Distributed data provenance: fog computing and blockchains improving privacy control, trust and reliability - Lautert, Filipe (2020)
Sistemas para Proveniência de Dados permitem o rastreamento da origem e evolução da informação, melhorando a confiança entre as partes. Este é um requisito importante para uma ampla gama de aplicações, como vigilância sanitária de alimentos, cadeias de abastecimento e monitoramento de surtos epidêmicos, entre outros. Muitas dessas aplicações são inerentemente distribuídas e exigem altos níveis de privacidade e confiança. Computação em névoa e Blockchains são soluções tecnológicas recentes que nasceram de avanços da computação em nuvem e distribuída. A computação em névoa concentra-se em trazer a nuvem para mais perto do usuário final, enquanto Blockchain fornece transparência sem uma entidade centralizada. Ambos podem ser complementares, com a computação em névoa distribuindo dados e o armazenamento, enquanto o Blockchain mantém a consistência e confiabilidade. Este trabalho descreve uma arquitetura que permite o rastreamento da proveniência dos dados em uma camada de névoa distribuída. Blockchains são empregados para fornecer transparência, e cada nó da névoa tem controle sobre o que é tornado público na nuvem. Por meio de serviços que mantêm as informações consistentes entre todas as partes interessadas, a arquitetura proposta permite proveniência de dados rápida e confiável para clientes executando na névoa. As informações do sistema estão associadas a uma prova de autenticidade, e os autores têm controle sobre a publicação dessas informações. A arquitetura foi desenvolvida com base no modelo de proveniência Prov definido pelo W3C, simplificando a adoção da solução. Foi desenvolvida uma aplicação composta por um cliente e uma API restful que é capaz de armazenar e compartilhar informações de proveniência em um Blockchain usando padrões abertos. São relatados resultados de testes extensivos demonstrando que a arquitetura proposta tem um desempenho adequado em vários cenários de recursos e diferentes níveis de confiabilidade de rede.