum.ieee.org/beast1017

Frumkin, D.= (08 de abril de 2019). Invest in Blockchain. 24 de emero de 2020, https://www.investinblockchain.com/transactions-per-second-and-consensus-me= chanisms-of-the-top-50-cryptocurrencies/

Gilad, Y., Hem= o, R., Micali, S., Vlachos, G., & Zeldovich, N. (2017). Algorand: Scaling byzantine agreements for cryptocurrencies. In Proceedings of the 26th Symposium on Operating Systems, 52-68. doi:doi.org/10.1145/3132747= .3132757

Gramoli, V. (2017). From blockchain consensus back to Byzantine consensus. Future Generation Computer Systems, 10. doi:doi.org/10.1016/j.future.2017.09.0= 23

Grobys, K., Ahmed, S., & Sapkota, N. (05 de Diciembre de 2019). Technical trading r= ules in the cryptocurrency market. Finance Research Letters, 20. doi.org/10.1016/j.frl.2019.101396

Hanke, T., Movahedi, M., & William, D. (2018). Dfinity technology overview series, consensus system. doi:arXiv:1805.04548v1

Islam, N., Mäntymäkib, M., & Turunenc, M. (2019). Why do blockchains split? An actor-network perspective on Bitcoin splits. Technological Forecasting &= amp; Social Change, 148, 10. doi:doi.org/10.1016/j.techfore.2019.119743=

Kokoris-Kog= ias, E., Jovanovic, P., Gasser, L., Gailly, N., Syta, E., & Ford, B. (2018). OmniLedger: A Secure, Scale-Out, Decentralized Ledger via Sharding. In 2= 018 IEEE Symposium on, 583-598. doi:10.1109/SP.2018.000-5

Koller, M. (25= de octubre de 2017). ItNext. 12 de enero de 2020, https://itnext.io/the-stellar-consensus-protocol-decentralization-explained= -338b374d0d72

Larimer, D. (2014). Delegated proof-of-stake (dpos). Bitshare whitepaper.

Luu, L., Narayanan, V., Zheng, C., Baweja, K., Gilbert, S., & Saxena, P. (2016).= A secure sharding protocol for open blockchains. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, 17-30. doi:dx.doi.org/10.1145/2976749.2978389

McLeod, S. (20= 19). SymplyPsychology. 28 de enero de 2020, https://www.simplypsychology.org/likert-scale.html

Milutinovic, M., He, W., Wu, H., & Kanwal, M. (s.f.). Proof of Luck: an Efficient Blockchain Consensus Protocol. Proceedings of the 1st Workshop on System Software for Trusted Execution (SysTEX ’16), 1–6. doi:doi.org/10.1145/3007788.3007790

Mitar's Point.= (21 de marzo de 2017). Mitar's Point. 13 de enero de 2020, https://mitar.tnode.com/post/proof-of-luck-consensus-protocol-and-luckychai= n/

Mora, H., Mora= les M., M. R., Pujol López, F. A., & Mollá Sirvent, R. (2021). Social cryptocurrencies as model for enhancing sustainable development. Kyberne= tes, 34. doi:10.1108/K-05-2020-0259

Mora, H., Pujol López, F. A., Mendoza Tello, J. C., & Morales, M. R. (2019). Virtual Currencies in Modern Societies: Challenges and Opportunities. Politics a= nd Technology in the Post-Truth Era, 171-185. doi:10.1108/978-1-78756-983-620191012

Mora, H., Pujol López, F. A., Morales, M. R., & Mollá Sirvent, R. (2020). Disruptive Technologies for Enabling Smart Government in Reserach and Innovation Forum 2020. Disruptive Technologies in Times of Change, 57-69.<= /span>

Morales, S., Morales, M., Trujillo, W., & Paucar, J. (2020). Tecnología blockchain en la optimización de una cadena de sumistro. Revista Arbitra= da Interdisciplinada Koinonia, 5(2), 161-180.

