37、区块链在信任与声誉管理系统中的应用

区块链在信任与声誉管理系统中的应用

1 信任与声誉管理系统基础

1.1 信任与声誉计算方法

• 概率函数建模 ：用户之间的反馈被建模为从源用户到目标用户的转移概率函数，通过该函数得出声誉分数。
• 贝叶斯方法 ：利用统计学计算信任和声誉分数。可信度分数用两个参数的贝塔分布来描述，其中α和β分别表示正面和负面推荐。通过对给定的贝塔分布进行更新来计算和更新分数，还能去除不公平的评级。

1.2 信任维度

信任通常与特定上下文紧密相关，在设计信任与声誉管理系统（TRMS）时，上下文感知是一个重要因素。TRMS可以基于单上下文或多上下文感知从收集的证据中得出信任，具体取决于其初始设计。
- 单维度信任评估 ：轻量级的TRMS采用简化的信任和声誉模型，可能仅纳入单维度信任评估，以适应网络物理系统（CPS）应用中有限的资源。虽然单维度信任模型可能不够全面，但在资源受限设备广泛使用的应用设计中可能更受青睐。
- 多维度信任评估 ：多维度信任和声誉模型通过多个参数或从多个参数中得出的单个值（带有适当权重）来表示信任和声誉分数。在实践中，这种类型的TRMS可能需要更多的计算资源，不太适合资源受限的设备。

2 区块链在TRMS中的特性

2.1 去中心化

传统的TRMS依赖第三方聚合器来收集信任证据和计算信任分数，但信任第三方聚合器会带来重大风险，例如聚合器被攻击时，信任计算的底层过程可能被恶意更