Алгоритм для распределенной или децентрализованной репутации / доверия

Кто-нибудь знает алгоритм вычисления того, насколько Вы "доверяете" другому пользователю (его репутации) в децентрализованной системе.

Сайты, подобные этому, используют централизованный орган для отслеживания точек репутации, но когда вы не можете доверять органу, чтобы вести этот список беспристрастно, или инфраструктура не существует, как вы можете ранжировать репутацию своих коллег?

Я представляю себе что-то похожее на PageRank - я доверяю своей подруге Алисе, она доверяет своему другу Бобу, поэтому у меня есть некоторое транзитивное доверие к Бобу. Если моя вторая подруга Кэрол тоже доверяет Бобу, то мое доверие к Бобу возрастает.

Есть ли какой-то способ вычислить это глобально, или каждый пользователь должен отслеживать свою собственную сеть?

Я думал, что вы можете просто "объявить", кому Вы доверяете, что даст каждому человеку соответствующий набор входящих трастовых ссылок, но я чувствую, что это будет легко сделать, создав множество зомби-пользователей, которые просто создают точки репутации, например фермы ссылок в поисковые результаты. И это может быть ядром проблемы: если у Google все еще есть проблемы с людьми, генерирующими поддельные оценки PageRank, это не может быть легко решаемой проблемой :)

5 12
security cryptography p2p

5 ответов:

Взгляните на алгоритм EigenTrust :

Алгоритм EigenTrust для управления репутацией в P2P-сетях - S. D. Kamvar, M. T. Schlosser и H. Garcia-Molina

Этот алгоритм присваивает каждому узлу сети значение глобального доверия.

12

Веб-сайтAdvogato реализует метрику распределенного доверия. Исходный код доступен. Вот FAQ и описание метрики доверия.

5

это не может быть легко решаемой проблемой

Вы все правильно поняли. Это очень активно исследуемая область, особенно в среде P2P. Быстрый поиск в google для trust P2P network выдает довольно много работ по этому вопросу.

Этот , в частности, приводит к хорошему списку вещей, которые следует рассмотреть (и предоставляет своего рода алгоритм).

Преодоление барьеров входа и входа-как вы можете помешать плохим людям создать новое прозвище и присоединиться к сеть?

Создание стимулов для оценки-что является стимулом для большой сети P2P оценивать других пользователей за доверие?

Зачастую одному авторизованному серверу гораздо проще управлять доверием / репутацией между пользователями. Вам придется придумать вескую причину, почему вы хотите, чтобы он был децентрализован.

1

Я думаю, что, возможно, система, с помощью которой каждый пользователь отслеживает и обслуживает свои собственные доверительные каналы связи, могла бы работать в подобной ситуации. Например, скажем, пользователь A доверяет пользователю B и оценивает его на 5 баллов в доверии (из 10). Допустим, я не знаю, стоит ли доверять пользователю А или пользователю Б; если пользователь а делает что-то, что заставляет меня доверять ему, я могу пометить их как доверенных, и они могут сказать мне, кому они доверяют; тогда я получу рейтинг пользователя а пользователя Б, и я могу настроить доверие так, как считаю нужным; если у меня есть высокий уровень доверия, то я могу доверие к пользователю, я мог бы дать пользователь рейтинг 5 (основано исключительно на пользователя а рейтинг их); если я верю, пользователей немного, я мог бы дать пользователь рейтинг 1 (лучше не доверять, но не настолько надежным, как пользователь находит их). Таким образом, пользователи определяют первый порядок доверия с помощью заслуживающих доверия вещей (отзыв своих сообщений или тому подобное), а затем могут иметь "связанное" доверие от тех пользователей, которым они явно доверяют; происходит сетевой эффект "второго порядка". Я бы в частности, когда пользователь получает информацию о доверии для других пользователей от кого-то, он должен предоставлять "неявное доверие" только тем пользователям, которые получили "явное доверие" от этого пользователя, от которого они получают информацию о доверии.

1

Возможно "Алгебра для оценки доверия в цепочках сертификации ."

Однако доверие-это сложная человеческая проблема, которую можно в лучшем случае аппроксимировать алгоритмом, подобным тому, который упоминается в статье.

Далее рекомендуется читать:

1