Nawari, N. O., & Ravindran, S. = (04 de Junio de 2019). Blockchain and the built environment: Potentials and limitations. Journal of Building Engineering, 25, 16. doi:doi.org/10.1016/j.jobe.2019.100832=

Nem. (s.f.)= . 11 de enero de 2020, de https://nem.io/technology/

Ongaro, D., & Ousterhout, J. (2014). In Search of an Understandable Consensus Algorithm. In 2014 USENIX Annual Technical Conference (USENIXATC 14), 305-319.

Option Fina= nce. (s.f.). 11 de enero de 2020, https://option.finance/proof-importance-algori= thm

Palacios Gó= mez, J. L. (2002). Estrategias de Ponderación de la respuesta en encuestas de satisfacc= ión de usuarios de servicio. Metodología de Encuestas, 4(2), 175-19= 3.

Papadopoulo= s, G. (2015). Blockchain and Digital Payments:An Institutionalist Analysis ofCryptocurrencies. Handbook of Digital Currency, 153-172. doi:doi.org/10.1016/B978-0-12-802117-0.00007-2

peercoinDocs. (s.f.). 24 de enero de 2020, https://docs.peercoin.net/

Porta, M. (17 = de agosto de 2019). The Cryptonomist. 11 de enero de 2020, https://en.cryptonomist.ch/2019/08/17/proof-of-capacity-poc-consensus-algor= ithm/

Prasanna. (25 = de septiembre de 2019). Cryptoticker. 11 de enero de 2020, https://cryptoticker.io/en/proof-of-burn/

QuestionPro. (2020). 28 de enero de 2020, https://www.questionpro.com/blog/es/investigacion-explorator= ia/

Ruozhou, L., Shanfeng, W., Zilib, Z., & Xuejun, Z. (2019). Is the introduction of futures responsible for the crash of Bitcoin? Finance Research Letters, 7. doi:doi.org/10.1016/j.frl.2019.08.007

Salimitari,= M., & Chatterjee, M. (19 de Junio de 2019). A Survey on Consensus Protocols= in Blockchain for IoT Networks. doi:15. arXiv:1809.05613v4

Seth, S. (04 de abril de 2018). Golden. 11 de enero de 2020, https://golden.com/wiki/Proof-of-activity_(PoA)

Swan, M. (2018). Blockchain for Business: Next-Generation Enterprise Artificial Intelligence Systems. Advances in Computers, 42. doi:doi.org/10.1016/bs.adcom.2018.03.013

Tahar Hammi, M., Hammi, B., Bellot, P., & Serhrouchni, A. (2018). Bubbles of Trust: A descentralized blockchain-based authentication system for IoT. Computers & Security, 78, 126-142. doi:doi.org/10.1016/j.cose.2018.06.004

Viriyasitav= at, W., & Hoonsopon, D. (29 de Julio de 2018). Blockchain characteristics a= nd consensus in modern business processes. Journal of Industrial Information Integration, 13, 32-39. doi:https://doi.org/10.1016/j.jii.2018.07.004

WavesDocs. (s.= f.). 11 de enero de 2020, https://docs.wavesplatform.com/en/blockchain/leasing.h= tml

Young Lee, = J. (2019). A decentralized token economy: How blockchain and cryptocurrency can revolutionize business. Kelley School of Business, Indiana University, 6= 2, 773-784. doi:doi.org/10.1016/j.bushor.2019.08.003

Zamani, M., Movahedi, M., & Raykova, M. (2018). RapidChain: Scaling Blockchain via Full Sharding. In Proceedings of the 2018 ACM SIG= SAC Conference on Computer and Communications Security, 931-948.=

Zhang, S., & Lee, J.-H. (2019). Analysis of the main consensus protocols of blockchain. The Korean Institute of Communications and Information Scien= ces. doi.org/10.1016/j.icte.2019.08.001

Zheng, Z., Xie, S., Dai, H.-N., Chen, X., & Wang, H. (Octubre de 2018). Blockchain challenges and opportunities: a survey. International Journal of Web and Grid Services,= 14(4), 352-375. doi: 10.1504/IJWGS.2018.10016848<= o:p>

