Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Репутаційна система це принцип що дозволяє користувачам оцінювати один одного в онлайн спільнотах тим самим підвищуючи а

Репутаційна система

Репутаційна система

Репутаційна система — це принцип, що дозволяє користувачам оцінювати один одного в онлайн-спільнотах, тим самим підвищуючи або знижуючи рівень довіри до оцінюваного. Репутаційні системи використовують такі торгові майданчики, як eBay, Amazon.com і Etsy, а також такі спільноти питань і відповідей, як Stack Exchange. Репутаційні системи лежать в основі тенденції збільшення потреби у допомозі з прийняттям рішень при користуванні послугами, що надаються через інтернет. З ростом популярності інтернет-магазинів, спільнот питань і відповідей та інших місць обміну інформацією репутаційні системи стали одним з ключових чинників, що визначають якість онлайн-досвіду. Ідея репутаційних систем полягає в тому, що навіть якщо споживач не має можливості фізично випробувати продукт або послугу або проконсультуватися з іншою людиною, він все одно здатний скласти реалістичні очікування від товару, спираючись на довіру до репутаційної системі.

Колаборативна фільтрація, найбільш часто використовувана в рекомендаційних системах, є одним з підвидів репутаційних систем в тому сенсі, що теж покладається на оцінки від членів спільноти. Ключова відмінність між репутаційною системою та колаборативною фільтрацією полягає в тому, як ці системи використовують відгуки користувачів. Метою колаборативної фільтрації є знаходження схожості між користувачами для складання рекомендацій. Репутаційна система, в свою чергу, збирає суспільну думку для побудови довіри між членами спільноти.

Типи

Онлайн

На думку Говарда Рейнгольда, система онлайн репутації — це технологія, яка дозволяє по-новому і ефективно маніпулювати характерними особливостями людей. Рейнгольд каже, що ці системи з'явилися в результаті бажання людей довіряти тим, з ким вони взаємодіють онлайн. Згідно Рейнгольду, характерна людська риса полягає в тому, що такі соціальні інструменти, як, наприклад, плітки, дозволяють нам розуміти, кому довіряти, кому довіряють інші, хто важливий, а хто вирішує, хто важливий. Такі майданчики, як eBay або Amazon.com, «прагнуть користуватися цією рисою, а тому побудовані навколо вкладу мільйонів користувачів в репутаційну систему, яка контролює якість контенту і взаємодій, що здійснюються на їх сайтах».

Банки репутації

Зростаюча економіка спільної участі підвищує значущість довіри на рівноправних торгових майданчиках та сервісах. Користувачі можуть заробляти репутацію на одних сайтах, але зазвичай не мають можливості перенести її на інші. Рейчел Ботсман і Ру Роджерс у своїй книзі «Що моє — твоє» (2010) стверджують, що «це всього лише питання часу, перш ніж з'явиться якась мережа, яка об'єднує [en] по декількох каналах спільного споживання». Такі системи, часто звані банками репутації, намагаються надати користувачам платформу для управління своїм репутаційних капіталом відразу на декількох сайтах.

Підтримка ефективної репутаційної системи

Основна функція репутаційних систем полягає в створенні почуття довіри серед користувачів онлайн-спільнот. Як і в звичайних магазинах, довіра і репутація можуть бути побудовані на основі відгуків клієнтів. Пол Резник з Асоціації обчислювальної техніки описує три властивості, які необхідні для ефективної роботи репутаційних систем.

  1. Тривалий термін користування службою і формування точних очікувань від майбутніх взаємодій.
  2. Збір і публікація відгуків про попередні взаємодії.
  3. Використання зворотного зв'язку для побудови довіри.

Ці три властивості надзвичайно важливі для формування репутації. Вони обертаються навколо одного важливого елемента: зворотного зв'язку з користувачем. Відгуки користувачів в репутаційних системах, чи то у вигляді коментарів, оцінок або рекомендацій, є цінною інформацією. Без зворотного зв'язку з користувачами репутаційні системи не можуть підтримувати атмосферу довіри.

Отримання зворотного зв'язку від користувачів пов'язане з трьома проблемами.

