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        信任機(jī)制研究綜述

        2017-07-12 13:43:27何穎侯雅婷
        軟件導(dǎo)刊 2017年6期

        何穎+侯雅婷

        摘要:互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)成為人們生活不可缺少的一部分,但隨之而來(lái)的是嚴(yán)峻的安全問(wèn)題。除傳統(tǒng)硬安全手段外,信任機(jī)制作為一種重要的軟安全手段得到了廣泛應(yīng)用。信任關(guān)系是互聯(lián)網(wǎng)用戶重要的決策依據(jù)。因此,如何建立可靠的信任關(guān)系和完善的信任機(jī)制是現(xiàn)階段熱門(mén)研究課題。介紹了信任機(jī)制的概念和特點(diǎn),從信任計(jì)算、信任中的惡意行為、信任的動(dòng)態(tài)激勵(lì)3個(gè)方面分析了信任的關(guān)鍵技術(shù),展望了信任機(jī)制的研究方向。

        關(guān)鍵詞:信任機(jī)制;信任計(jì)算;惡意攻擊;隱私安全

        DOIDOI:10.11907/rjdk.171160

        中圖分類(lèi)號(hào):TP301

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2017)006-0202-02

        0 引言

        信任作為一種主觀、模糊的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),可以運(yùn)用于對(duì)象的交互過(guò)程中,通過(guò)對(duì)交互過(guò)程進(jìn)行評(píng)價(jià),提供良好的依據(jù),完成決策,從而提高交互的安全性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人與人、人與物、物與物之間的交互日漸增多且深入,信任的應(yīng)用與研究出現(xiàn)在各個(gè)學(xué)科,如社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、人工智能以及社交網(wǎng)絡(luò)等。

        信任是個(gè)復(fù)雜、抽象的命題,在不同的學(xué)科背景下,根據(jù)研究角度的不同、研究方法的差異,有著不同的看法和定義,所以至今沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的概念[1]。心理學(xué)角度主要研究個(gè)體獨(dú)立的信任,信任被認(rèn)為是一種期待或者依賴。管理學(xué)角度主要研究群體現(xiàn)象的信任,信任被認(rèn)為是一種組織之間或個(gè)人與組織之間的互相評(píng)估。市場(chǎng)學(xué)角度主要研究對(duì)象影響的信任,信任被認(rèn)為是依靠行為的一種交易意愿。通過(guò)總結(jié)分析,信任存在以下共有特征:

        (1)非對(duì)稱性。信任具有很明顯的主觀性,節(jié)點(diǎn)雙方的信任并不對(duì)稱,即使共同經(jīng)歷同一事件,雙方所收獲的反饋或給予對(duì)方的評(píng)價(jià)都不盡相同,甚至相差甚遠(yuǎn)。用戶A信任用戶B,并不表示著用戶B會(huì)信任用戶A,信任表達(dá)圖用有向關(guān)系表示,且兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的有向邊有著不同的權(quán)重值,如圖1所示。

        (2)時(shí)效性。信任關(guān)系不是固定不變的,即使在某個(gè)時(shí)刻用戶A對(duì)于用戶B很信任,但他們?cè)谥笠欢螘r(shí)間缺少交互和聯(lián)系,信任值會(huì)隨著時(shí)間的推移降低。所以在信任關(guān)系中,時(shí)間衰減是一個(gè)重要的影響因素。

        (3)區(qū)域性。信任關(guān)系一般是非全局的、受限制的。用戶A對(duì)用戶B的信任只適用于一定程度,不會(huì)無(wú)條件相信用戶B的任何判斷。這個(gè)限制與事件程度相關(guān),比如用戶A只相信用戶B一定金額以下的金融交易。

        (4)有限傳遞性。信任是有傳遞性的。假設(shè)用戶A信任用戶B,用戶B信任用戶C,那么可能受用戶B的影響,用戶A對(duì)用戶C連帶信任。但是這種信任不是絕對(duì)的,受到用戶A對(duì)用戶B的信任度,和用戶B對(duì)用戶C的推薦度影響。信任的傳遞性隨著兩者間所傳遞的用戶數(shù)增多而漸漸減弱。

        (5)內(nèi)容相關(guān)性。信任是針對(duì)特定內(nèi)容的,實(shí)體間的信任度不會(huì)擴(kuò)散。比如用戶A對(duì)用戶B提供的特征提取服務(wù)是信任的,但這并不代表用戶A會(huì)信任用戶B有關(guān)權(quán)重確定、目標(biāo)優(yōu)化等服務(wù),如圖2所示。

