Abstract-Lacking betrodd central myndighet, distribuerade system har fått allvarliga säkerhetshot från Sybil attack, där en motståndare skapar identiteter av mer än en nod och försöker kontrollera systemet. Genom att utnyttja de verkliga förtroenderelationerna mellan användare, sociala nätverk-baserade försvarssystem har föreslagits för att mildra effekterna av Sybil attacker. Dessa lösningar bygger främst på antagandet att den sociala nätverksgrafen kan delas upp i två löst sammanlänkade regioner - en tätt ansluten icke-Sybil-region och en Sybil-region. Även om ett sådant antagande kan hålla i vissa miljöer, studier har visat att den verkliga världen sociala förbindelser tenderar att dela upp användare i flera sammanlänkade små världar i stället för en enda enhetligt ansluten stor region. Med tanke på detta skulle tillämpningen av befintliga system i hög grad undergrävas på grund av oförmågan att skilja Sybil-användare från giltiga system i de små icke-Sybil-regionerna. Detta dokument tar upp detta problem och presenterar SybilShield, det första protokollet som försvarar sig mot Sybils attack med hjälp av sociala nätverksstruktur i hela världen. Vår plan utnyttjar den sociologiska egenskapen att antalet skärkanter mellan en icke-Sybil gemenskap och en Sybil gemenskap, som representerar mänskliga etablerade förtroenderelationer, är mycket mindre än det bland icke-Sybil samhällen. Med hjälp av agent noder, SybilShield kraftigt minskar falsk positiv frekvens av icke-Sybils bland flera samhällen, samtidigt som effektivt identifiera Sybil noder. Analysresultat visar SybilShields överlägsenhet. Våra experiment på en verklig social nätverk diagram med 100.000 noder också validera effektiviteten av SybilShield.
SybilShield REF förbättrade avsevärt den falska positiva frekvensen mot sybil attacker i OSNs med flera samhällen genom att använda agent noder.
SybilShield: An agent-aided social network-based Sybil defense among multiple communities
{'venue': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2013 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}