Une blockchain est un registre de données distribué, dont chaque participant possède une copie locale. Pour garantir la cohérence du registre, différents protocoles peuvent être utilisés. Le plus efficace, et le seul à même de comptabiliser immédiatement les transactions sans passer par la période de latence des blockchains habituelles, est le protocole de consensus avec finalité immédiate. Or, ce dernier n’est fiable que si la proportion de participants malveillants ou inactifs est inférieure à 1/3.
À la demande de Clearmatics Technologies, qui développe une blockchain pour les marchés financiers, les chercheurs du CEA-List ont mis au point des algorithmes qui limitent les risques de dépassement de ce taux fatidique. Un algorithme de « preuve des infractions au protocole et de traçage des responsables », inspiré des recherches sur les systèmes distribués, permet de détecter précocement les comportements anormaux et surtout, d’en apporter la preuve pour un effet dissuasif. Pour cela, l’algorithme compare le schéma des échanges entre les différents participants à ce qui est attendu (type de réponse reçue à un message, par exemple). Un second algorithme est conçu pour inciter à la participation, en récompensant les membres actifs selon la quantité de messages échangés.
Les spécifications de ces deux logiciels ont été transférées à Clearmatics, qui va les développer et les implémenter dans son système. Cela sera l’occasion de fournir aux ingénieurs-chercheurs du CEA-List une surface d’expérimentation proche des cas d’usage réels, en vue de valider leur approche théorique et poursuivre leurs développements.
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