  1. Першою з цих проблем є готовність, з якої користувачі залишають відгуки, коли це робити необов'язково. Якщо в онлайн-спільноті відбувається велика кількість взаємодій, але зворотного зв'язку не надходить, середовище довіри і репутації сформувати не вдасться.
  2. Друга проблема стосується отримання негативних відгуків від користувачів. Декілька факторів сприяють тому, що користувачі не бажають залишати негативні відгуки, найбільш вагомим з яких є страх відповідної реакції в разі, якщо зворотний зв'язок не є анонімним.
  3. Остання проблема, пов'язана з отриманням зворотного зв'язку від користувачів, — це проблема чесності. Та хоча і не існує гарантованого способу забезпечити достовірність відгуків користувачів, якщо все ж таки вдасться створити спільноту, де більшість відгуків будуть правдивими, нові користувачі також з більшою ймовірністю будуть залишати чесні відгуки.

Іншими труднощами на шляху до створення ефективних репутаційних систем є підміна особистості і дискримінація. З ними тісно пов'язана ідея регулювання дій користувачів з метою отримання точних і послідовних відгуків. При аналізі ефективності різних видів репутаційних систем важливо враховувати ці специфічні особливості.

Спроба стандартизації

IETF запропонував протокол для обміну даними про репутацію. Спочатку він був націлений тільки на електронну пошту, але згодом був розроблений як загальна архітектура для систем, заснованих на репутації, і тільки потім була створена модифікація безпосередньо для електронної пошти. Однак репутація в електронній пошті донині забезпечується DNSxL, що не дотримуються цього протоколу. У цих специфікаціях не пояснюється, як збирати відгуки, оскільки гранулярность відправників електронної пошти робить недоцільним збір відгуків безпосередньо від одержувачів, — вони стосуються тільки методів запиту і надання репутації.

Відомі приклади практичного застосування

  • Пошук: PageRank
  • Електронна комерція: eBay, [en], [en], [en]
  • Соціальні новини: Reddit, Digg, Imgur
  • Спільноти програмістів: [en], фріланс-біржі, Stack Overflow
  • Інтернет-безпека: [en]
  • Сайти питань і відповідей: Quora, Yahoo! Answers, [en], Stack Exchange
  • Електронна пошта: DNSBL і [en] забезпечують глобальну репутацію відправників електронної пошти
  • Особиста репутація: CouchSurfing (для мандрівників)
  • Некомерційні організації: GreatNonProfits.org, [en]
  • Універсальні репутаційні системи: [en]
  • Наукові товариства: h-індекс

Репутація як ресурс

Високий [en] часто приносить користь власнику. Наприклад, велика кількість досліджень показало позитивну кореляцію між рейтингом продавця та ціною пропозиції на eBay, що свідчить про те, що висока репутація може допомогти користувачам отримати більше грошей за свої товари. Високий рейтинг товара на онлайн-майданчиках також може допомогти збільшити обсяги його продажів.

Абстрактна репутація може бути використана в якості свого роду ресурсу, який може бути обміняний на короткострокові вигоди або накопичений шляхом інвестування. Наприклад, компанія з хорошою репутацією може продавати товари нижчої якості з більш високим прибутком, поки їх репутація не впаде, або вони можуть продавати товари більш високої якості, щоб підвищити свою репутацію. Деякі репутаційні системи уможливлюють використовувати накопичену репутацію для отримання вигоди. Наприклад, Stack Overflow дозволяє витрачати бали репутації на «вартість» питання, щоб спонукати інших користувачів відповідати на нього.

Навіть якщо репутаційна система не передбачає явного витрачання репутації, користувачі все одно часто мають можливість витрачати свою репутацію, не завдаючи їй надмірного шкоди. Наприклад, водій з низьким показником вибірковості (метрика, часто використовувана для репутації водія) в [en] може вирішити більш вибірково ставитися до своєї клієнтури, псуючи цей показник, але покращуючи власну задоволеність поїздками. Завдяки явному зворотньому зв'язку водії можуть ретельно керувати своєю вибірковістю, щоб уникнути занадто суворих покарань.