------=_NextPart_01D7E2D9.5C299A90 Content-Location: file:///C:/DC7A0CC1/828-FINAL-GALERADA_archivos/item0001.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml Kai18BookSection{5CD1B299-06DF-4897-8745-69F3ACB57BBD}A comp= arative study of LPWAN technologies for large-scale IoT20= 18Kais MekkiEddyBajic, Frederic Chaxel, Fernand Meyer= ICT E= xpress1V= SA05ConferenceProceedings{288B= 78EF-20EC-4E30-B7E4-73E578BCFBB2}<= b:Person>V.S. AbhayawardhanaI.J.Wassell, D. Crosby, M.P. Sellars, M.G. BrownComparison of empirical propagation p= ath loss models for fixed wireless access systems20052005 IEEE 61st Vehicular Technology ConferenceStockholm, Sweden2Hen18ConferenceProceedings<= /b:SourceType>{97B7976C-B377-4B37-9F43-728CD81C5CF8}Hendrik Linka= MichaelRademacher, Karl Jonas and Osianoh Glenn AliuPath Loss Mo= dels for Low-Power Wide-Area Networks: Experimental Results using LoRa2018VDE ITG-Fachbericht Mobilkommun= ikationOsnabrück3Aya19ConferenceProcee= dings{950C19BA-A90C-4298-B65A-8C69984C6D0A}= ZigBee and LoRa based Wireless Sensors for Smart Environment and I= oT Applications2019CappadociaAyanle I. AliSibelZorlu Partal, Salih Kepke, Hakan P. PartalGlob= al Power, Energy and Communication Conference4Usm17Journ= alArticle{6C06B79D-957C-4ACA-98AD-89887E3104CE}Low Power Wide Area Networks: An Overview201= 7Usman RazaParagKulkarni, and Mahesh SooriyabandaraIEEE = Communications Surveys & Tutorials5Mas20JournalArticle<= /b:SourceType>{9A22F277-A607-46ED-BE8E-8AECA7CE59A9}NB-IoT vs. LoRaWAN: An Experimental Evaluation for Industrial Applicatio= ns2020= Massimo BalleriniStudent,Tomm= aso Polonelli, Davide Brunelli, Michele Magno and Luca BeniniIEEE Transactions= on Industrial Informatics6Ora17ConferenceProceedings{579AFCEB-662C-4E97-83AB-738CE7AE1EBA}<= b:Author>Oratile KhutsoaneB= asseyIsong, Adnan M. Abu-Mahfouz<= /b:NameList>IoT Devices and Applications bas= ed on LoRa/LoRaWAN20177= Elm19JournalArticle{6841221D-8591-404E-BA79-8C0610820D15}In= ternet of things in Smart Environment: Concept, Applications, Challenges, a= nd Future Directions2019Elmustafa Sayed Ali AhmedMujtab= aElbagir YousefWorld Scientific News8Gut19= ConferenceProceedings{300FC34F-0DEF-455A-B043-FE33A3= 5431F3}Gutierrez= S.,Martinez, I., Varona, J., Cardona,= M., & Espinosa, R.Smart Mobile LoRa Agriculture System based on Internet of Thi= ngs2019IEEE 39th Central Ameri= ca and Panama Convention9Lui19ConferenceProceedings{2D4EE58F-F061-45C1-BB64-6AA0B2BA97E3}L= oRa Communication as a Solution for Real-Time Monitoring of IoT Devices at = UNICAMP2019International Confe= rence on Smart Energy Systems and Technologies (SEST)Luis F. UgarteMaiqueC. Garcia, Enrico O. Rocheti, Eduardo Lacusta= Jr., Leandro S. Pereira and Madson C. de Almeida10Juh15ConferenceProceedings<= b:Guid>{E8442A92-3CE1-4961-A47A-3A7165DA4A92}<= b:NameList>Juha PetäjäjärviKonstanti= nMikhaylov, Antti, Marko PettissaloOn the Coverage of LPWANs: Ra= nge Evaluation and Channel Attenuation Model for LoRa Technology<= b:Year>201514th