信任機制研究綜述

何穎+侯雅婷

摘要：互聯網服務成為人們生活不可缺少的一部分，但隨之而來的是嚴峻的安全問題。除傳統硬安全手段外，信任機制作為一種重要的軟安全手段得到了廣泛應用。信任關系是互聯網用戶重要的決策依據。因此，如何建立可靠的信任關系和完善的信任機制是現階段熱門研究課題。介紹了信任機制的概念和特點，從信任計算、信任中的惡意行為、信任的動態激勵3個方面分析了信任的關鍵技術，展望了信任機制的研究方向。

關鍵詞：信任機制；信任計算；惡意攻擊；隱私安全

DOIDOI：10.11907/rjdk.171160

中圖分類號：TP301

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）006-0202-02

0 引言

信任作為一種主觀、模糊的評價標準，可以運用于對象的交互過程中，通過對交互過程進行評價，提供良好的依據，完成決策，從而提高交互的安全性。隨著互聯網的發展，人與人、人與物、物與物之間的交互日漸增多且深入，信任的應用與研究出現在各個學科，如社會學、心理學、經濟學、人工智能以及社交網絡等。

信任是個復雜、抽象的命題，在不同的學科背景下，根據研究角度的不同、研究方法的差異，有著不同的看法和定義，所以至今沒有一個統一的概念[1]。心理學角度主要研究個體獨立的信任，信任被認為是一種期待或者依賴。管理學角度主要研究群體現象的信任，信任被認為是一種組織之間或個人與組織之間的互相評估。市場學角度主要研究對象影響的信任，信任被認為是依靠行為的一種交易意愿。通過總結分析，信任存在以下共有特征：

（1）非對稱性。信任具有很明顯的主觀性，節點雙方的信任并不對稱，即使共同經歷同一事件，雙方所收獲的反饋或給予對方的評價都不盡相同，甚至相差甚遠。用戶A信任用戶B，并不表示著用戶B會信任用戶A，信任表達圖用有向關系表示，且兩個節點的有向邊有著不同的權重值，如圖1所示。

（2）時效性。信任關系不是固定不變的，即使在某個時刻用戶A對于用戶B很信任，但他們在之后一段時間缺少交互和聯系，信任值會隨著時間的推移降低。所以在信任關系中，時間衰減是一個重要的影響因素。

（3）區域性。信任關系一般是非全局的、受限制的。用戶A對用戶B的信任只適用于一定程度，不會無條件相信用戶B的任何判斷。這個限制與事件程度相關，比如用戶A只相信用戶B一定金額以下的金融交易。

（4）有限傳遞性。信任是有傳遞性的。假設用戶A信任用戶B，用戶B信任用戶C，那么可能受用戶B的影響，用戶A對用戶C連帶信任。但是這種信任不是絕對的，受到用戶A對用戶B的信任度，和用戶B對用戶C的推薦度影響。信任的傳遞性隨著兩者間所傳遞的用戶數增多而漸漸減弱。

（5）內容相關性。信任是針對特定內容的，實體間的信任度不會擴散。比如用戶A對用戶B提供的特征提取服務是信任的，但這并不代表用戶A會信任用戶B有關權重確定、目標優化等服務，如圖2所示。

（6）多種對應關系。實體間的信任關系是多變的，既可以是一對一的非對稱關系，比如某一實體買家用戶信任某個實體賣家用戶；也可以是一對多的關系，比如某一實體用戶信任一個專家組或者團體；可以是多對多的關系，比如某兩個專家組之間相互交叉信任；也可以是多對一的信任關系，比如多個部門均信任一個總體協作規劃部門，如圖3所示。

隨著互聯網的發展，信任評估應用到各個領域，比如社交網絡、電子商務、機器學習、物聯網應用、大數據與云計算等等。在這些領域，需要把抽象模糊的信任值轉換成可以度量的量化數值，作為決策判斷的重要依據。而在信任機制建模過程中，以下幾個問題是研究的難題和熱點。

1 信任值計算

信任值計算建模是信任機制的最基本問題[2]。傳統計算方法影響因素考慮單一，計算公式比較簡潔。隨著互聯網的發展，影響信任的上下文因素增多、數據種類變大，同時數據價值稀疏、噪聲增大，這些都是影響信任值計算的重要問題。信任值計算分為兩個部分：直接信任計算、間接信任計算。直接信任是根據實體對象和目標對象之間的直接交互信息進行分析計算，要點是特征選取，選取的特征既要概括信任的特點，又不能造成算法過擬合問題。現階段可選擇加權平均、統計分析等全局迭代算法，或者用層次分析、上下文聚合等局部聚合算法。間接信任是解決實體對象和目標對象之間缺少直接交互信息問題，需要尋找兩者的共同朋友或者間接信息進行分析計算。間接信任有助于幫助新用戶或者交互少的用戶準確計算出信任值。間接信任計算難點較多，首先是相似節點選取，除了求交集外，還涉及到多層信任傳遞、相似性計算等問題。許多學者考慮使用人工智能、路徑推薦等算法進行優化；其次是推薦的可信度，一般可采用協同過濾或無監督學習的方法進行判定。除此之外，信任值計算還有一個難點：權重優化。如何確定多個影響因素之間的關系和影響程度，要考慮時間變換、交互增加、上下文變化等因素帶來的影響。動態調節權重因子是確保算法實用性和可靠性的重要手段之一，在當前研究中，概率統計、模糊決策、灰度關聯等都是常用的動態計算權重方法。

