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推荐信誉模型与聚类分析协同优化的拜占庭算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：李合计王传华徐欣杭州电子科技大学通信工程学院杭州电子科技大学计算机学院

针对传统PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识算法主节点随机选择、通信复杂度和共识时延高等问题，提出了一种基于推荐信誉模型和聚类分析的改进拜占庭容错算法。首先根据推荐信誉模型，利用节点之间的交易行为计算出节点... 详细信息

针对传统PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)共识算法主节点随机选择、通信复杂度和共识时延高等问题，提出了一种基于推荐信誉模型和聚类分析的改进拜占庭容错算法。首先根据推荐信誉模型，利用节点之间的交易行为计算出节点的全局信任值。在此基础上，利用全局信任值将节点划分为共识节点，非共识节点以及主组节点，并使全局信任值最高的节点成为主节点，可以大大降低恶意节点成为主节点的概率，从而提高了系统的效率。最后，在每一轮共识结束后，对共识节点根据其特征进行聚类划分，进一步更新节点的全局信任值。通过仿真实验分析得出，改进后的TK-PBFT算法的共识时延降低了25%，通信开销降低了两倍以上，且具有更高的吞吐量。

关键词：共识算法实用拜占庭信誉模型区块链

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基于信誉模型的众包质量控制算法

山东大学学报（工学版） 2023年第2期53卷 93-101页

作者：褚佳静潘庆先潘亚楠刘庆菊烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

针对目前众包平台会产生大量恶意工人以及较少考虑激励工人多次提供可信服务的问题,提出一种基于信誉模型的众包质量控制算法——信誉期望最大化(reputation expectation maximum,Rep-EM)算法。根据可信因子和惩罚因子建立信誉模型;基... 详细信息

针对目前众包平台会产生大量恶意工人以及较少考虑激励工人多次提供可信服务的问题,提出一种基于信誉模型的众包质量控制算法——信誉期望最大化(reputation expectation maximum,Rep-EM)算法。根据可信因子和惩罚因子建立信誉模型;基于工人信誉值和对任务的熟悉度提出一种工人选择机制;将工人匹配度作为权重赋予相应的工人并使用多数投票方法进行初始值选取,解决期望最大化(expectation maximum,EM)算法对初始值敏感和收敛困难的问题,避免算法陷入局部最优,提高评估结果的准确率;利用公开的众包数据集Adult2和Duck对Rep-EM算法和本研究提出的机制进行验证。试验结果表明,Rep-EM算法在评估准确率和运行时间方面有很大的提升,也从任务完成率和平均数据质量验证了本研究提出的工人选择机制的有效性。

关键词：众包质量控制信誉模型工人选择机制 EM算法

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众包中基于信誉模型的质量控制问题的研究

众包中基于信誉模型的质量控制问题的研究

作者：褚佳静烟台大学

学位级别：硕士

在这个万物皆可互联的时代,众包作为一种新型的分布式问题解决方式,得到了迅速的发展。在有关众包的众多研究中,一个关键问题就是众包的质量控制。目前的质量控制方法会产生大量的恶意工人并且较少会考虑工人多次提供可信服务对结果质... 详细信息

在这个万物皆可互联的时代,众包作为一种新型的分布式问题解决方式,得到了迅速的发展。在有关众包的众多研究中,一个关键问题就是众包的质量控制。目前的质量控制方法会产生大量的恶意工人并且较少会考虑工人多次提供可信服务对结果质量的影响;现有的工人选择机制多通过考虑成本、位置和信誉等指标来满足请求者的需求,通过忽略工人偏好的请求者偏见机制来选择工人,使工人完成任务的积极性不高,最终影响双方的满意度;另外,工人对匹配到的任务不感兴趣,可能会放弃当前任务,会使得任务和工人匹配不稳定。针对以上问题,本文进行了研究,主要内容有:(1)提出了一种基于信誉模型的众包质量控制方法。首先,根据可信因子和惩罚因子建立信誉模型。然后,基于工人信誉值和对任务的熟悉度提出一种工人选择机制。同时,将结合了信誉值和熟悉度的工人匹配度作为权重,引入EM(Expectation Maximum)算法中,将其称为Qrep-EM算法,解决了EM算法对初始值敏感和收敛困难的问题,避免了算法陷入局部最优的情况,提高了评估结果的准确性。最后,本文用公开的众包数据集Adult2和Duck对Qrep-EM算法和本文提出的机制进行验证。实验结果表明,Qrep-EM算法相较于对比算法在评估准确率和运行时间方面有很大的提升,同时也从任务完成率和平均数据质量方面验证了本文提出的工人选择机制的有效性。(2)提出了一个基于Deep Q-learning的动态信誉更新策略,在当前状态的基础上即之前的信誉策略、平均完成任务数和恶意工人的平均信誉分数,选择一个动作以使收益最大化,然后转换到一个新的环境,重复多次,直到确定最优策略,即信誉更新策略。利用Qo I和Qo T指标来评估工人和任务,并基于此形成工人和任务的偏好列表。基于传统Gale-Shapley稳定匹配算法,对其进行一对多调整,提出了一种不仅考虑请求者偏好还考虑工人偏好的工人匹配机制,该机制不仅提高了请求者所选工人的质量,同时提高了执行任务的员工的满意度。最后,在公开的数据集上进行了实验,根据实验结果可以看出本文提出的方法能表现出更好的性能。