International Conference on ITS = Telecommunications (ITST)Copenhagen, Denmark11Dir99Report{DFFBFDCE-0724-4D32-8BA8-F03F1EF9D= 87E}Digital mobile radio towards future generation system= s: Final Report1999Commission)Directorate-Generalfor the Information Society and Media (EuropeanEUR12MHa801BookSection{D43727F4-C924-49A4-A44C-8B3F570807= DE}Empirical formula for propagation loss in land mobile = radio services1980HataM.IEEE Transactions on Vehicular Techno= logy 317-325IEEE13Har031Book{CE17E6C0-241A-46CC-B371-EBCB474EC430}<= /b:Guid>Fixed Broadband Wireless System Design20= 03Wiley= AndersonHarryR.14Con18JournalArticle<= /b:SourceType>{B852F681-AA68-499B-8A7B-B0CC890BE61F}A Survey on Security and Privacy Issues of Bitcoin2018= ContiMauroKumarS= andeepLalChhaganRujSushmitaIEEE Communic= ations Surveys & Tutorials39d= oi 10.1109/COMST.2018.2842460,1= Cac171JournalArticle<= b:Guid>{6C76A7E2-8461-4774-B413-2309320F3BBE}<= b:NameList>CachinChristianVukolićMarkoBlockchain Consensus Protoco= ls in the WildIBM Research - Zurich201724Julio1= 7arXiv:1707.01873v22Pap15JournalArticle{418C5A27-CBDB-4366-8E49-CED387529F44}Blockchai= n and Digital Payments:An Institutionalist Analysis ofCryptocurrenciesHandbook of Digital Currency201= 5153-172PapadopoulosGeorgiosElsevier Inc.doi.org/10.1016/B978-0-12-802117-0.00007-24Swa18JournalArticle{B1A78EF2-2F82-48C5-ADCE-E422DA9174E7}SwanMelanieBlockchain for= Business: Next-Generation Enterprise Artificial Intelligence SystemsAdvances in Computers201842Elsevier Inc.doi.o= rg/10.1016/bs.adcom.2018.03.0135Zha19JournalArticle<= b:Guid>{EED3C977-29A0-4E86-9A57-2630FDBBD739}<= b:NameList>ZhangShijieLeeJong-Hyouk<= /b:NameList>Analysis of the main consensus p= rotocols of blockchainThe Korean Institute of Comm= unications and Information Sciences2019Elsevier Inc.doi.org/10.1016/j.icte.2019.08.= 0018Vir18JournalArticle{2727D7EC-DE0D-4E29-9= 125-0325F1F548CE}ViriyasitavatWattanaHoonsoponDanupolBlockchain characteristics and consensus in mode= rn business processesJournal of Industrial Informa= tion Integration201832-39Julio29Elsevier Inc.https://doi.org/10.1016/j.jii.2018.07.0041= 310Sal191JournalArticle{AD3DF810-7FC1-46D= E-926B-D4ACEC398BEE}SalimitariMehrdadChatterjeeMainakA Survey on Consensus Protocols in Blockchain fo= r IoT Networks201915= Junio19arXiv:1809.05613v411Fai17Jou= rnalArticle{724728FC-B49E-4A62-A04F-4F1E5F6DD973}FairleyPeterFeeding the Blockchain Beast - If Bitcoin ever does go mainstream, the ele= ctricity needed to sustain it will be enormousBloc= kchain World201736, 37, 58, 59Octubrehttp://spectrum.ieee.org/beast1017<= /b:URL>13Gra17= JournalArticle{F1E1FBFC-6F38-4637-9DA2= -398940BF41B9}Gr= amoliVincent= From blockchain consensus back to Byzantine consensusFuture Generation Computer Systems201710Elsevier Inc.doi.org/10.1016/j.future.2017.09.02314Naw19JournalArtic= le{4273D245-8347-4012-855D-8C958EB77805}NawariNawa= riO.RavindranShriraamBlockchain and the built environment: Potentials and