Атаки на репутаційні системи і захист від них

Репутаційні системи уразливі для багатьох видів атак, тому захисні механізми відіграють важливу роль у забезпеченні їх функціонування.

Класифікація атак на репутаційні системи заснована на визначенні того, які компоненти системи є ціллю атаки. При цьому механізми захисту вибираються в залежності від виду конкретної репутаційної системи.

Модель атакуючого

Зловмисники бувають двох видів: зловмисник-інсайдер і зловмисник-аутсайдер. Інсайдер — це суб'єкт, який має законний доступ до системи і може брати участь у формуванні репутації відповідно до специфікацій системи, тоді як аутсайдер — це будь-який неавторизований в системі суб'єкт, який може або не може бути ідентифікований.

Атаки зсередини зазвичай користуються більшою увагою в репутаційних системах, оскільки зовнішні атаки схожі з атаками на будь-які інші комп'ютерні системи. Найчастіше при вивченні атаки за основу беруться деякі припущення: зловмисники мотивовані або корисливими намірами, або злим умислом; зловмисники можуть працювати або поодинці, або в командах.

Класифікація атак

Атаки на репутаційні системи класифікуються на основі цілей і методів атакуючого.

  • Самореклама. Атакуючий нечесно підвищує власну репутацію. Типовим прикладом є так звана атака Сивілли, при якій зловмисник підриває репутаційну систему, створюючи велику кількість облікових записів і використовуючи їх для отримання непропорційно великого впливу. Уразливість системи репутації в даному випадку залежить від того, як дешево можуть бути згенеровані облікові записи і від ступеня, в якій система репутації покладається на учасників, які не мають ланцюгів довіри з іншими, надійними, учасниками.
  • Атака відбілювання. Атакуючий використовує знайдену уразливість системи для поновлення своєї репутації.
  • Атака очорнення. Атакуючий залишає неправдиві відгуки, щоб знизити репутацію жертви.
  • Комбінована атака. Атакуючий об'єднує декілька з перерахованих вище стратегій. Одним з найбільш відомих прикладів є атака розхитування.
  • DoS-атака. Атакуючий запобігає підрахунку і оновленню значень репутації в системі, доводячи її до відмови надмірною кількістю звернень.

Стратегії захисту

Деякі із стратегій запобігання наведених вище атак.

  • Запобігання можливості створення декількох облікових записів
  • Запобігання появи неправдивої інформації
  • Запобігання поширенню неправдивої інформації
  • Запобігання короткострокового зловживання системою
  • Пом'якшення впливу DoS-атак