关键词：众包质量控制信誉模型工人选择机制动态信誉更新策略

考虑发包方满意度的接包方信誉评价模型及应用

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考虑发包方满意度的接包方信誉评价模型及应用

作者：邓天意大连理工大学

学位级别：硕士

随着互联网+模式的发展,众包已在诸多领域得以应用。众包平台中的接包方是由不同的技能水平和社会背景组成,因此提交的任务结果不尽相同。目前国内现有平台尚未建立对接包方的客观全面的评价体系,同时对发包方和众包平台也缺少必要的参... 详细信息

随着互联网+模式的发展,众包已在诸多领域得以应用。众包平台中的接包方是由不同的技能水平和社会背景组成,因此提交的任务结果不尽相同。目前国内现有平台尚未建立对接包方的客观全面的评价体系,同时对发包方和众包平台也缺少必要的参考依据,如何对接包方进行信誉评价成为众包领域下相关研究的热点。本文总结了大量的国内外研究文献,介绍了众包模式及信誉的相关研究工作,分析了现有众包中信誉评价工作的优缺点。通过对众包平台进行实际调研,发现发包方能够通过平台上的历史信息预测工作者未来可能的行为,减少信息不对称的程度,促进交易行为达成。为此,本文提出一种考虑发包方满意度的接包方信誉评价模型,同时基于信誉评价结果设计构建了激励惩戒机制。首先对于接包方的信誉评价,本文提出一种考虑发包方满意度的信誉评价模型。对接包方的历史行为数据进行分析以及维度划分,建立发包方满意度、交易行为及平台认证三个维度的评价体系,并依据体系所提取的影响因素完成对各个维度下影响因素的度量及函数表示,其中发包方满意度维度中涉及的影响因素为发包方交易前重要关注的因素,因此本文将发包方满意度维度作为重点维度进行考虑。最后对三个维度进行集结进而完成模型的构建。之后,基于信誉评价结果提出激励惩戒机制。根据周期内信誉的变化判断触发激励或惩戒机制,得到信誉调整值反馈至当前信誉值,最终得到当下周期的信誉评价值。激励惩戒机制的效用在接包方运营发展的过程中呈现相互依赖、动态平衡的效用。激励机制的设计趋于长期性,惩戒机制的设计趋于快速下降,督促接包方稳定长期发展及加大惩罚连续恶意行为。最后,本文利用实际数据对信誉模型和激励惩戒机制进行了验证和分析,并对实验中涉及的参数进行了率定。实验结果表明,本文提出的信誉评价模型能够反映接包方信誉的真实情况,同时激励惩戒机制的引入也符合设计预期。

关键词：众包信誉模型信誉评价激励机制惩戒机制

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分布式协作频谱感知的信誉模型

北京邮电大学学报 2015年第4期38卷 53-57页

作者：许力黄毅杰林晖福建师范大学数学与计算机科学学院福州350117 福建师范大学福建省网络安全与密码技术重点实验室福州350117

协作感知技术能大大提高认知无线电网络中的频谱感知效果,但也会产生一些安全隐患,如频谱感知数据伪造攻击.针对单个恶意次用户发起的连续性频谱感知数据伪造攻击和若干个恶意次用户发起的非连续性频谱感知数据伪造攻击,设计并实现了一... 详细信息

协作感知技术能大大提高认知无线电网络中的频谱感知效果,但也会产生一些安全隐患,如频谱感知数据伪造攻击.针对单个恶意次用户发起的连续性频谱感知数据伪造攻击和若干个恶意次用户发起的非连续性频谱感知数据伪造攻击,设计并实现了一种分布式协作频谱感知的信誉模型.仿真实验表明,该模型能有效地识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击.同时,该模型还具有较小的虚警率、丢失率和较好的容错能力.