limitati= onsJournal of Building Engineering= 201916Junio04= Elsevier Inc.25doi.org/10.1016/j.jobe.2019.10083215Fru19InternetSite{10710359-6CC4-4196-A1EE-619CFAFF30BE}Invest = in Blockchain2019FrumkinDanielabril08https://www.investinblockchain.com/transactions-per-second-and-consensu= s-mechanisms-of-the-top-50-cryptocurrencies/2020emero2417Por19InternetSite{3D4A003F-D3A2-465F-9= 85C-0D3249403D05}The Cryptonomist2019PortaMicheleagosto17https://en.cryptonomist.ch/2019/0= 8/17/proof-of-capacity-poc-consensus-algorithm/2020= enero11<= /b:DayAccessed>Proof of Capacity (PoC)18Deb17J= ournalArticle{535C3331-56CF-424C-8C5B-A488308D3A51}<= /b:Guid>DebusJulianConsensus methods in blockchain systemsFrankfurt= School of Finance & Management2017Tech. Rep19pee20InternetSite= {8D7D662B-6619-4CBA-9FA0-781EC4EC6EF5}peercoinDocshttps://docs.peercoin.net/2020enero2420Lar14JournalArticle{8CD1D565-5983-4416-80A4-F9= CF6AEA03A1}Larim= erDanielDelegated proof-of-stake (dpos)Bit= share whitepaper201421Coi18InternetSite{0A1FAB5C-6E2C-4CB1-B60E-A261DEED9006}CoinsTelegram2018octubre30https://coinstelegram.com/2018/10/30/what-is-leased-pro= of-of-stake-lpos/CoinsTelegram2020enero1122Wav20I= nternetSite{34EF99A2-57A8-47AF-9770-27970179F4D5}https://docs.wavesplatform.com/en/blockchain/leasing.html2020enero11Leasing Proof of Stake<= /b:ShortTitle>WavesDocs23Opt= 20InternetSite{DC241844-E7AA-4= EC9-B811-2DFDC6E0D6E7}Option Fina= ncehttps://option.finance/proof-= importance-algorithm2020enero11= 24Nem20Inter= netSite{388CF69C-1D99-4C27-81B4-100EA3632683}Nem<= b:URL>https://nem.io/technology/2020enero11= 25Set18InternetSite{7B679471-EC3B-40E5-A3CC-E0B48786= ACFC}SethShobhit<= b:Title>Golden2018abril04https://golden.com/wiki/Proof-of-activity_(PoA)2020enero= 1127Pra19InternetSite= {281E23AF-7E8F-4D62-9AD9-15EA299FD5D6}Prasanna<= /b:Author>Cryptoticker2019sept= iembre25https://cryptoticker.io/en/proof-of= -burn/2020enero1128Bla19InternetSite{BAD37DA4-9E75-4944-96D3-55FBDF968585}BlagojevicDobricaCaptainaltco= in.co2019marzo21https://captainaltcoin.com/what-is-practical-byzantine-fault-toler= ance-pbft/2020ene= ro2429Com19InternetSite{AE7C458D-D07A-4CE1-803B-047521A5D5B2}CombenChristina= Coin Rivet= 2019marzo14https://coinrivet.com/es/delegated-byzantine-fault-tolerance-dbft-expla= ined/2020enero1130= Kol17InternetSite{6D9602C1-13A2-4D61-8400-0E7C771141F6}KollerMichaelItNext<= b:Year>2017octubre25https= ://itnext.io/the-stellar-consensus-protocol-decentralization-explained-338b= 374d0d722020enero= 1231Blo19InternetSite{35B456B1-316F-45A0-B780-1E6BE0145503}= Blockchain Support2019noviembre30= https://support.blockchain.com/hc/en-us/articles/360019105391-Stellar-conse= nsus2020enero1233<= /b:Source>Que20InternetSite{219AD164-DD26-46AE-8C79-AC86E152965B}Quest= ionProhttps://www.questionpro.com/blog/es/investigacion-ex= ploratoria/2020en= ero282020= 34McL19InternetSite{EFCBF3D2-97C7-4087-B938-155E1BDC= 86CD}McLeodSaulSymplyPsychology2019https://www.si= mplypsychology.org/likert-scale.html2020enero2835Cri19InternetSite{09215B29-688E-4A4C-8E3D-862A= 