Див. також

Посилання

  1. Josang, Audun (2000). A survey of trust and reputation systems for online service provision. Decision Support Systems. 45 (2): 618—644. doi:10.1016/j.dss.2005.05.019.
  2. Tanz, Jason (23 травня 2014). How Airbnb and Lyft Finally Got Americans to Trust Each Other.
  3. Botsman, Rachel (2010). What's Mine is Yours. New York: Harper Business. ISBN .
  4. Nathaniel Borenstein; Murray S. Kucherawy (November 2013). An Architecture for Reputation Reporting. IETF. RFC 7070. {{}}: |access-date= вимагає |url= ()
  5. Nathaniel Borenstein; Murray S. Kucherawy (November 2013). A Reputation Response Set for Email Identifiers. IETF. RFC 7073. {{}}: |access-date= вимагає |url= ()
  6. John Levine (February 2010). DNS Blacklists and Whitelists. IETF. RFC 5782. {{}}: |access-date= вимагає |url= ()
  7. Ye, Qiang (2013). (PDF). Journal of Electronic Commerce Research. 14 (1). Архів оригіналу (PDF) за 8 серпня 2017. Процитовано 28 травня 2019.
  8. Winfree, Jason, A. (2003). Collective Reputation and Quality (PDF). American Agricultural Economics Association Meetings.
  9. What is a bounty? How can I start one? - Help Center. stackoverflow.com.
  10. Jøsang, A.; Golbeck, J. (September 2009). Challenges for Robust of Trust and Reputation Systems (PDF). Proceedings of the 5th International Workshop on Security and Trust Management (STM 2009). Saint Malo, France.
  11. Hoffman, K.; Zage, D.; Nita-Rotaru, C. (2009). (PDF). ACM Computing Surveys (CSUR). Архів оригіналу (PDF) за 7 квітня 2017. Процитовано 30 травня 2019.
  12. Lazzari, Marco (March 2010). . Proceedings of the IADIS International Conference e-Society 2010. Porto, Portugal. Архів оригіналу за 7 березня 2016. Процитовано 28 травня 2019.
  13. Srivatsa, M.; Xiong, L.; Liu, L. (2005). (PDF). Proceedings of the IADIS International Conference e-Society 2010the 14th international conference on World Wide Web. Porto, Portugal. Архів оригіналу (PDF) за 18 жовтня 2017. Процитовано 30 травня 2019.
  • Dellarocas, C. (2003). The Digitization of Word-of-Mouth: Promise and Challenges of Online Reputation Mechanisms (PDF). Management Science. 49 (10): 1407—1424. doi:10.1287/mnsc.49.10.1407.17308.
  • Vavilis, S.; Petković, M.; Zannone, N. (2014). A reference model for reputation systems (PDF). Decision Support Systems. 61: 147—154. doi:10.1016/j.dss.2014.02.002.
  • Dencheva, S.; Prause, C. R.; Prinz, W. (September 2011). (PDF). Proceedings of the 12th European Conference on Computer Supported Cooperative Work (ECSCW 2011). Aarhus, Denmark. Архів оригіналу (PDF) за 29 листопада 2014.
  • D. Quercia, S. Hailes, L. Capra. Lightweight Distributed Trust Propagation. ICDM 2007.
  • R. Guha, R. Kumar, P. Raghavan, A. Tomkins. Propagation of Trust and Distrust WWW2004.
  • A. Cheng, E. Friedman. SIGCOMM workshop on Economics of peer-to-peer systems, 2005.
  • Hamed Alhoori, Omar Alvarez, Richard Furuta, Miguel Muñiz, Eduardo Urbina: Supporting the Creation of Scholarly Bibliographies by Communities through Online Reputation Based Social Collaboration. ECDL 2009: 180—191
  • by Daniele Quercia and Stephen Hailes. IEEE INFOCOM 2010.
  • J.R. Douceur. . IPTPS02 2002.
  • Hoffman, K.; Zage, D.; Nita-Rotaru, C. (2009). A survey of attack and defense techniques for reputation systems. ACM Computing Surveys. 42 (1): 1. doi:10.1145/1592451.1592452.
  • Rheingold, Howard (2002). Smart Mobs: The Next Social Revolution. Perseus, Cambridge, Massachusetts.
  • Cattalibys, K. (2010). I could be someone else - social networks, pseudonyms and sockpuppets. Schizoaffective Disorders. 49 (3).
  • Zhang, Jie; Cohen, Robin (2006). Trusting Advice from Other Buyers in E-Marketplaces: The Problem of Unfair Ratings (PDF). Proceedings of the Eighth International Conference on Electronic Commerce (ICEC). New Brunswick, Canada.

Додаткові посилання

  • Reputation Systems — навчальний посібник Юрія Ліфшиця (2008)
  • Contracts in Cyberspace — глава із книги Девіда Фрідмана (2008)

