26、动态环境下信任模型的评估与比较

动态环境下信任模型的评估与比较

1. STORE声誉系统评估

STORE声誉系统在多智能体模拟中接受了评估。该系统基于TI分类法的信任模型，为此专门设计了一个多智能体系统（MAS）框架。在这个框架中，智能体形成虚拟组织（VO），并根据STORE计算的声誉向量进行选择。成员智能体与管理者进行交易，根据其独立于声誉的生产力指标获得回报。

• 反应速度配置 ：配置STORE的反应速度需要谨慎规划。反应过快时，旧的信任指标（TI）数据会被忽视，攻击者可能通过执行良好的小批量交易来提升声誉，然后在单笔高交易量的交易中作弊获利。
• 模拟结果 ：STORE的声誉衡量不仅能区分表现极优或极劣的两极化智能体，还能在困难情况下提供决策支持，例如当智能体在特定VO应用领域专业化且表现相近，但需要为特定应用角色进行选择时。此外，它能很好地捕捉智能体行为的渐进和时间变化。

以下是一个简单的表格展示不同场景下STORE声誉系统的特点：
| 场景 | STORE声誉系统特点 |
| ---- | ---- |
| 区分两极化智能体 | 可以有效区分表现极好和极差的智能体 |
| 特定应用角色选择 | 为困难的选择情况提供决策支持 |
| 捕捉行为变化 | 能捕捉智能体行为的渐进和时间变化 |

2. 动态信任建模问题

在复杂动态环境中，如互联网，获取潜在交互伙伴的完美信息非常困难。信任机制可降低风险，促进决策过程，被视为一种软安全机制。

• 现有信任模