論文の概要: Talaria: A Framework for Simulation of Permissioned Blockchains for
Logistics and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02260v2
- Date: Wed, 31 Mar 2021 00:22:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 08:20:49.530268
- Title: Talaria: A Framework for Simulation of Permissioned Blockchains for
Logistics and Beyond
- Title(参考訳): talaria:ロジスティクスのためのパーミッション付きブロックチェーンのシミュレーションフレームワーク
- Authors: Jiali Xing, David Fischer, Nitya Labh, Ryan Piersma, Benjamin C. Lee,
Yu Amy Xia, Tuhin Sahai, Vahid Tarokh
- Abstract要約: Talariaは、新しい認可型ブロックチェーンシミュレータである。
それは多くのプロトコルとユースケースをサポートしており、特にサプライチェーン管理において重要である。
Talariaは、実用的ビザンチンフォールトトレランス(pBFT)とProof-of-Authorityコンセンサスプロトコルの簡易バージョンの両方で設計されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.988195564240577
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present Talaria, a novel permissioned blockchain simulator
that supports numerous protocols and use cases, most notably in supply chain
management. Talaria extends the capability of BlockSim, an existing blockchain
simulator, to include permissioned blockchains and serves as a foundation for
further private blockchain assessment. Talaria is designed with both practical
Byzantine Fault Tolerance (pBFT) and simplified version of Proof-of-Authority
consensus protocols, but can be revised to include other permissioned protocols
within its modular framework. Moreover, Talaria is able to simulate different
types of malicious authorities and a variable daily transaction load at each
node. In using Talaria, business practitioners and policy planners have an
opportunity to measure, evaluate, and adapt a range of blockchain solutions for
commercial operations.
- Abstract(参考訳): 本稿では,サプライチェーン管理における多数のプロトコルとユースケースをサポートする,新たな許可型ブロックチェーンシミュレータであるtalariaを提案する。
Talariaは、既存のブロックチェーンシミュレータであるBlockSimの機能を拡張して、許可されたブロックチェーンを含め、さらなるプライベートブロックチェーンアセスメントの基盤として機能する。
Talariaは実用的ビザンティンフォールトトレランス(pBFT)とProof-of-Authorityコンセンサスプロトコルの簡易バージョンの両方で設計されているが、モジュールフレームワークに他の許可されたプロトコルを含めるように修正することができる。
さらにtalariaは、異なるタイプの悪意のある権威と、各ノードでの日々のトランザクション負荷をシミュレートすることができる。
Talariaを使用する場合、ビジネス実践者とポリシープランナーは、さまざまなブロックチェーンソリューションを商用運用に使用し、評価し、適応する機会がある。
関連論文リスト
- BlockFound: Customized blockchain foundation model for anomaly detection [47.04595143348698]
BlockFoundは、異常なブロックチェーントランザクション検出のためのカスタマイズされた基盤モデルである。
ブロックチェーントランザクションのユニークなデータ構造をモデル化するための、一連のカスタマイズデザインを紹介します。
BlockFoundは、Solana上の異常なトランザクションを高精度に検出する唯一の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-05T05:11:34Z) - The Latency Price of Threshold Cryptosystem in Blockchains [52.359230560289745]
本稿では,Byzantine-fault Tolerant(BFT)コンセンサスプロトコルを用いた,しきい値暗号とブロックチェーンのクラス間の相互作用について検討する。
しきい値暗号システムに対する既存のアプローチは、しきい値暗号プロトコルを実行するための少なくとも1つのメッセージ遅延の遅延オーバーヘッドを導入している。
しきい値が狭いブロックチェーンネイティブのしきい値暗号システムに対して,このオーバーヘッドを取り除く機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T20:53:04Z) - What Blocks My Blockchain's Throughput? Developing a Generalizable Approach for Identifying Bottlenecks in Permissioned Blockchains [0.3495246564946556]
許可されたブロックチェーンのボトルネックを特定するための、より統一的でグラフィカルなアプローチを開発しています。
Hyperledger FabricとQuorumという2つの広く使用されているパーミッションブロックチェーンについて、詳細なケーススタディを実施しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T13:00:50Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - Enabling Data Confidentiality with Public Blockchains [5.749927436954179]
相互運用アプリケーション(MARTSIA)のためのトランザクションシステムに対するマルチオーソリティアプローチ
MARTSIAは、メッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
Multi-Authority Attribute-Based Encryption (MA-ABE)に基づいて、MARTSIAはメッセージ部分のレベルで共有データの読み取りアクセス制御を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T13:21:48Z) - Blockchain-based Federated Learning with Secure Aggregation in Trusted
Execution Environment for Internet-of-Things [20.797220195954065]
本稿では,Intel Software Guard Extension (SGX) ベースのTrusted Execution Environment (TEE) を用いたブロックチェーンベースのフェデレートラーニング(FL)フレームワークを提案する。
FLでは、ローカルモデルを攻撃者によって改ざんすることができる。従って、改ざんされたローカルモデルから生成されたグローバルモデルが誤用される可能性があるため、提案フレームワークはブロックチェーンネットワークを利用してモデルアグリゲーションをセキュアにする。
ノードは集約されたモデルの信頼性を検証し、モデルの整合性を保証するためにブロックチェーンコンセンサスメカニズムを実行し、タンパ保護ストレージのために分散台帳に追加することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T15:00:39Z) - Blockchain Large Language Models [65.7726590159576]
本稿では,異常なブロックチェーントランザクションを検出するための動的,リアルタイムなアプローチを提案する。
提案するツールであるBlockGPTは、ブロックチェーンアクティビティのトレース表現を生成し、大規模な言語モデルをスクラッチからトレーニングして、リアルタイム侵入検出システムとして機能させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T11:56:18Z) - Towards automated verification of multi-party consensus protocols [0.0]
Hyperledger Fabricフレームワークは、承認ポリシープロトコルに基づくマルチパーティのコンセンサスを公開して、トランザクションに関するコンセンサスに到達する。
本稿では,統計的モデル検査と仮説検証を用いた支持政策の検証手法を提案する。
私たちの技術を使って、Hyperledger Fabricフレームワークを使ってエンタープライズアプリケーションを設計できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-04T18:28:59Z) - Quantum-resistance in blockchain networks [46.63333997460008]
本稿では、ブロックチェーンネットワークにおける量子脅威を特定し、排除するために、米国間開発銀行、IDBラボ、LACChain、量子コンピューティング(CQC)、Tecnologicalo de Monterreyによる研究について述べる。
量子コンピューティングの出現は、非量子耐性暗号アルゴリズムを利用するため、インターネットプロトコルやブロックチェーンネットワークを脅かす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T23:39:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。