关键词：认知无线电网络分布式协作频谱感知频谱感知数据伪造信誉模型

Multi-agent System中多维度信誉模型设计

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同济大学学报（自然科学版） 2013年第3期41卷 476-482页

作者：徐莉余红伟武汉大学经济与管理学院湖北武汉430072

在multi-agent system(MAS)中引入信誉机制是解决Agent间复杂交互问题促进合作的有效途径.在构造信誉置信度和期望信誉级别两种信誉表示形式的基础上,提出第三方权威机构的资质评价作为第三种信誉信息来源,引入活动相似算子和信息来源权... 详细信息

在multi-agent system(MAS)中引入信誉机制是解决Agent间复杂交互问题促进合作的有效途径.在构造信誉置信度和期望信誉级别两种信誉表示形式的基础上,提出第三方权威机构的资质评价作为第三种信誉信息来源,引入活动相似算子和信息来源权重,从评价目标多维性和信息来源多维性对初始信誉置信度评价进行修正,运用Dempster规则合成计算获得最终信誉评价,并以实例验证了模型的实用性.最后对模型的效率与抗威胁性进行了检验,结果表明模型解决了新进Agent的信誉赋值问题,可以在一定程度上激励Agent主动给出交互评价,并能很好地解决或缓解分布式系统中关键的8种安全威胁.

关键词： multi—agent system 信誉模型信息来源维度评价目标维度 Dempster合成规则

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P2P网络中一种可信任的全局信誉模型

应用科学学报 2010年第3期28卷 237-245页

作者：王堃吴蒙南京邮电大学物联网与传感网研究院南京210003 南京邮电大学海外教育学院南京210003

针对P2P网络中的节点安全性问题提出一种全局信誉模型,在历史交易的基础上动态更新各节点的服务信任值和请求信任值,讨论了信誉建立过程中的5种攻击对信誉模型的影响.仿真实验表明,该模型的信任值更新算法和防御机制具有健壮性,可保护... 详细信息

针对P2P网络中的节点安全性问题提出一种全局信誉模型,在历史交易的基础上动态更新各节点的服务信任值和请求信任值,讨论了信誉建立过程中的5种攻击对信誉模型的影响.仿真实验表明,该模型的信任值更新算法和防御机制具有健壮性,可保护网络中的诚实节点,迅速降低恶意节点的信任值,有效抑制恶意行为.

关键词： P2P网络信誉模型攻击全局信任信息安全

基于异常检测和信誉模型的PBFT共识算法研究

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基于异常检测和信誉模型的PBFT共识算法研究

作者：陈斌桂林电子科技大学

学位级别：硕士

区块链是一种分布式存储技术,具有去中心化、防篡改和可追溯等特点,能够有效解决信任问题。区块链不仅可以应用在数字货币,而且在金融、医疗、物流和跨境支付等方面也有广阔的应用前景。其中,联盟链中节点加入需要通过认证,其网络环境... 详细信息

