28、基于声誉的信任模型与可靠交易集成框架解析

基于声誉的信任模型与可靠交易集成框架解析

1. PATROL - F声誉信任模型

在分布式系统中，建立可靠的信任机制至关重要，PATROL - F就是这样一种基于声誉的全面信任模型，它融入了模糊子系统，可用于各类分布式系统。

1.1 模拟交互输入与声誉变化

在模拟过程中，每次交互的时间（与预期时间相比）和货币价值这两个输入是随机生成的。对于表现良好的主机O，其声誉虽有提升，但大多处于不确定区域。这是因为主机O虽总是提供良好交互，这只影响模糊子系统的结果（正确性）输入，而其他两个随机生成的输入使得主机O的RI值不再高于阈值θ。因此，主机O在交互时间和交互重要性方面存在不足，不再被视为非常好的主机，主机M仅在78%（41次尝试中的32次）的情况下与它交互。

而对于不良主机X，其声誉值下降并稳定在绝对不信任区域。这表明RI子系统对结果的正确性赋予了很高的权重，只要产生错误结果，就会将一次交互视为不良交互。

1.2 综合模拟案例

当将三个模糊子系统都纳入模拟时，每个主机都有一定的信任程度。对于信任型主机M，全优主机O的声誉直接上升并稳定在绝对信任区域，主机M会100%地与主机O进行交互；而全劣主机X的声誉下降到绝对不信任区域，主机M仅在17.5%的尝试中认为X值得信任。

对于偏执型主机Q，全优主机O在5次交互后声誉上升到信任区域，主机Q在90%（51次尝试中的46次）的情况下认为O值得信任；全劣主机X的声誉值直接下降到绝对不信任区域，主机Q仅在2%（47次尝试中的1次）的情况下认为X值得信任，且这次信任时X的声誉值为2.5，交互重要性较低。

在模拟中还发现，主机发出的查询数量非常少