Simulação do Penny Attack no Ethereum e sua Identificação usando Classificadores

• José Eduardo de Azevedo Sousa Universidade Federal de Juiz de Fora https://orcid.org/0000-0001-5658-0292
• Vinicius Oliveira Universidade Federal de Juiz de Fora
• Julia Almeida Valadares Universidade Federal de Juiz de Fora
• Alex Borges Vieira Universidade Federal de Juiz de Fora https://orcid.org/0000-0003-0821-126X
• Heder Soares Bernardino Universidade Federal de Juiz de Fora https://orcid.org/0000-0003-2012-7802
• Saulo Moraes Villela Universidade Federal de Juiz de Fora https://orcid.org/0000-0001-5958-4766
• Glauber Dias Gonçalves Universidade Federal do Piauí https://orcid.org/0000-0002-0742-4346

DOI: https://doi.org/10.5753/wblockchain.2020.12438

Resumo

O crescimento do interesse em Ethereum leva a preocupações relacionadas à sua segurança, dado que já houveram ataques que exploraram o seu mecanismo de tarifação ou Penny Attack. Esses ataques afetaram a rede ocasionando lentidão nas transações e há indícios que Ethereum continua susceptível a esse tipo de ataque. Analisamos o comportamento da rede Ethereum durante um Penny Attack, buscando técnicas de aprendizado de máquina para detectá-lo previamente, utilizando atributos das transações. Nossas técnicas tiveram AUC, Fb e recall superior a 94%, 82% e 98% respectivamente.

Palavras-chave: Ethereum, DDoS, Comitê, Aprendizado de máquina

Referências

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