2 信任中的惡意行為

信任值可以影響用戶的最后決策。比如在電子商務中，信任值會影響客戶的購買行為，在社交網絡中，信任值會影響用戶的交友行為[3-4]。現實中存在虛構信任值的惡意行為，破壞了信任評估的準確性。這些行為按效果分為以下幾類：①欺騙。這是最常見的一類惡意行為，其目的就是在交互過程中，偽裝不符合實際的信任值，達到騙取交互的目的。例如在交易過程中，給對方假的好評度，以促進交易的發生，在社交網絡中，給予自己假冒的身份認證等。解決方法是提高節點的信息鑒別能力；②合謀。合謀指多個節點狼狽為奸，利用信任規則，互相給予對方虛高的評價和反饋，大肆提高雙方可信度。在一般的應用場景中不會限制節點加入，所以攻擊者可以通過制造大量同謀節點，完成協同欺騙。如果同一個節點可以無限次對這個節點打分，那么在付出很低的成本代價情況下可快速獲取很高的信任度，這也是現在惡意行為中比較常見而且難以預防的手段；③詆毀。詆毀是合謀的反方向運用，通過對正常節點給予惡意的、不真實的負面反饋，達到降低競爭節點可信度的目的，間接提高自己的可信度。在信任中，負面評價對用戶的決策影響更大，詆毀的成本比合謀更小，電子商務中的刷差評就是典型的詆毀行為。正常服務情況下很難對反饋給予識別，負面評價影響遠遠高于正面影響。除此之外，還有一些形式的惡意行為，如冒名：通過取代正常節點，發布假的評價反饋或服務；潛伏：在一定的潛伏期花費一定的成本，將自己偽裝成正常且信任值較高的節點，然后間歇性提供假的反饋或者服務，增加惡意行為的隱蔽性。由于有正常行為做掩護，被檢測出來的幾率很低；重入：在節點信任度較低時，利用新身份加入一個新的節點，重新開始新的行為。在當前沒辦法做到對虛擬身份完全識別的情況下，這是十分棘手的惡意行為。

3 信任的動態激勵

信任值是一個變化的動態過程，隨著交互行為的積累，信任會發生改變，而這個改變受到多方面因素的影響：交互的次數頻率、交互的上下文變化、時間的衰減等等。所以如何確立一個動態的激勵懲罰機制，是信任研究的熱點。傳統的基于結果的動態激勵，是通過對結果的成功與失敗次數的統計分析，利用加權方法進行積累。但是這種方法并沒有考慮到上下文因素的影響，也沒有對評價提出動態的激勵和懲罰。如出現共謀攻擊，對欺騙者沒有實現具體的懲罰措施，會嚴重影響信任準確性。豐富完善激勵懲罰機制，對正確反饋給予鼓勵，對負面反饋給予懲罰，對重大環境錯誤給予降低信任的負面懲罰等措施，可避免一些惡意行為的影響，保證信任機制的穩定性[5-6]。

4 結語

本文對信任進行了系統分析，闡述了信任機制的關鍵技術，指出了研究熱點以及信任機制發展遇到的挑戰。信任機制研究可以解決互聯網的一些安全問題，如防止惡意節點攻擊、保障用戶隱私安全等。信任機制是當前熱門的研究方向之一，已經應用在推薦系統、云計算等眾多領域。

參考文獻：

[1]DRAGOS V，REIN K.What's in a message exploring dimensions of trust in reported information[C].ISIF，2016.

[2]LI M A，ZHENG W M.Survey of research on dynamic trust mechanism in grid environment[J].Journal of Chinese Computer Systems，2008，29（5）：825-830.

[3]YANG H S，SUN J H.A study on hybrid trust evaluation model for identifying malicious behavior in mobile P2P[J].Peer-to-Peer Networking and Applications，2016，9（3）：578-587.

[4]AGARWAL M，ZHOU B.Using trust model for detecting malicious activities in twitter[EB/OL].https：//link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-05579-4_25.

[5]CUI Y，ZENG L，CHIANG H D.A two-stage trust-tech based methodology for excitation system equivalence[C].Power and Energy Engineering Conference，2015.

[6]MA X，WANG Z，JING B，et al.Trust model based on rewards and punishment mechanism[C].International Workshop on Education Technology & Computer Science，2010.

（責任編輯：杜能鋼）