Блокчейни та питання надійності даних

Кесем Франк — колишній фахівець із блокчейну Deloitte, головний операційний директор і співзасновник nuco, блокчейн-стартап, який має на меті трансформувати цифрову інфраструктуру.

У цій Погляди Френк досліджує, як блокчейни можуть відігравати роль надійного цифрового арбітра, і чому це може бути важливим для глобального захисту споживачів, оскільки Інтернет речей досягає віку.

Я не збираюся нікого шокувати, кажучи, що ми всі живемо в епоху великих даних.

Аналітика даних і прийняття рішень на основі даних є золотим стандартом у постійно зростаючому діапазоні доменів. Дані займають центральне місце у все більшій кількості аспектів життя: від керування організаціями до прийняття рішень про медичне лікування та навіть диктування процедур спортивних тренувань.

З надією, що я T надто набриднув вам, повторюючи те, що більшість із нас сприймає як належне, я хотів би поставити наївне запитання: як ми знаємо, що насправді можемо покладатися на всі ці дані?

Щоб уточнити, я зовсім не ставлю під сумнів використання даних для оптимізації рішень. Навпаки, я вважаю, що це саме те, що ми всі повинні робити. Моє запитання також T стосується технічних аспектів збереження даних. (Просто пошукайте в Google будь-які такі терміни, як «цілісність даних», «втрата даних» або «пошкодження даних», і ви побачите, що існує незліченна кількість стандартів і передових практик, які вже стосуються цього).

Моє запитання набагато більш фундаментальне.

Скажімо, у нас є набір даних, який стосується прийняття рішення, і в ньому немає нічого технічно неправильного. Що вказує на те, що ми дійсно повинні покладатися на його вміст?

Встановлення довіри

Якщо ви подумаєте про це, ви можете швидко дійти до двох основних вагомих причин, чому ми повинні покладатися на дані: вертикальна інтеграція та довірена третя сторона.

Дозвольте мені пояснити, що я маю на увазі, на двох досить простих прикладах.

Вертикальна інтеграція включає будь-який такий сценарій, коли ми володіємо всім ланцюжком створення вартості, що складається з набору даних. Подумайте про своє Fitbit (або будь-який подібний трекер активності) – ви володієте датчиком, який генерує дані, і ви перебуваєте тут, коли дані генеруються.

Наприкінці кожного дня ви отримуєте зчитування даних, які вказують на вашу активність, тож ви можете сказати щось на кшталт: «Сьогодні я більше рухався, так що логічно, що сьогодні я зробив 3000 кроків проти моїх звичайних 2000». Той факт, що кожен етап у створенні набору даних вашої діяльності належить вам, дозволяє досить легко прийняти дійсність таких даних.

Довірені треті сторони охоплюють будь-який сценарій, коли ми довіряємо стороні, яка створює або відстежує дані, і тому ми приймаємо дані як дійсні.

Коли я хочу знати, скільки відвідувань отримує мій веб-сайт, я перевіряю Google Analytics. Оскільки я довіряю Google (не дивлячись на питання, чи варто ), я визнаю ці дані дійсними.

Сірі зони

Це справді прості приклади, але питання надійності даних надзвичайно масштабне.

Сценарії, які я проілюстрував вище, припускають, що якщо ми не володіємо процесом створення даних, ми змушені довіряти іншим сторонам, перш ніж покладатися на їхні дані. Складність цієї ситуації стає дуже зрозумілою, якщо згадати про зростаючу залежність від даних, згенерованих IOT.

У 2007 році Міст Міссісіпі I-35Wтрагічно завалився, загинули 13 осіб. Відтоді міст було реконструйовано, і тепер він включає понад 500 датчиків, які контролюють міст на деформацію, розподіл навантаження, вібрації, температуру ETC. Здавалося б, це вирішує проблему. Якщо будь-коли з’являться тривожні ознаки, датчики попередять нас заздалегідь, і ми зможемо відправити технічне обслуговування та запобігти катастрофі.

Однак, щоб це спрацювало, нам потрібно повністю покладатися на дані датчика, і постає питання: чому T і ні?

Розглянемо сценарій, за якого датчики несправні та постійно надсилають повідомлення про те, що з мостом усе гаразд. Для простоти припустімо, що датчики генерують два типи даних: повідомлення «Добре», що означає, що все не так, і повідомлення «Погано», що означає, що нам слід відправити технічне обслуговування.

Давайте також припустимо, що немає «вертикальної інтеграції» даних, тобто датчики IOT належать компанії A, а бригади технічного обслуговування є частиною компанії B.

Якщо міст руйнується, незважаючи на те, що датчик надіслав повідомлення «Добре», компанія А опинилася в HOT стані – її датчики не виконали своєї критичної ролі.

Однак, якби датчики надсилали повідомлення «Погано», але бригада технічного обслуговування не була направлена, компанія Б раптово стала винною. Це створює відчутний стимул для компанії A «шахраювати», змінюючи набір даних, щоб показати датчикам, які ми сповіщаємо, про проблему, але компанія B не врахувала їх.

Я використав цей жахливий приклад, щоб проілюструвати, наскільки серйозним є це питання, але сценарій, який я описав, можна було б так само легко застосувати до вашого телевізора, пральної машини чи будь-якого іншого пристрою з підтримкою Інтернету речей.

Блокчейн рішення

Згідно з основними ринковими тенденціями та прогнозами – це досить скоро буде все, що ми маємо. Я також хотів би зауважити, що питання довіри до даних зовсім не є ONE , і ми не можемо дозволити собі розкіш позначити його тегом типу "давайте потурбуємося про це в майбутньому".

Правоохоронні органи в усьому світі вже активно використовують дані мобільного зв’язку, щоб розмістити підозрюваних на місці злочину.

Зібрані дані можуть слугувати підтверджуючими доказами, що вказують на підозрюваного або (іноді) забезпечують алібі. Це саме те, що а мережевий інженер, засуджений за вбивство своєї дружини, намагався використати, коли він використовував свій доступ до мережевого обладнання, щоб підкинути фальшиві телефонні дзвінки від своєї дружини самому собі після того, як вона вже була мертва.

Я б припустив, що питання довіри до даних є абсолютно критичним, ONE ми всі повинні задавати собі весь час.

Як це сталося, моя позиція дозволяє мені вийти за межі постановки питання та фактично запропонувати рішення. Для мене цілком очевидно, що ми вже маємо архітектуру, яка дозволяє нам вирішувати, що є правдою, а що T, і досягати консенсусу між кількома сторонами, без необхідності володіти всіма даними самим або сліпо довіряти іншим.

Ця архітектура, звичайно, є Технології блокчейн, і я б стверджував, що її інтеграція в багато наших існуючих систем є надзвичайно важливою для всіх нас, щоб ми могли вивести надійність даних на наступний рівень.

Зокрема, я вважаю, що для розблокування значно більшої цінності даних потрібне рішення на основі блокчейну з такими доменами у верхній частині мого списку:

• Аналітика даних
• Страхові вимоги
• Управління записами
• Відповідність нормативним вимогам.

На завершення я повторю, що довіра до даних ставатиме все більш критичною проблемою, важливість якої зростатиме, оскільки дані стають усе більш і більш центральними у нашому житті.

Нам терміново потрібно вирішити проблеми, пов’язані з надійністю даних, які вимагають кращих відповідей, ніж повне володіння даними або припущення, що інша сторона «ймовірно, заслуговує довіри».

Технології блокчейн забезпечить ефективний і дуже застосовний спосіб вирішення цього питання та, зрештою, стане загальноприйнятим стандартом надійності даних.

Імідж глобальної комунікації через Shutterstock