5DA1392D}Criptonario2019febrerohttps://criptotario.com/que-es-la-capitalizacion-de-mercados-en-criptomon= edas2020febrero2537HMoJournalArticle{76DD565A-881C-4359-ACD7-EB71E1AD8042}MoraHMorales M.MarioR.Pujol López= FranciscoA.Moll= á SirventRafaelSocial cryptocurrencies as model for enhancing sust= ainable developmentKybernates34Emerald Publishing Limited10.1108/K-05-2020-025940Zhe18JournalArticle= {9F5F166B-B367-4D4A-B6A6-DBF3622B4674}Blockchain challeng= es and opportunities: a survey2018Octub= reInternational Journal of Web and Grid Services352-375ZhengZibin<= b:Last>XieShaoanDa= iHong-NingChenXiangpingWang= Huaimin144DOI: 10.1504/IJWGS.2018.1001= 684826Gro19JournalArticle{1850D6BD-3143-4328= -AB04-7493560ECD5D}GrobysKlausAhme= dShakerSapkotaNiranjanTechnical trading rules in the cryptocurrency market<= b:JournalName>Finance Research Letters2019= 20Diciembre05Elsevier Inc.doi.org/10.1016/j.frl.2019.1013963Isl19JournalArticle{608B4894-669E-4C2F-9042-E67= 881A698D9}Islam<= /b:Last>NajmulMäntymäkib<= /b:Last>MattiTurunencMarjaWhy do blockchains split? An actor-network perspective on Bitcoin sp= litsTechnological Forecasting & Social Change<= /b:JournalName>201910Elsev= ier Inc.148doi.org/10.1016/j.tech= fore.2019.1197436Mor19JournalArticle{D4ECDB8= 4-D68A-4A11-8DCE-A97B0CBACD82}Virtual Currencies in Moder= n Societies: Challenges and Opportunities2019MoraHigini= oPujol LópezFranc= iscoA.Mendoza T= elloJulioCésar= MoralesMarioR.Politics= and Technology in the Post-Truth Era171-185doi:10.1108/978-1-78756-983-6201910127Ruo19JournalArticl= e{7133703A-698D-4E64-BA75-23B2EB9D53CD}RuozhouLiu<= /b:First>ShanfengWanZilibZhangXuejunZhaoIs the introduction of futures res= ponsible for the crash of Bitcoin?Finance Research= Letters20197Elsevier Inc.doi.org/10.1016/j.frl.2019.08.0079Duc18JournalArticle{D8C4AD1E-00DD-4174-AD12-A7E5= EEA7A216}Duchenn= eJamesBlockchain and Smart Contracts: Complementing Climate Finance= , Legislative Frameworks, and Renewable Energy ProjectsTransforming Climate Finance and Green Investment with Blockchains2018303-317Els= evier Inc.https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814447-3.0= 0022-741Tah18<= /b:Tag>JournalArticle{3626D445-20F2-4F= 35-BEEC-B80D29A3B047}Tahar HammiMohamedHammiBadisBel= lotPatrickSerhrouc= hniAhmedBubbles of Trust: A descentralized blockchain-based authent= ication system for IoTComputers & Security2018126-142Esl= evier Inc.78doi.org/10.1016/j.cos= e.2018.06.00412You19JournalArticle{1F0820C8-= DFC1-40A5-B454-C588C1DDB847}Young LeeJeiA decentralized token economy: How blockcha= in and cryptocurrency can revolutionize businessKe= lley School of Business, Indiana University2019773-784Elsevier Inc.62doi.org/10.1016/j.bushor.2019.08.00316Che17JournalArticle{9969D752-C425-4279-A234-F602F63434F= C}On Security Analysis of Proof-of-Elapsed-Time (PoET)2017282-297<= b:NameList>ChenLin= XuLeiShahNolanGao<= /b:Last>ZhiminLuYangShiWeid= ong10.1007/9= 