Προσομοίωση και Αξιολόγηση Συστήματος Φήμης για η-Κοινότητες

Στα πλαίσια αυτής της μεταπτυχιακής εργασίας παρουσιάστηκε και προσομοιώθηκε ένα προτεινόμενο σύστημα εμπιστοσύνης βάσει φήμης για ηλεκτρονικές κοινότητες ομότιμων κόμβων. Τα συστήματα φήμης καλούνται να υποστηρίξουν τα συναλλασσόμενα μέρη σε εφαρμογές ηλεκτρονικού εμπορίου και ηλεκτρονικών συναλλαγών στην επιλογή του πιο αξιόπιστου αντισυμβαλλόμενου. Το προτεινόμενο σύστημα φήμης εκμεταλλεύεται τόσο την πρότερη εμπειρία του κόμβου αξιολογητή με τον αξιολογούμενο κόμβο όσο και τις εμπειρίες των υπόλοιπων κόμβων του δικτύου για τον καθορισμό της συνολικής φήμης και αξιοπιστίας ενός κόμβου του συστήματος. Επίσης, χρησιμοποιεί ένα μέτρο βεβαιότητας για να σταθμίσει τόσο την άμεση όσο και την έμμεση φήμη, το οποίο λαμβάνει υπόψη την παλαιότητα, το πλήθος αλλά και τη μεταβλητότητα των αξιολογήσεων των συναλλαγών, πράγμα το οποίο το κάνει ανθεκτικό σε διάφορες επιθέσεις ασφάλειας. Για τους σκοπούς της αξιολόγησής του, υλοποιήθηκε κατάλληλα και προστέθηκε στον προσομοιωτή TRMSim-WSN, στον οποίο εκτελέστηκαν διάφορα σενάρια όσον αφορά το μέγεθος του δικτύου, σενάρια επιθέσεων, ποσοστά κακόβουλων οντοτήτων κλπ. Η ανάλυση και η σύγκριση των αποτελεσμάτων αυτών των σεναρίων με τα αποτελέσματα άλλων γνωστών συστημάτων φήμης που είναι υλοποιημένα σε αυτόν τον προσομοιωτή, οδήγησε σε ενδιαφέροντα συμπεράσματα για την ακρίβεια του μοντέλου.In this master thesis, a reputation-based trust system for Peer to Peer applications was proposed and simulated. Reputation-based trust systems are invited to support the trading parties in e-commerce and electronic transactions in selecting the most reliable contractor. The proposed reputation system uses both the previous experience trustor had with trustee (direct reputation) and experiences other nodes had with trustee (indirect reputation) in order to estimate the overall reputation and trustworthiness of trustee in the system. It also uses a confidence measure to weigh both direct and indirect reputation, which takes into account the age, number and variance of assessments of transactions, which makes it resistant to various security attacks. For the purposes of its evaluation, it was properly implemented and added to the TRMSim-WSN simulator, where various scenarios of the network size, script attacks, malicious nodes rates etc. were performed. The analysis and comparison of the results of these scenarios with the results of other known reputation systems implemented in this simulator, led to interesting conclusions about the accuracy of the model

Addressing the Issues of Coalitions and Collusion in Multiagent Systems

In the field of multiagent systems, trust and reputation systems are intended to assist agents in finding trustworthy partners with whom to interact. Earlier work of ours identified in theory a number of security vulnerabilities in trust and reputation systems, weaknesses that might be exploited by malicious agents to bypass the protections offered by such systems. In this work, we begin by developing the TREET testbed, a simulation platform that allows for extensive evaluation and flexible experimentation with trust and reputation technologies. We use this testbed to experimentally validate the practicality and gravity of attacks against vulnerabilities. Of particular interest are attacks that are collusive in nature: groups of agents (coalitions) working together to improve their expected rewards. But the issue of coalitions is not unique to trust and reputation; rather, it cuts across a range of fields in multiagent systems and beyond. In some scenarios, coalitions may be unwanted or forbidden; in others they may be benign or even desirable. In this document, we propose a method for detecting coalitions and identifying coalition members, a capability that is likely to be valuable in many of the diverse fields where coalitions may be of interest. Our method makes use of clustering in benefit space (a high-dimensional space reflecting how agents benefit others in the system) in order to identify groups of agents who benefit similar sets of agents. A statistical technique is then used to identify which clusters contain coalitions. Experimentation using the TREET platform verifies the effectiveness of this approach. A series of enhancements to our method are also introduced, which improve the accuracy and robustness of the algorithm. To demonstrate how this broadly-applicable tool can be used to address domain-specific problems, we focus again on trust and reputation systems. We show how, by incorporating our work into one such system (the existing Beta Reputation System), we can provide resistance to collusion. We conclude with a detailed discussion of the value of our work for a wide range of environments, including a variety of multiagent systems and real-world settings