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Reputacijna sistema ce princip sho dozvolyaye koristuvacham ocinyuvati odin odnogo v onlajn spilnotah tim samim pidvishuyuchi abo znizhuyuchi riven doviri do ocinyuvanogo Reputacijni sistemi vikoristovuyut taki torgovi majdanchiki yak eBay Amazon com i Etsy a takozh taki spilnoti pitan i vidpovidej yak Stack Exchange Reputacijni sistemi lezhat v osnovi tendenciyi zbilshennya potrebi u dopomozi z prijnyattyam rishen pri koristuvanni poslugami sho nadayutsya cherez internet Z rostom populyarnosti internet magaziniv spilnot pitan i vidpovidej ta inshih misc obminu informaciyeyu reputacijni sistemi stali odnim z klyuchovih chinnikiv sho viznachayut yakist onlajn dosvidu Ideya reputacijnih sistem polyagaye v tomu sho navit yaksho spozhivach ne maye mozhlivosti fizichno viprobuvati produkt abo poslugu abo prokonsultuvatisya z inshoyu lyudinoyu vin vse odno zdatnij sklasti realistichni ochikuvannya vid tovaru spirayuchis na doviru do reputacijnoyi sistemi Kolaborativna filtraciya najbilsh chasto vikoristovuvana v rekomendacijnih sistemah ye odnim z pidvidiv reputacijnih sistem v tomu sensi sho tezh pokladayetsya na ocinki vid chleniv spilnoti Klyuchova vidminnist mizh reputacijnoyu sistemoyu ta kolaborativnoyu filtraciyeyu polyagaye v tomu yak ci sistemi vikoristovuyut vidguki koristuvachiv Metoyu kolaborativnoyi filtraciyi ye znahodzhennya shozhosti mizh koristuvachami dlya skladannya rekomendacij Reputacijna sistema v svoyu chergu zbiraye suspilnu dumku dlya pobudovi doviri mizh chlenami spilnoti TipiOnlajn Na dumku Govarda Rejngolda sistema onlajn reputaciyi ce tehnologiya yaka dozvolyaye po novomu i efektivno manipulyuvati harakternimi osoblivostyami lyudej Rejngold kazhe sho ci sistemi z yavilisya v rezultati bazhannya lyudej doviryati tim z kim voni vzayemodiyut onlajn Zgidno Rejngoldu harakterna lyudska risa polyagaye v tomu sho taki socialni instrumenti yak napriklad plitki dozvolyayut nam rozumiti komu doviryati komu doviryayut inshi hto vazhlivij a hto virishuye hto vazhlivij Taki majdanchiki yak eBay abo Amazon com pragnut koristuvatisya ciyeyu risoyu a tomu pobudovani navkolo vkladu miljoniv koristuvachiv v reputacijnu sistemu yaka kontrolyuye yakist kontentu i vzayemodij sho zdijsnyuyutsya na yih sajtah Banki reputaciyi Zrostayucha ekonomika spilnoyi uchasti pidvishuye znachushist doviri na rivnopravnih torgovih majdanchikah ta servisah Koristuvachi mozhut zaroblyati reputaciyu na odnih sajtah ale zazvichaj ne mayut mozhlivosti perenesti yiyi na inshi Rejchel Botsman i Ru Rodzhers u svoyij knizi Sho moye tvoye 2010 stverdzhuyut sho ce vsogo lishe pitannya chasu persh nizh z yavitsya yakas merezha yaka ob yednuye en po dekilkoh kanalah spilnogo spozhivannya Taki sistemi chasto zvani bankami reputaciyi namagayutsya nadati koristuvacham platformu dlya upravlinnya svoyim reputacijnih kapitalom vidrazu na dekilkoh sajtah Pidtrimka efektivnoyi reputacijnoyi sistemiOsnovna funkciya reputacijnih sistem polyagaye v stvorenni pochuttya doviri sered koristuvachiv onlajn spilnot Yak i v zvichajnih magazinah dovira i reputaciya mozhut buti pobudovani na osnovi vidgukiv kliyentiv Pol Reznik z Asociaciyi obchislyuvalnoyi tehniki opisuye tri vlastivosti yaki neobhidni dlya efektivnoyi roboti reputacijnih sistem Trivalij termin koristuvannya sluzhboyu i formuvannya tochnih ochikuvan vid majbutnih vzayemodij