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BFT consensus algorithms can ensure the consistency of distributed systems where nodes may behave arbitrarily due to faults or intentional malicious actions. However, most of the practical BFT consensus algorithms are leader-based. In an adversarial network, leader-based BFT consensus algorithms exhibit vulnerabilities and lack resilience. Byzantine leaders can pose a potential threat to the system; firstly, malicious leaders can actively downgrade the processing speed of handling proposals, thereby diminishing the system’s overall performance. Secondly, they can determine the submission order of received requests, which can be fatal in specific decentralized financial systems. Additionally, external attackers can compromise the system’s stability by conducting DDoS attacks on leader nodes, frequently triggering view changes and potentially causing the system to lose liveness altogether. We present BFT Baxos, a more robust and resilient BFT consensus protocol that equips a BFT random exponential backoff mechanism to ensure each node has the egalitarian right to propose. Employing random exponential backoff as a replacement for leader election eliminates the potential malicious actions of Byzantine leaders and prevents external attackers from conducting targeted DDoS attacks on the leader node within systems. We implemented and evaluated our BFT Baxos prototype. Our results indicate that BFT Baxos exhibits good performance and scalability in low-concurrency scenarios. Additionally, we illustrated the functioning of BFT Baxos even in extremely adverse network conditions by subjecting it to random DDoS attacks. / BFT-konsensusalgoritmer är utformade för att säkerställa konsistensen i distribuerade system där noder kan agera godtyckligt, antingen på grund av fel eller avsiktliga skadliga handlingar. Dock är de flesta praktiska BFT-konsensusalgoritmerna baserade på ledare. I en fientlig nätverksmiljö uppvisar ledar-baserade BFT-konsensusalgoritmer sårbarheter och brist på motståndskraft. Bysantinska ledare kan utgöra en potentiell hot mot systemet; för det första kan skadliga ledare aktivt sänka behandlingshastigheten för hantering av förslag och därigenom minska systemets totala prestanda. För det andra kan de bestämma ordningen för inskickning av mottagna begäranden, vilket kan vara ödesdigert i vissa decentraliserade finansiella system. Dessutom kan externa angripare kompromettera systemets stabilitet genom att genomföra DDoS-attacker mot ledarnoder, vilket ofta utlöser vynändringar och potentiellt orsakar att systemet förlorar livskraft helt och hållet. Vi presenterar BFT Baxos, en mer robust och motståndskraftig BFT-konsensusprotokoll som utrustar en BFT slumpmässig exponentiell backoff-mekanism för att säkerställa att varje nod har rätten att föreslå på ett egalitärt sätt. Genom att använda slumpmässig exponentiell backoff som ett alternativ till ledarval eliminerar det inte bara möjliga skadliga handlingar från bysantinska ledare utan förhindrar även externa angripare från att genomföra riktade DDoS-attacker mot ledarnoden inom system. Vi implementerade och utvärderade vår BFT Baxos-prototyp. Våra resultat visar att BFT Baxos uppvisar god prestanda och skalbarhet i scenarier med låg samtidighet. Dessutom illustrerade vi funktionen av BFT Baxos även under extremt ogynnsamma nätverksförhållanden genom att utsätta den för slumpmässiga DDoS-attacker.

Information technology systems are essential for most businesses as they facilitate the handling and sharing of data and the execution of tasks. Due to connectivity to the internet and other internal networks, these systems are susceptible to cyberattacks. Computer worms are one of the most significant threats to computer systems because of their fast self-propagation to multiple systems and malicious payloads. Modern worms employ obfuscation techniques to avoid detection using patterns from previous attacks. Although the best defense is to eliminate (patch) the software vulnerabilities being exploited by computer worms, this requires a substantial amount of time to create, test, and deploy the patches. Worm containment techniques are used to reduce or stop the spread of worm infections to allow time for software patches to be developed and deployed. In this dissertation, a novel blockchain-based collaborative intrusion prevention system model is introduced. This model is designed to proactively contain zero-day and obfuscated computer worms. In this model, containment is achieved by creating and distributing signatures for the exploited vulnerabilities. Blockchain technology is employed to provide liveness, maintain an immutable record of vulnerability-based signatures to update peers, accomplish trust in confirming the occurrence of a malicious event and the corresponding signature, and allow a decentralized defensive environment. A consensus algorithm based on the Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) algorithm is employed in the model. The TLA+ formal method is utilized to check the correctness, liveness, and safety properties of the model as well as to assert that it has no behavioral errors. A blockchain-based automatic worm containment system is implemented. A synthetic worm is created to exploit a network-deployed vulnerable program. This is used to evaluate the effectiveness of the containment system. It is shown that the system can contain the worm and has good performance. The system can contain 100 worm attacks a second by generating and distributing the corresponding vulnerability-based signatures. The system latency to contain these attacks is less than 10 ms. In addition, the system has low resource requirements with respect to memory, CPU, and network traffic. / Graduate

