Byzantine fault-tolerant (BFT) systems are able to maintain the availability and integrity of IoT systems, in presence of failure of individual components, random data corruption or malicious attacks. Fault-tolerant systems in general are essential in assuring continuity of service for mission critical applications. However, their implementation may be challenging and expensive. In this study, IoT Systems with Byzantine Fault-Tolerance are considered. Analytical models and solutions are presented as well as a detailed analysis for the evaluation of the availability. Byzantine Fault Tolerance is particularly important for blockchain mechanisms, and in turn for IoT, since it can provide a secure, reliable and decentralized infrastructure for IoT devices to communicate and transact with each other. The proposed model is based on continuous-time Markov chains, and it analyses the availability of Byzantine Fault-Tolerant systems. While the availability model is based on a continuous-time Markov chain where the breakdown and repair times follow exponential distributions, the number of the Byzantine nodes in the network studied follows various distributions. The numerical results presented report availability as a function of the number of participants and the relative number of honest actors in the system. It can be concluded from the model that there is a non-linear relationship between the number of servers and network availability; i.e. the availability is inversely proportional to the number of nodes in the system. This relationship is further strengthened as the ratio of break-down rate over repair rate increases.


翻译:拜占庭容错(BFT)系统能够在个别组件故障、随机数据损坏或恶意攻击的情况下,维持物联网系统的可用性和完整性。容错系统通常对于确保关键任务应用的服务连续性至关重要,但其实现可能具有挑战性且成本高昂。本研究考虑具有拜占庭容错的物联网系统,提出了分析模型与求解方法,并进行了详细的可用性评估分析。拜占庭容错对于区块链机制尤为重要,进而对物联网至关重要,因为它能为物联网设备提供安全、可靠且去中心化的基础设施,使其能够相互通信和交易。所提出的模型基于连续时间马尔可夫链,分析了拜占庭容错系统的可用性。虽然可用性模型基于连续时间马尔可夫链(其中故障和修复时间服从指数分布),但网络中研究的拜占庭节点数量服从多种分布。数值结果报告了可用性作为系统中参与者数量及诚实行为者相对数量的函数。从该模型可以得出结论:服务器数量与网络可用性之间存在非线性关系,即可用性与系统中的节点数量成反比。随着故障率与修复率之比的增加,这种关系进一步增强。

0
下载
关闭预览

相关内容

神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月30日
Arxiv
13+阅读 · 2021年10月9日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
5+阅读 · 今天10:12
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
5+阅读 · 今天9:53
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
13+阅读 · 6月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员