Zbir i publikaciya vidgukiv pro poperedni vzayemodiyi Vikoristannya zvorotnogo zv yazku dlya pobudovi doviri Ci tri vlastivosti nadzvichajno vazhlivi dlya formuvannya reputaciyi Voni obertayutsya navkolo odnogo vazhlivogo elementa zvorotnogo zv yazku z koristuvachem Vidguki koristuvachiv v reputacijnih sistemah chi to u viglyadi komentariv ocinok abo rekomendacij ye cinnoyu informaciyeyu Bez zvorotnogo zv yazku z koristuvachami reputacijni sistemi ne mozhut pidtrimuvati atmosferu doviri Otrimannya zvorotnogo zv yazku vid koristuvachiv pov yazane z troma problemami Pershoyu z cih problem ye gotovnist z yakoyi koristuvachi zalishayut vidguki koli ce robiti neobov yazkovo Yaksho v onlajn spilnoti vidbuvayetsya velika kilkist vzayemodij ale zvorotnogo zv yazku ne nadhodit seredovishe doviri i reputaciyi sformuvati ne vdastsya Druga problema stosuyetsya otrimannya negativnih vidgukiv vid koristuvachiv Dekilka faktoriv spriyayut tomu sho koristuvachi ne bazhayut zalishati negativni vidguki najbilsh vagomim z yakih ye strah vidpovidnoyi reakciyi v razi yaksho zvorotnij zv yazok ne ye anonimnim Ostannya problema pov yazana z otrimannyam zvorotnogo zv yazku vid koristuvachiv ce problema chesnosti Ta hocha i ne isnuye garantovanogo sposobu zabezpechiti dostovirnist vidgukiv koristuvachiv yaksho vse zh taki vdastsya stvoriti spilnotu de bilshist vidgukiv budut pravdivimi novi koristuvachi takozh z bilshoyu jmovirnistyu budut zalishati chesni vidguki Inshimi trudnoshami na shlyahu do stvorennya efektivnih reputacijnih sistem ye pidmina osobistosti i diskriminaciya Z nimi tisno pov yazana ideya regulyuvannya dij koristuvachiv z metoyu otrimannya tochnih i poslidovnih vidgukiv Pri analizi efektivnosti riznih vidiv reputacijnih sistem vazhlivo vrahovuvati ci specifichni osoblivosti Sproba standartizaciyi IETF zaproponuvav protokol dlya obminu danimi pro reputaciyu Spochatku vin buv nacilenij tilki na elektronnu poshtu ale zgodom buv rozroblenij yak zagalna arhitektura dlya sistem zasnovanih na reputaciyi i tilki potim bula stvorena modifikaciya bezposeredno dlya elektronnoyi poshti Odnak reputaciya v elektronnij poshti donini zabezpechuyetsya DNSxL sho ne dotrimuyutsya cogo protokolu U cih specifikaciyah ne poyasnyuyetsya yak zbirati vidguki oskilki granulyarnost vidpravnikiv elektronnoyi poshti robit nedocilnim zbir vidgukiv bezposeredno vid oderzhuvachiv voni stosuyutsya tilki metodiv zapitu i nadannya reputaciyi Vidomi prikladi praktichnogo zastosuvannyaPoshuk PageRank Elektronna komerciya eBay en en en Socialni novini Reddit Digg Imgur Spilnoti programistiv en frilans birzhi Stack Overflow Internet bezpeka en Sajti pitan i vidpovidej Quora Yahoo Answers en Stack Exchange Elektronna poshta DNSBL i en zabezpechuyut globalnu reputaciyu vidpravnikiv elektronnoyi poshti Osobista reputaciya CouchSurfing dlya mandrivnikiv Nekomercijni organizaciyi GreatNonProfits org en Universalni reputacijni sistemi en Naukovi tovaristva h indeksReputaciya yak resursVisokij en chasto prinosit korist vlasniku Napriklad velika kilkist doslidzhen pokazalo pozitivnu korelyaciyu mizh rejtingom prodavcya ta cinoyu propoziciyi na eBay sho svidchit pro te sho visoka reputaciya mozhe dopomogti koristuvacham otrimati bilshe groshej za svoyi tovari Visokij rejting tovara na onlajn majdanchikah takozh mozhe dopomogti zbilshiti obsyagi jogo prodazhiv Abstraktna reputaciya mozhe buti