Blockchains e a questão da confiança nos dados

Kesem Frank é um ex-especialista em blockchain na Deloitte e COO e cofundador danúcleo, uma startup de blockchain que visa transformar a infraestrutura digital.

Neste artigo de Opinião , Frank explora como os blockchains podem vir a desempenhar o papel de um árbitro digital confiável e por que isso pode ser essencial para a proteção global do consumidor à medida que a Internet das Coisas amadurece.

Não vou chocar ninguém dizendo que estamos todos vivendo na era do big data.

A análise de dados e a tomada de decisão orientada por dados são o padrão ouro em uma gama cada vez maior de domínios. Da administração de organizações à decisão sobre tratamento médico e até mesmo à determinação de rotinas de treinamento atlético, os dados são estabelecidos como centrais para mais e mais aspectos da vida.

Espero T ter entediado vocês muito ao repetir o que a maioria de nós considera normal, mas gostaria de fazer uma pergunta ingênua: como sabemos que podemos realmente confiar em todos esses dados?

Para esclarecer, não estou questionando o uso de dados para otimizar decisões. Pelo contrário, acho que é exatamente isso que todos nós deveríamos estar fazendo. Minha pergunta também T se relaciona aos aspectos técnicos da manutenção de dados. (Basta pesquisar no Google quaisquer termos como "integridade de dados", "perda de dados" ou "corrupção de dados", e você verá que há inúmeros padrões e melhores práticas já lidando com eles).

Minha pergunta é muito mais fundamental.

Digamos que temos um conjunto de dados relevante para uma decisão que enfrentamos, e não há nada tecnicamente errado com ele, que indicação temos de que deveríamos realmente confiar em seu conteúdo?

Estabelecendo confiança

Se você pensar bem, chegará rapidamente a dois motivos principais e convincentes pelos quais precisamos confiar em dados: integração vertical e um terceiro confiável.

Deixe-me explicar o que quero dizer por meio de dois exemplos bem simplistas.

A integração vertical inclui qualquer cenário em que possuímos toda a cadeia de valor que compreende o conjunto de dados. Pense no seuFitbit(ou qualquer rastreador de atividade semelhante) – você é o dono do sensor que gera os dados e está lá quando os dados são gerados.

No final de cada dia, você obtém uma leitura de dados indicando sua atividade, então você pode dizer algo como: "Eu estava me movimentando mais hoje, então faz sentido que eu tenha 3.000 passos hoje em vez dos meus 2.000 normais". O fato de que cada estágio na criação do conjunto de dados da sua atividade é de sua propriedade torna muito fácil aceitar a validade desses dados.

Terceiros confiáveis abrangem qualquer cenário em que confiamos na parte que gera ou rastreia os dados e, portanto, aceitamos os dados como válidos.

Quando quero saber quantas visitas meu site está recebendo, verifico o Google Analytics. Como confio no Google (apesar da questão de se devo ou não), aceito esses dados como válidos.

Áreas cinzentas

Esses são exemplos realmente simples, mas a questão da confiabilidade dos dados é absolutamente enorme em escopo.

Os cenários que ilustrei acima sugerem que, a menos que sejamos donos do processo de criação de dados, somos forçados a confiar em outras partes antes de confiarmos em seus dados. A complexidade dessa situação se torna muito clara quando você pensa na crescente dependência de dados gerados pela IOT.

Em 2007, oPonte I-35W Mississippidesabou tragicamente matando 13 pessoas. A ponte foi reconstruída desde então e agora incorpora mais de 500 sensores monitorando a ponte para tensão, distribuição de carga, vibrações, temperatura, ETC Aparentemente, isso resolve o problema. Se houver alguma indicação preocupante, os sensores nos avisarão com antecedência e poderemos despachar equipes de manutenção e evitar o desastre.

No entanto, para que isso funcione, precisamos confiar totalmente nos dados do sensor, e a questão em questão é: por que T faríamos isso?

Considere um cenário em que os sensores estão com defeito e estão constantemente enviando indicações de que a ponte está bem. Para simplificar, vamos supor que os sensores gerem dois tipos de dados: uma mensagem "Bom", significando que nada está errado, e uma mensagem "Ruim", significando que devemos despachar equipes de manutenção.

Vamos também supor que não haja "integração vertical" de dados, ou seja, os sensores de IoT são de propriedade da Empresa A, enquanto as equipes de manutenção fazem parte da Empresa B.

Se a ponte desabar mesmo que o sensor tenha enviado mensagens de "Bom", a Empresa A estará em HOT lençóis: seus sensores não cumpriram sua função crítica.

No entanto, se os sensores tivessem enviado mensagens "Ruins", mas nenhuma equipe de manutenção foi despachada – a Empresa B de repente está em falta. Isso cria um incentivo tangível para a Empresa A, para "trapacear" alterando o conjunto de dados para mostrar os sensores que estamos alertando que há um problema, mas a Empresa B os desconsiderou.

Usei esse exemplo doloroso para ilustrar o quão séria é essa questão, mas o cenário que descrevi poderia ser facilmente aplicado à sua TV, máquina de lavar ou qualquer outro dispositivo habilitado para IoT.

Soluções de blockchain

De acordo com as principais tendências e projeções de mercado, isso logo será tudo o que possuímos. Também gostaria de observar que a questão da confiança em dados não é ONE , nem podemos nos dar ao luxo de rotulá-la como "vamos nos preocupar com isso no futuro".

As agências policiais em todo o mundo já estão fazendo uso extensivo de dados celulares para colocar suspeitos em uma cena de crime.

Os dados extraídos podem servir como evidência de apoio, indicando ainda mais um suspeito ou (às vezes) fornecendo um álibi. É exatamente isso que umengenheiro de rede, condenado pelo assassinato de sua esposa, tentou explorar quando usou seu acesso a equipamentos de rede para plantar ligações telefônicas falsas de sua esposa para si mesmo depois que ela já estava morta.

Eu diria que a questão da confiabilidade dos dados é ONE absolutamente crítico que todos nós deveríamos nos perguntar o tempo todo.

Acontece que minha posição me permite ir além de colocar a questão e realmente propor uma solução. Para mim, é bem aparente que já temos uma arquitetura que nos permite decidir o que é verdade e o que T é, e alcançar consenso entre várias partes, sem ter que possuir todos os dados nós mesmos ou confiar cegamente nos outros.

Essa arquitetura, é claro, é a Tecnologia blockchain, e eu diria que integrá-la a muitos dos nossos sistemas existentes é absolutamente essencial para que todos nós possamos levar a dependência de dados para o próximo nível.

Em particular, acredito que para desbloquear um valor muito mais significativo dos dados, uma solução baseada em blockchain é necessária, com os seguintes domínios no topo da minha lista:

• Análise de dados
• Reivindicações de seguro
• Gestão de registros
• Conformidade regulatória.

Concluindo, reafirmarei que a dependência de dados se tornará uma questão cada vez mais crítica, crescendo em importância à medida que os dados se tornam cada vez mais centrais em nossas vidas.

Temos uma necessidade urgente de resolver as questões levantadas pela questão da confiabilidade dos dados, exigindo respostas melhores do que a propriedade total dos dados ou a suposição de que outra parte é "provavelmente confiável".

A Tecnologia blockchain fornecerá uma maneira eficaz e altamente aplicável de abordar essa questão e, em última análise, constituirá um padrão comum para a confiabilidade de dados.

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