78-3-319-69084-1_1943= Dis20InternetSite{251DF= 0DA-4770-4DD0-BA17-6EB1830F9E3F}DistrictOx Education Port= alhttps://education.district0x.io/general-topics/ethereum-= scaling/what-is-casper/DistrictOx = Education Portal2020enero1144But19JournalArticle{E15C7771-D498-4A90= -A732-5C47E4987A9F}ButerinVitalikG= riffithVirgilCasper the Friendly Finality Gadget2= 019arXiv:1710.09437v445Din18JournalArticle{744F9D50-6CAF-44A7-97F1-2DB5DFBFCC09}Untan= gling Blockchain: A Data Processing View of Blockchain Systems2018julio01DinhTienTuan AnhLiuR= uiZhangMeihuiChenGangChinBengIEEE Transactions on Knowledg= e and Data Engineering1366-1385307doi: 10.1109/TKDE.2017.278122732Gil17JournalArticle{3B9471CB-074C-448D-A287-6E= E6D2DA8E21}Algorand: Scaling byzantine agreements for cry= ptocurrencies.2017GiladYossiHemoRotemMicaliSilvioVla= chosGeorgiosZeldov= ichNickolai<= /b:Author>In Proceedings of the 26th Symposium on Operating = Systems52-68ACMdoi.org/10.1145/3132747.313275746= Alg19InternetSite{219F6B12-84E7-4D62-B3B0-D594D2B24FBE}Algo= rand2019Algoran= dhttps://www.algorand.com/what-w= e-do/technology/algorand-protocol2020enero1247Han18JournalArticle{2B1AAB3D-42D4-4EC8-924B-167E5= C5A668A}Dfinity technology overview series, consensus sys= tem2018arXiv:1805.04548v1 HankeTimoMovahediMahnushWilliamDominic48Dan16JournalArticle{5D9F8FF9-546A-4B66-838D-1E2AEA955BD1}DanezisGeorgeMeiklejohnSarahCentrally Banked Crypt= ocurrencies2016dx.doi.org/10.14722/ndss.2= 016.2318749Luu= 16JournalArticle{C6662B04-D002= -4B97-B745-9552B7430001}= LuuLoiNara= yananVisweshZheng<= /b:Last>ChaodongBawejaKunalGilbertSethSaxenaP= rateekA se= cure sharding protocol for open blockchainsIn Proc= eedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Se= curity201617-30ACMdx.doi.org/10.1145/2976749.297838950Zam18JournalArticle{5C16A509-11FE-42EF-AC64-72C01E4850= 8F}ZamaniMahdiMovahediMahnushRaykovaMarianaR= apidChain: Scaling Blockchain via Full ShardingIn = Proceedings of the 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communication= s Security2018931-948ACM51Kok18JournalArticle{49= 56718A-2A42-45F6-A117-94577DEC51DA}Kokoris-KogiasEleftheriosJovanovicPhilippGasserLinus<= b:Person>GaillyNicolasSytaEwaFordBryanOmniLedger: A Secure, Scale-Out, Decentralized Ledger via= ShardingIn 2018 IEEE Symposium on= 2018583-598IEEE10.1109/SP.2018.000-552Ong14JournalArticle= {E0F452F5-F6CD-4B72-933D-27D1ABE6B929}= OngaroDiegoOusterhoutJohnIn Search of an Understandable= Consensus AlgorithmIn 2014 USENIX Annual Technica= l Conference (USENIXATC 14)201430= 5-31953Dib18= JournalArticle{67611671-CC3E-4= FD0-83E9-38BAF7A6B86A}Consortium Blockchains: Overview, A= pplications and Challenges2018DibOmarBrousmicheKei-LéoDurandAntoineTheaEricHamidaElyesInternational Journal On Advances in Telecom= munications51-6411<= b:Issue>1 &254<= b:Tag>Cur18InternetSite{336784= E8-A0F2-4662-9CF3-80C0850910FD}2018CurranBrian= julio24https://blockonomi.com/iota-tangle/2020enero1355Fad17JournalArticle{52F38539= -783D-48D5-BA95-DCCC90AF6B43}Proximity