        (6)多種對(duì)應(yīng)關(guān)系。實(shí)體間的信任關(guān)系是多變的,既可以是一對(duì)一的非對(duì)稱關(guān)系,比如某一實(shí)體買(mǎi)家用戶信任某個(gè)實(shí)體賣(mài)家用戶;也可以是一對(duì)多的關(guān)系,比如某一實(shí)體用戶信任一個(gè)專家組或者團(tuán)體;可以是多對(duì)多的關(guān)系,比如某兩個(gè)專家組之間相互交叉信任;也可以是多對(duì)一的信任關(guān)系,比如多個(gè)部門(mén)均信任一個(gè)總體協(xié)作規(guī)劃部門(mén),如圖3所示。

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,信任評(píng)估應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,比如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等等。在這些領(lǐng)域,需要把抽象模糊的信任值轉(zhuǎn)換成可以度量的量化數(shù)值,作為決策判斷的重要依據(jù)。而在信任機(jī)制建模過(guò)程中,以下幾個(gè)問(wèn)題是研究的難題和熱點(diǎn)。

        1 信任值計(jì)算

        信任值計(jì)算建模是信任機(jī)制的最基本問(wèn)題[2]。傳統(tǒng)計(jì)算方法影響因素考慮單一,計(jì)算公式比較簡(jiǎn)潔。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,影響信任的上下文因素增多、數(shù)據(jù)種類(lèi)變大,同時(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值稀疏、噪聲增大,這些都是影響信任值計(jì)算的重要問(wèn)題。信任值計(jì)算分為兩個(gè)部分:直接信任計(jì)算、間接信任計(jì)算。直接信任是根據(jù)實(shí)體對(duì)象和目標(biāo)對(duì)象之間的直接交互信息進(jìn)行分析計(jì)算,要點(diǎn)是特征選取,選取的特征既要概括信任的特點(diǎn),又不能造成算法過(guò)擬合問(wèn)題。現(xiàn)階段可選擇加權(quán)平均、統(tǒng)計(jì)分析等全局迭代算法,或者用層次分析、上下文聚合等局部聚合算法。間接信任是解決實(shí)體對(duì)象和目標(biāo)對(duì)象之間缺少直接交互信息問(wèn)題,需要尋找兩者的共同朋友或者間接信息進(jìn)行分析計(jì)算。間接信任有助于幫助新用戶或者交互少的用戶準(zhǔn)確計(jì)算出信任值。間接信任計(jì)算難點(diǎn)較多,首先是相似節(jié)點(diǎn)選取,除了求交集外,還涉及到多層信任傳遞、相似性計(jì)算等問(wèn)題。許多學(xué)者考慮使用人工智能、路徑推薦等算法進(jìn)行優(yōu)化;其次是推薦的可信度,一般可采用協(xié)同過(guò)濾或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行判定。除此之外,信任值計(jì)算還有一個(gè)難點(diǎn):權(quán)重優(yōu)化。如何確定多個(gè)影響因素之間的關(guān)系和影響程度,要考慮時(shí)間變換、交互增加、上下文變化等因素帶來(lái)的影響。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)權(quán)重因子是確保算法實(shí)用性和可靠性的重要手段之一,在當(dāng)前研究中,概率統(tǒng)計(jì)、模糊決策、灰度關(guān)聯(lián)等都是常用的動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)重方法。

