25、电子商务信任与声誉系统安全问题综述

电子商务信任与声誉系统安全问题综述

1. 引言

如今，信任与声誉系统在电子商务领域得到了广泛应用。这些系统基于各种数学方法的信任和声誉模型构建。在集中式系统中，会员管理以及信任和声誉关系的展示通常由可信第三方（TTP）负责；而在完全去中心化的系统中，每个成员则需自行管理信任和声誉展示。

基于评级的模型是信任与声誉系统最常用的基础，像 eBay、亚马逊等电子商务平台以及许多在线市场或产品评论网站都在使用。不过，一些更精细的方法，如贝叶斯概率、模糊逻辑或基于离散值的模型虽然存在，但尚未在商业系统中广泛应用，可能是因为这些模型对普通客户来说使用起来不太方便。Ries 提出的为客户提供可视化展示的方法，在一定程度上缓解了这一不便。

部分研究人员在其模型中加入了检测对抗行为的方法，通过折扣机制来抵御影响其他成员声誉的攻击。但这种做法存在问题，因为几乎不可能验证被折扣的意见是来自对手还是诚实成员。比如在某些案例中，原本的对手可能在另一种场景下成为诚实的评级者，若只是简单交换“诚实评级者”和“对手”的描述，就会导致诚实评级者被误判为对手。

在没有关于完整交易、沟通和评估过程的信息时，几乎不可能正确判断哪个成员是对手。因此，所有意见都应被原样接受。接下来将探讨那些不基于恶意行为假设来降低意见影响力的安全方法。

2. 对手目标

对手的首要目标是获取利益，若没有利益，就不会有攻击信任与声誉系统成员或整个系统的意图。对手的利益多种多样，主要可分为以下两种目标：
- 剥削受害者 ：这是最明显的目标，对手通过剥削其他成员（受害者）获取利益。在在线拍卖领域，对手可能会说服受害者购买商品，收到钱后却