Awareness Approach= to Enhance Propagation Delay on the Bitcoin Peer-to-Peer Network= 2017junioFadhilMuntadher<= b:Person>OwenGarethAddaMo2017 IEEE 37th International Conference on Dis= tributed Computing Systems (ICDCS)2411–241610.1109/ICDCS.2017.5356Mit17InternetSite= {438767B9-8A5F-42F9-A627-9683E816B108}Mitar's Poi= nt2017marzo21<= b:URL>https://mitar.tnode.com/post/proof-of-luck-consensus-protocol-and-luc= kychain/Mitar's Point2020enero1357MilJournalArtic= le{502DC832-7455-4A8C-8610-448282203E85}Proof of Luck: an Efficient Blockchain Consensus ProtocolMilutinovicMitarHeWarrenWuHowardKanwalMaxinderProceedings of the 1s= t Workshop on System Software for Trusted Execution (SysTEX ’16)1–6ACMdoi.org= /10.1145/3007788.300779058PalJournalArticle{= C47F1BDA-A2EB-4806-A97D-72764C0E7818}Estrategias de Ponde= ración de la respuesta en encuentas de satisfacción de usuarios de servic= ioPalacios Góm= ezJoséLuisMetodología de Encuestas175-19342200236<= b:Tag>Mor21JournalArticle{BB09= D4B7-F03D-420E-BC1E-60B37E132ED5}<= b:Person>MoraH.Pujol LópezF.A.MoralesM.R.Mollá SirventR.Disruptive Te= chnologies for Enabling Smart Government in Reserach and Innovation Forum 2= 020Disruptive Technologies in Times of Change202157-69Spring= er International Publishing38Cam20JournalArticle{D5D0FD1A-6023-4471-949B-1A065C887C4A}Métodos = de consenso sobre plataformas blockchain: Un enfoque comparativo<= b:Year>2020http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/21832<= /b:URL>Campaña IzaXimenaM.Zumba SampedroWashingtonX.Repositori= o Digital UCE8039Car20JournalArticle{348E36A5-E639-7D4E-B722-573B2249733D}T= ecnología blockchain en la optimización de una cadena de sumistro2020Mo= rales C.Santiago.L.Morales M.Mario= R.Trujillato C.V.= WPaucarJ.Revista Arbitrada Interdisciplinada Koinonia161-1805(2)42MarcadorDePosición1JournalAr= ticle{4237E4E3-6484-450A-BF58-09F9361855E5}= Tecnología blockchain en la optimización de una cadena de sumist= ro2020= Cardoso M.Santiago.L.Morales M.Mario= R.Trujillato C.<= b:First>V.WPauc= arJ.Revista Arbitrada Interdisciplinada Koinonia161-1805(2)14 ------=_NextPart_01D7E2D9.5C299A90 Content-Location: file:///C:/DC7A0CC1/828-FINAL-GALERADA_archivos/props002.xml Content-Transfer-Encoding: quoted-printable Content-Type: text/xml ------=_NextPart_01D7E2D9.5C299A90 Content-Location: file:///C:/DC7A0CC1/828-FINAL-GALERADA_archivos/themedata.thmx Content-Transfer-Encoding: base64 Content-Type: application/vnd.ms-officetheme UEsDBBQABgAIAAAAIQDp3g+//wAAABwCAAATAAAAW0NvbnRlbnRfVHlwZXNdLnhtbKyRy07DMBBF 90j8g+UtSpyyQAgl6YLHjseifMDImSQWydiyp1X790zSVEKoIBZsLNkz954743K9Hwe1w5icp0qv 8kIrJOsbR12l3zdP2a1WiYEaGDxhpQ+Y9Lq+vCg3h4BJiZpSpXvmcGdMsj2OkHIfkKTS+jgCyzV2 JoD9gA7NdVHcGOuJkTjjyUPX5QO2sB1YPe7l+Zgk4pC0uj82TqxKQwiDs8CS1Oyo+UbJFkIuyrkn 9S6kK4mhzVnCVPkZsOheZTXRNajeIPILjBLDsAyJX89nIBkt5r87nons29ZZbLzdjrKOfDZezE7B /xRg9T/oE9PMf1t/AgAA//8DAFBLAwQUAAYACAAAACEApdan58AAAAA2AQAACwAAAF9yZWxzLy5y 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