asegurando el intercambio de datos grandes: un marco de blockchain integrado para el comercio de datos de ciclo completo con confianza y resolución de disputas
Autores: Zhou, Chuangming; Yang, Zhou; Yue, Shaohua; Xuan, Bona; Wang, Xi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
asegurando el intercambio de datos grandes: un marco de blockchain integrado para el comercio de datos de ciclo completo con confianza y resolución de disputas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Grandes datos
Basado en blockchain
Plataformas de comercio de datos
Basado en Ethereum
Contratos inteligentes
Entrega segura de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
En la era del big data, facilitar un flujo eficiente de datos es de suma importancia. Los gobiernos y empresas de todo el mundo han estado invirtiendo en la industria del big data, promoviendo el intercambio y comercio de datos. Sin embargo, las plataformas existentes de comercio de datos a menudo sufren problemas como violaciones de privacidad, puntos únicos de falla, manipulación de datos y transacciones no transparentes debido a su dependencia de servidores centralizados. Para abordar estos desafíos, se han propuesto modelos de transacción de big data basados en blockchain. Sin embargo, estos modelos a menudo carecen de integridad del sistema y no logran satisfacer completamente los requisitos de los usuarios mientras se garantiza la seguridad adecuada. Para superar estas limitaciones, este documento presenta un modelo de comercio de big data basado en Ethereum que establece un sistema de comercio completo y seguro. El modelo tiene como objetivo proporcionar a los usuarios servicios más convenientes, seguros y profesionales. A través de la utilización de contratos inteligentes, los usuarios pueden coincidir eficientemente los datos y negociar precios en línea mientras se garantiza la entrega segura de datos a través de tecnologías de cifrado. Además, el modelo introduce una entidad de tercera parte de confianza que ofrece servicios profesionales de evaluación de datos y protege activamente la propiedad de los datos del usuario en caso de disputas. La implementación del modelo incluye el desarrollo de contratos inteligentes y el código de aprendizaje automático necesario, seguido de pruebas rigurosas y validación. Los resultados experimentales validan la efectividad y confiabilidad de nuestro modelo propuesto, demostrando su potencial para garantizar un comercio eficaz y seguro de big data.
Descripción
En la era del big data, facilitar un flujo eficiente de datos es de suma importancia. Los gobiernos y empresas de todo el mundo han estado invirtiendo en la industria del big data, promoviendo el intercambio y comercio de datos. Sin embargo, las plataformas existentes de comercio de datos a menudo sufren problemas como violaciones de privacidad, puntos únicos de falla, manipulación de datos y transacciones no transparentes debido a su dependencia de servidores centralizados. Para abordar estos desafíos, se han propuesto modelos de transacción de big data basados en blockchain. Sin embargo, estos modelos a menudo carecen de integridad del sistema y no logran satisfacer completamente los requisitos de los usuarios mientras se garantiza la seguridad adecuada. Para superar estas limitaciones, este documento presenta un modelo de comercio de big data basado en Ethereum que establece un sistema de comercio completo y seguro. El modelo tiene como objetivo proporcionar a los usuarios servicios más convenientes, seguros y profesionales. A través de la utilización de contratos inteligentes, los usuarios pueden coincidir eficientemente los datos y negociar precios en línea mientras se garantiza la entrega segura de datos a través de tecnologías de cifrado. Además, el modelo introduce una entidad de tercera parte de confianza que ofrece servicios profesionales de evaluación de datos y protege activamente la propiedad de los datos del usuario en caso de disputas. La implementación del modelo incluye el desarrollo de contratos inteligentes y el código de aprendizaje automático necesario, seguido de pruebas rigurosas y validación. Los resultados experimentales validan la efectividad y confiabilidad de nuestro modelo propuesto, demostrando su potencial para garantizar un comercio eficaz y seguro de big data.