Abstract-Reputation-baserade förtroendesystem ger viktig kapacitet i öppna och serviceorienterade datormiljöer. De flesta befintliga förtroendemodeller misslyckas med att bedöma variabiliteten i en ryktesförutsägelse. Dessutom är summeringsmetoden, som ofta används för rykte feedback aggregering, sårbar för skadliga återkopplingar. I detta dokument presenteras en allmän förtroendemodell, RLM, för en mer omfattande och robust utvärdering av ryktet. Konkret definierar vi en helhetsbedömningsmetod baserad på två attribut: ryktesvärde och ryktesförutsägelse varians. Variansen för ryktespredikering tjänar som ett kvalitetsmått på det ryktesvärde som beräknas baserat på aggregering av återkopplingar. För feedbackaggregation föreslår vi den nya Kalman-aggregationsmetoden, som i sig kan stödja robusta förtroendeutvärderingar. För att försvara mot skadliga och samordnade återkopplingar, vi utformar Förväntning Maximering algoritm för att autonomt minska påverkan av en skadlig feedback, och ytterligare tillämpa hypotesen testmetod för att motstå skadliga återkopplingar exakt. Genom teoretisk analys visar vi på RLM-designens robusthet mot att manipulera och förtala attacker, två populära typer av feedbackattacker. Våra experiment visar att RLM-modellen effektivt kan fånga ryktets utveckling och överträffa de populära summeringsbaserade förtroendemodellerna både vad gäller noggrannhet och attackresiliens. Konkret, under attack av samverkande skadliga återkopplingar, erbjuder RLM högre robusthet för ryktesförutsägelsen och en lägre falsk positiv frekvens för skadlig återkoppling upptäckt.
Ref presenterade en allmän förtroendemodell RLM.
RLM: A General Model for Trust Representation and Aggregation
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}