<p>The advent of advanced communication technologies has given rise to large-scale networks comprised of numerous interconnected agents, which need to cooperate to accomplish various tasks, such as distributed message routing, formation control, robust statistical inference, and spectrum access coordination. These tasks can be formulated as distributed optimization problems, which require agents to agree on a parameter minimizing the average of their local cost functions by communicating only with their neighbors. However, distributed optimization algorithms are typically susceptible to malicious (or "Byzantine") agents that do not follow the algorithm. This thesis offers analysis and algorithms for such scenarios. As the malicious agent's function can be modeled as an unknown function with some fundamental properties, we begin in the first two parts by analyzing the region containing the potential minimizers of a sum of functions. Specifically, we explicitly characterize the boundary of this region for the sum of two unknown functions with certain properties. In the third part, we develop resilient algorithms that allow correctly functioning agents to converge to a region containing the true minimizer under the assumption of convex functions of each regular agent. Finally, we present a general algorithmic framework that includes most state-of-the-art resilient algorithms. Under the strongly convex assumption, we derive a geometric rate of convergence of all regular agents to a ball around the optimal solution (whose size we characterize) for some algorithms within the framework.</p>

La Tolérance aux pannes Byzantines (BFT) est de plus en plus cruciale avec l'évolution d'applications et en raison de la croissance de l'innovation technologique en informatique. Bien que des dizaines de protocoles BFT aient été introduites dans les années précédentes, leur mise en œuvre ne semble pas satisfaisant. Pour faire face à cette complexité, due à la dépendance d'un protocole d'une situation, nous tentons une approche qui permettra de sélectionner un protocole en fonction d'une situation. Ceci nous paraît, en s'inspirant de tout système d'encrage, comme une démarche nécessaire pour aborder la problématique de la BFT. Dans cette thèse, nous introduisons un modèle de sélection ainsi que l'algorithme qui permet de simplifier et d'automatiser le processus d'élection d'un protocole. Ce mécanisme est conçu pour fonctionner selon 3 modes : statique, dynamique et heuristique. Les deux derniers modes, nécessitent l'introduction d'un système réactif, nous ont conduits à présenter un nouveau modèle BFT: Adapt. Il réagit à tout changement et effectue, d'une manière adaptée, la commutation entre les protocoles d'une façon dynamique. Le mode statique permet aux utilisateurs de BFT de choisir un protocole BFT en une seule fois. Ceci est très utile dans les services Web et les " Clouds " où le BFT peut être fournit comme un service inclut dans le contrat (SLA). Ce mode est essentiellement conçu pour les systèmes qui n'ont pas trop d'états fluctuants. Pour ce faire, un processus d'évaluation est en charge de faire correspondre, à priori, les préférences de l'utilisateur aux profils du protocole BFT nommé, en fonction des critères de fiabilité et de performance. Le protocole choisi est celui qui réalise le meilleur score d'évaluation. Le mécanisme est bien automatisé à travers des matrices mathématiques, et produit des sélections qui sont raisonnables. D'autres systèmes peuvent cependant avoir des conditions flottantes, il s'agit de la variation des charges ou de la taille de message qui n'est pas fixe. Dans ce cas, le mode statique ne peut continuer à être efficace et risque de ne pas pouvoir s'adapter aux nouvelles conditions. D'où la nécessité de trouver un moyen permettant de répondre aux nouvelles exigences d'une façon dynamique. Adapt combine un ensemble de protocoles BFT ainsi que leurs mécanismes de commutation pour assurer l'adaptation à l'évolution de l'état du système. Par conséquent, le "Meilleur" protocole est toujours sélectionné selon l'état du système. On obtient ainsi une qualité optimisée de service, i.e., la fiabilité et la performance. Adapt contrôle l'état du système grâce à ses mécanismes d'événements, et utilise une méthode de "Support Vector Regrssion" pour conduire aux prédictions en temps réel pour l'exécution des protocoles (par exemple, débit, latence, etc.). Ceci nous conduit aussi à un mode heuristique. En utilisant des heuristiques prédéfinies, on optimise les préférences de l'utilisateur afin d'améliorer le processus de sélection. L'évaluation de notre approche montre que le choix du "meilleur" protocole est automatisé et proche de la réalité de la même façon que dans le mode statique. En mode dynamique, Adapt permet toujours d'obtenir la performance optimale des protocoles disponibles. L'évaluation démontre, en plus, que la performance globale du système peut être améliorée de manière significative. Explorer d'autres cas qui ne conduisent pas de basculer entre les protocoles. Ceci est rendu possible grâce à la réalisation des prévisions d'une grande précision qui peuvent atteindre plus de 98%dans de nombreux cas. La thèse montre que cette adaptabilité est rendue possible grâce à l'utilisation des heuristiques dans un mode dynamique.