Confianza en datos IoT y Big Data mediante uso de blockchain

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Esta conferencia magistral de C1b3rWall Academy 2021 forma parte de la sección 2 "Blockchain en la práctica". En ella, se muestra cómo enlazar una serie de dispositivos y sistemas de big data con el universo blockchain, además de la introducción a datos de internet de las cosas y algunas posibles soluciones actuales a las problemáticas que plantean estos ámbitos.

Blockchain y datos

Con la tecnología blockchain vamos a conseguir tener confianza en los datos. Son estos datos los que vamos a mover y tener en múltiples dispositivos y se pretende generar confianza sobre ellos, de forma que alguien pueda en cualquier momento verificar cosas guardadas en ellos.

Existen varios tipos de blockchain: 

• Public & permissioned.
• Public & permissionless.
• Private & permissioned.
• Private & permissionless.

Las más interesantes son las cadenas de bloques públicas en las que no hay problemas de permisos.

Internet de las cosas y blockchain

Entramos en el Internet of things (IoT), que engloba el internet de los datos, de las cosas y el internet de la gente, interactuando todos entre sí. Evidentemente esto genera confianza entre las partes, pero no siempre será conveniente poner toda la información, sobre todo por cuestiones de modelo de negocio y evitar dar más información de la necesaria a los competidores. Podemos aplicar toda esta tecnología a muchas actividades que hacemos en las industrias y también en smart cities, con el objetivo de verificar que ciertos procesos se están realizando correctamente, ayudando esta tecnología a tener más confianza.

Toda la inteligencia se basa en los datos y lo que vamos a hacer con blockchain es incrementar nuestra confianza en esos datos. Blockchain no nos da la veracidad, pero sí la inmutabilidad para asegurar que los datos no se van a alterar en el tiempo, pero no quiere decir que todos sean correctos. 

Podemos hablar de una Inteligencia ambiental, tener una tecnología embebida a todos los sensores en nuestro entorno, ya sea en nuestra casa, en una fábrica, en un hospital... También es una tecnología proactiva y basada en recomendación. Ahora estamos en lo que algunos llaman la tercera plataforma, en la que se procesa la información en la nube en múltiples ordenadores. El hecho de añadir a esto un blockchain es darle confianza, lo que nos permitirá en un futuro realizar algún tipo de auditoría respecto a la veracidad de la información. Se está haciendo el esfuerzo de colocar criptografía en los protocolos más bajos, pero esto requiere que dichos dispositivos ejecuten los protocolos criptográficos.  

La clave entre IoT y Big Data pasa por la capacidad de almacenar parte de la información de estas tecnologías. Muchas están en el límite con solo almacenarlas en las actuales tecnologías (lagos de datos). La confianza podría ser necesaria para:

• Procedencia y registro posterior al análisis.
• Oráculos para diferentes aplicaciones externas.

Problemas actuales

Actualmente hay un problema grave derivado del almacenamiento de blockchain. Se guarda muy poca información con respecto a los movimientos de criptomonedas. Podemos pensar en algoritmos de blockchain distintos a los actuales, pudiendo mejorar la optimización en:

• Información de almacenamiento (la Distributed Ledger Technology no está diseñada para series temporales).
• Velocidad para las transacciones (sin necesidad de algoritmos de "doble gasto"). 
• Costo de transacción de la red (debería ser realmente barato). 

Las tecnologías aún no están lo suficientemente maduras para lograr estas metas, pero se encuentran en proceso de desarrollo y evolución.

Nuevos algoritmos de consenso

Se está trabajando en estos nuevos algoritmos, destinados a casos autorizados para casos de uso de rastreo y procedencia, evitando la complejidad de las propiedades de "doble gasto" que necesitan los activos o tokens y utilizando el sistema de actores distribuidos (AKKA). La idea es intentar que todo esto sea compatible con distintas tecnologías como la de Alastria en el caso de España. 

Podemos tener otras tecnologías complementarias para mantener la confianza y la privacidad, como pueden ser el Federated learning o Aprendizaje federado, que preprocesa los datos y genera modelos de machine learning. También está empezando a existir el procesamiento de datos homomórficos, que consiste en enviar los datos cifrados y poder hacer procesados de big data sin necesidad de descifrarlos. 

Autor: Joaquín Salvachúa Rodríguez

Es profesor titular en el departamento de sistemas telemáticos (DIT) en la ETSIT de la UPM. Ha participado en múltiples proyectos de investigación y es autor de publicaciones en revistas, libros, conferencias y actividades de estandarización. Su investigación y docencia se centra en WebRTC, Cloud Computing, IOT, Databases NoSQL, arquitecturas de procesamiento de Big Data, identidad autosoberana y algoritmos de acuerdos distribuidos blockchain. Ha trabajado en la iniciativa FIWARE desde su comienzo, siendo arquitecto y responsable de varios de sus componentes.