Cluster-Based Classification of Blockchain Consensus Algorithms

Authors

Keywords:

Blockchain, Cluster-based classification, Consensus algorithms, Proof of Work, Spearman Rank Correlation, Ward Method

Abstract

In recent years, Blockchain has become a disruptive technology to protect the integrity of information, especially in open and collaborative information systems. Its main advantage is the possibility to reach consensus on the new data blocks to be added to the chain, even with anonymous actors. The most common consensus mechanism is Proof of Work, but it has been proven to be very inefficient in terms of energy spent by the members of the blockchain. In the literature there are many other techniques that pretend to become the new popular mechanism. However, the number is increasing too fast to really be able to differentiate among all the options. In this work, a new characterization of consensus algorithm is proposed, than can be used to find families of mechanism using cluster-based classification. Using the Ward Method and Spearman’s Rank Correlation analysis, new clusters of consensus mechanisms were identified. The results describe the behavioral patterns not seen before in the literature. In addition, some open problems of current consensus algorithms are discussed.

Author Biographies

Fredy Aponte, Universidad Santo Tomas

Ingeniero de Sistemas y Computación. Magister en Software Libre. Estudiante Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación. Actualmente sus áreas de Investigación son Blockchain y los ambientes virtuales de aprendizaje.

Madga Pineda, Universidad del Norte

Ingeniera de Sistemas, Magíster en dirección estratégica con énfasis en TI. Actualmente estudiante de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación, y profesor catedrático de la Universidad del Norte. Integrante del grupo de investigación Redes de Computadores e Ingeniería de Software-GReCIS. Área de investigación: Blockchain.

Luz Gutierrez, Universidad del Norte

Ingeniera de Sistemas y Magíster en Ingeniería Área Informática y Ciencias de la Computación de la Universidad Industrial de Santander. Actualmente estudiante de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad del Norte. Áreas de investigación: Arquitectura Software, Realidad Aumentada y Desarrollo de Software orientado a la web.

Ines Meriño, Universidad del Magdalena

Ingeniero de Sistemas y Especialista en Desarrollo de Software de la Universidad del Magdalena. Especialista en Servicios Telemáticos e Interconexión de Redes de la Universidad Manuela Beltrán. Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Simón Bolívar. Estudiante Doctorado de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad del Norte. Docente de Planta e Investigadora de la Universidad del Magdalena.

Augusto Salazar, Universidad del Norte

Ingeniero de Sistemas de la Universidad del Norte. Maestría en Ciencias de la Computación de la National Chiao Tung University (TW). Profesor asistente en el Departamento de Ingeniería de Sistemas en La Universidad del Norte. Sus temas de investigación abarcan IoT, soluciones de múltiples realidades y analíticas de aprendizaje.

Published

2020-09-23
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