        2 信任中的惡意行為

        信任值可以影響用戶的最后決策。比如在電子商務(wù)中,信任值會(huì)影響客戶的購(gòu)買(mǎi)行為,在社交網(wǎng)絡(luò)中,信任值會(huì)影響用戶的交友行為[3-4]?,F(xiàn)實(shí)中存在虛構(gòu)信任值的惡意行為,破壞了信任評(píng)估的準(zhǔn)確性。這些行為按效果分為以下幾類(lèi):①欺騙。這是最常見(jiàn)的一類(lèi)惡意行為,其目的就是在交互過(guò)程中,偽裝不符合實(shí)際的信任值,達(dá)到騙取交互的目的。例如在交易過(guò)程中,給對(duì)方假的好評(píng)度,以促進(jìn)交易的發(fā)生,在社交網(wǎng)絡(luò)中,給予自己假冒的身份認(rèn)證等。解決方法是提高節(jié)點(diǎn)的信息鑒別能力;②合謀。合謀指多個(gè)節(jié)點(diǎn)狼狽為奸,利用信任規(guī)則,互相給予對(duì)方虛高的評(píng)價(jià)和反饋,大肆提高雙方可信度。在一般的應(yīng)用場(chǎng)景中不會(huì)限制節(jié)點(diǎn)加入,所以攻擊者可以通過(guò)制造大量同謀節(jié)點(diǎn),完成協(xié)同欺騙。如果同一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以無(wú)限次對(duì)這個(gè)節(jié)點(diǎn)打分,那么在付出很低的成本代價(jià)情況下可快速獲取很高的信任度,這也是現(xiàn)在惡意行為中比較常見(jiàn)而且難以預(yù)防的手段;③詆毀。詆毀是合謀的反方向運(yùn)用,通過(guò)對(duì)正常節(jié)點(diǎn)給予惡意的、不真實(shí)的負(fù)面反饋,達(dá)到降低競(jìng)爭(zhēng)節(jié)點(diǎn)可信度的目的,間接提高自己的可信度。在信任中,負(fù)面評(píng)價(jià)對(duì)用戶的決策影響更大,詆毀的成本比合謀更小,電子商務(wù)中的刷差評(píng)就是典型的詆毀行為。正常服務(wù)情況下很難對(duì)反饋給予識(shí)別,負(fù)面評(píng)價(jià)影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于正面影響。除此之外,還有一些形式的惡意行為,如冒名:通過(guò)取代正常節(jié)點(diǎn),發(fā)布假的評(píng)價(jià)反饋或服務(wù);潛伏:在一定的潛伏期花費(fèi)一定的成本,將自己偽裝成正常且信任值較高的節(jié)點(diǎn),然后間歇性提供假的反饋或者服務(wù),增加惡意行為的隱蔽性。由于有正常行為做掩護(hù),被檢測(cè)出來(lái)的幾率很低;重入:在節(jié)點(diǎn)信任度較低時(shí),利用新身份加入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn),重新開(kāi)始新的行為。在當(dāng)前沒(méi)辦法做到對(duì)虛擬身份完全識(shí)別的情況下,這是十分棘手的惡意行為。

        3 信任的動(dòng)態(tài)激勵(lì)

        信任值是一個(gè)變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程,隨著交互行為的積累,信任會(huì)發(fā)生改變,而這個(gè)改變受到多方面因素的影響:交互的次數(shù)頻率、交互的上下文變化、時(shí)間的衰減等等。所以如何確立一個(gè)動(dòng)態(tài)的激勵(lì)懲罰機(jī)制,是信任研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的基于結(jié)果的動(dòng)態(tài)激勵(lì),是通過(guò)對(duì)結(jié)果的成功與失敗次數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析,利用加權(quán)方法進(jìn)行積累。但是這種方法并沒(méi)有考慮到上下文因素的影響,也沒(méi)有對(duì)評(píng)價(jià)提出動(dòng)態(tài)的激勵(lì)和懲罰。如出現(xiàn)共謀攻擊,對(duì)欺騙者沒(méi)有實(shí)現(xiàn)具體的懲罰措施,會(huì)嚴(yán)重影響信任準(zhǔn)確性。豐富完善激勵(lì)懲罰機(jī)制,對(duì)正確反饋給予鼓勵(lì),對(duì)負(fù)面反饋給予懲罰,對(duì)重大環(huán)境錯(cuò)誤給予降低信任的負(fù)面懲罰等措施,可避免一些惡意行為的影響,保證信任機(jī)制的穩(wěn)定性[5-6]。

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文對(duì)信任進(jìn)行了系統(tǒng)分析,闡述了信任機(jī)制的關(guān)鍵技術(shù),指出了研究熱點(diǎn)以及信任機(jī)制發(fā)展遇到的挑戰(zhàn)。信任機(jī)制研究可以解決互聯(lián)網(wǎng)的一些安全問(wèn)題,如防止惡意節(jié)點(diǎn)攻擊、保障用戶隱私安全等。信任機(jī)制是當(dāng)前熱門(mén)的研究方向之一,已經(jīng)應(yīng)用在推薦系統(tǒng)、云計(jì)算等眾多領(lǐng)域。

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        (責(zé)任編輯:杜能鋼)

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