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. 安全威胁种类

在多智能体系统中，存在着多种安全威胁，其中较为突出的是西比尔攻击（Sybil Attacks）和声誉滞后利用（Reputation Lag Exploitation）。
- 西比尔攻击 ：在容易创建虚假身份的场景中，攻击者会创建大量虚假身份，以破坏系统的正常运行。例如，通过众多虚假身份提供的虚假反馈来提升自身声誉。
- 声誉滞后利用 ：所有声誉机制都存在一定的惯性，即当智能体的行为发生变化时，声誉需要一段时间才能反映新的现实情况。恶意智能体利用这一滞后性，先提升声誉，然后进行欺诈行为，待声誉下降后，再表现出良好行为以再次提升声誉，形成循环。

攻击类型	特点	示例
西比尔攻击	创建大量虚假身份破坏系统	通过虚假反馈提升声誉
声誉滞后利用	利用声誉机制的滞后性欺诈	先提升声誉再欺诈，循环操作

2. 信任与声誉和其他技术的关联

信任和声誉对智能体的决策过程起着重要作用，它们与多智能体系统中的其他子领域有着密切联系。
- 论证（Argumentation） </