36、多智能体系统中的信任与声誉模型解析

多智能体系统中的信任与声誉模型解析

1. 安全威胁与攻击手段

在多智能体系统中，存在多种安全威胁，其中Sybil攻击和声誉滞后利用攻击较为典型。

1.1 Sybil攻击

Sybil攻击是一种在容易创建虚假身份的场景中发起的安全威胁。攻击者通过创建足够多的虚假身份，使单个代理能够破坏系统的正常运行。例如，通过多个Sybil身份提供的虚假反馈来提升自身声誉。

1.2 声誉滞后利用攻击

所有声誉机制都具有一定的惯性，即当代理的行为发生变化时，声誉需要一段时间才能反映新的现实。恶意代理会利用这种滞后性，先提升声誉到一定程度，然后开始欺诈，在声誉值仍然较高时利用良好声誉获利。当声誉下降后，再表现出良好行为以再次提升声誉，如此循环。解决这种攻击可从两方面入手：
- 调整声誉机制的反应时间，使其能对行为变化做出足够快的反应。
- 让代理能够检测声誉值中的循环行为模式。

2. 信任、声誉与其他协议技术的关联

信任和声誉对智能体的表示模型和决策过程有重要贡献，将它们与其他智能体推理过程相结合是很自然的。以下是信任和声誉与多智能体系统其他子领域的联系：

2.1 论证

在自主实体需要交互并维护自身利益目标的场景中，意见分歧很常见，因此需要通过对话达成共识，这是论证领域的核心问题。信任和声誉模型与论证的关系可从两个互补的角度来看：
- 用于信任/声誉的论证 ：可以使用论证来解释信任/声誉值。一种直接的方法是向其他代理提供计算该值所使用的“原始”数据，但这存在隐私问题。更复杂的方法是使用更抽象和通用的元素