区块链是一种分布式存储技术,具有去中心化、防篡改和可追溯等特点,能够有效解决信任问题。区块链不仅可以应用在数字货币,而且在金融、医疗、物流和跨境支付等方面也有广阔的应用前景。其中,联盟链中节点加入需要通过认证,其网络环境相对稳定可靠,因此许多商业应用更加偏向使用联盟链。但是现有的联盟链共识算法依然存在异常和安全问题,因此如何使共识算法安全高效的执行是如今急需解决的问题。PBFT是联盟链常用的共识机制,其虽然具有一定的拜占庭容错性,但是依然存在以下两个问题:1.在共识的过程中,恶意节点/行为的存在仍会影响联盟链的共识效率,进而影响联盟链网络的TPS。针对区块链网络中的节点异常问题,已有研究多集中于采用机器学习检测公有链中的恶意行为,在联盟链环境下异常检测尚不多见。2.PBFT共识算法在进行主节点选取时规律性较强可能会选取恶意节点作为主节点。这样使得每次共识的主节点提前暴露,增加了主节点被攻击的可能性,降低了PBFT算法的安全性。为选取安全高效的节点作为PBFT共识机制的主节点,现有研究引入了信誉机制,但是现有的信誉机制存在因节点信誉值增加不均衡而带来的中心化问题。为解决以上两个问题,本文主要做了以下工作:1.为提高联盟链的可靠性和共识效率,本文提出采用KNN、朴素贝叶斯、SVM和CNN算法对PBFT共识算法进行异常检测,判断是否存在恶意延时,进而识别恶意延时节点。2.为避免信誉模型中节点信誉的中心化,本文在信誉模型中使用异常检测的结果可以较为准确对节点的信誉值进行评判,通过在信誉模型中引入随机数,使得PBFT中主节点的选取具有随机性。实验结果表明,异常检测模型能够以较高的精度检测出共识过程是否存在恶意延时,并能准确识别出恶意延时的节点,随机数的引用使得节点被选为主节点的概率随着信誉值的增加而增加,有效避免了因选取信誉值最大的节点作为主节点导致的中心化问题。

关键词：区块链 PBFT 机器学习异常检测信誉模型

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基于群体智能的信誉激励模型设计及应用研究

基于群体智能的信誉激励模型设计及应用研究

作者：张健豪湘潭大学

学位级别：硕士

随着互联网和数字时代的发展,人类的行为模式发生了质的变化,与互联网的交集日益密切,从而导致数字信息量呈几何倍数增长,更多现实生活中的物品的交易也发生在网上,信息的存储方式和交易场景将变得更加广泛。由于互联网交易的去物质化... 详细信息

随着互联网和数字时代的发展,人类的行为模式发生了质的变化,与互联网的交集日益密切,从而导致数字信息量呈几何倍数增长,更多现实生活中的物品的交易也发生在网上,信息的存储方式和交易场景将变得更加广泛。由于互联网交易的去物质化和虚拟货币技术的不成熟性,出现了虚假交易、信息泄露等诸多安全问题,同时人们的私有财产的数字证书确权难以得到有效保障。而群体智能作为在人工智能、大数据、物联网、区块链技术等多个领域的基础理论,能够在在缺少中心化调控和全局结构的约束下,从本质上规范化互联网中的个体行为模式,为解决互联网交易中存在的问题提供了重要参考思想。另一方面,区块链技术为中心化交易存在的信任和安全问题提供了一种技术方案,因此如何有效地结合群体智能和区块链技术成为了目前研究的重要课题之一。信誉模型和激励机制作为区块链技术应用下的核心策略,能够有效激励所有参与实体提供诚实有效的服务,促进整个交易系统的安全和稳定,然而现有的信誉模型都建立在交易场景框架之外,没有深入场景去从根源约束参与实体的不轨行为。因此本文基于群体智能的底层理论,分析各类应用场景下节点的行为范式和动机,提出了一种长期激励的信誉模型。本文的主要工作如下:(1)提出了一种新的信誉激励模型。本文针对传统信誉模型存在的价值脱离性问题,通过群体智能的理论和方法,将模型贯穿价值载体,通过激励机制对节点进行了本质上的行为规范,提出一种追求长期利益的信誉激励模型Token Trust,在该模型中个体的信誉值和代币价值直接挂钩,有效约束了短期机会主义行为,解决了大规模群体行为中存在的诸多安全问题。并且通过仿真实验和三种经典信誉模型进行了仿真对比实验,通过仿真实验表明,本文提出的信誉模型可以有效检测实体的信任攻击,与经典的几种信誉模型相比,具有更好的效果。(2)在区块链实际应用场景下做出了新的尝试。本文针对区块链应用的信誉机制的应用现状,将本文提出的信誉模型置入了真实的区块链交易场景进行模型可行性验证。为此本文基于区块链网络环境专门搭建了对应的区块链游戏demo,用于模拟两个节点之间的道具交易,通过区块链平台将模型的核心参数和执行逻辑写进智能合约,自动触发模型的惩戒机制。实验结果表明,信誉较低的节点提供的道具的核心属性会被智能合约惩戒,因此该模型在区块链道具交易场景下具有可行性,也为未来多种线上交易场景的群智激励提供了有效的参考价值,具有一定的应用价值。

关键词：群体智能区块链信誉模型激励机制非同质化代币