vikoristana v yakosti svogo rodu resursu yakij mozhe buti obminyanij na korotkostrokovi vigodi abo nakopichenij shlyahom investuvannya Napriklad kompaniya z horoshoyu reputaciyeyu mozhe prodavati tovari nizhchoyi yakosti z bilsh visokim pributkom poki yih reputaciya ne vpade abo voni mozhut prodavati tovari bilsh visokoyi yakosti shob pidvishiti svoyu reputaciyu Deyaki reputacijni sistemi umozhlivlyuyut vikoristovuvati nakopichenu reputaciyu dlya otrimannya vigodi Napriklad Stack Overflow dozvolyaye vitrachati bali reputaciyi na vartist pitannya shob sponukati inshih koristuvachiv vidpovidati na nogo Navit yaksho reputacijna sistema ne peredbachaye yavnogo vitrachannya reputaciyi koristuvachi vse odno chasto mayut mozhlivist vitrachati svoyu reputaciyu ne zavdayuchi yij nadmirnogo shkodi Napriklad vodij z nizkim pokaznikom vibirkovosti metrika chasto vikoristovuvana dlya reputaciyi vodiya v en mozhe virishiti bilsh vibirkovo stavitisya do svoyeyi kliyenturi psuyuchi cej pokaznik ale pokrashuyuchi vlasnu zadovolenist poyizdkami Zavdyaki yavnomu zvorotnomu zv yazku vodiyi mozhut retelno keruvati svoyeyu vibirkovistyu shob uniknuti zanadto suvorih pokaran Ataki na reputacijni sistemi i zahist vid nihReputacijni sistemi urazlivi dlya bagatoh vidiv atak tomu zahisni mehanizmi vidigrayut vazhlivu rol u zabezpechenni yih funkcionuvannya Klasifikaciya atak na reputacijni sistemi zasnovana na viznachenni togo yaki komponenti sistemi ye cillyu ataki Pri comu mehanizmi zahistu vibirayutsya v zalezhnosti vid vidu konkretnoyi reputacijnoyi sistemi Model atakuyuchogo Zlovmisniki buvayut dvoh vidiv zlovmisnik insajder i zlovmisnik autsajder Insajder ce sub yekt yakij maye zakonnij dostup do sistemi i mozhe brati uchast u formuvanni reputaciyi vidpovidno do specifikacij sistemi todi yak autsajder ce bud yakij neavtorizovanij v sistemi sub yekt yakij mozhe abo ne mozhe buti identifikovanij Ataki zseredini zazvichaj koristuyutsya bilshoyu uvagoyu v reputacijnih sistemah oskilki zovnishni ataki shozhi z atakami na bud yaki inshi komp yuterni sistemi Najchastishe pri vivchenni ataki za osnovu berutsya deyaki pripushennya zlovmisniki motivovani abo korislivimi namirami abo zlim umislom zlovmisniki mozhut pracyuvati abo poodinci abo v komandah Klasifikaciya atak Ataki na reputacijni sistemi klasifikuyutsya na osnovi cilej i metodiv atakuyuchogo Samoreklama Atakuyuchij nechesno pidvishuye vlasnu reputaciyu Tipovim prikladom ye tak zvana ataka Sivilli pri yakij zlovmisnik pidrivaye reputacijnu sistemu stvoryuyuchi veliku kilkist oblikovih zapisiv i vikoristovuyuchi yih dlya otrimannya neproporcijno velikogo vplivu Urazlivist sistemi reputaciyi v danomu vipadku zalezhit vid togo yak deshevo mozhut buti zgenerovani oblikovi zapisi i vid stupenya v yakij sistema reputaciyi pokladayetsya na uchasnikiv yaki ne mayut lancyugiv doviri z inshimi nadijnimi uchasnikami Ataka vidbilyuvannya Atakuyuchij vikoristovuye znajdenu urazlivist sistemi dlya ponovlennya svoyeyi reputaciyi Ataka ochornennya Atakuyuchij zalishaye nepravdivi vidguki shob zniziti reputaciyu zhertvi Kombinovana ataka Atakuyuchij ob yednuye dekilka z pererahovanih vishe strategij Odnim z najbilsh vidomih prikladiv ye ataka rozhituvannya DoS ataka Atakuyuchij zapobigaye pidrahunku i onovlennyu znachen reputaciyi v sistemi dovodyachi yiyi do vidmovi nadmirnoyu kilkistyu zvernen Strategiyi zahistu Deyaki iz strategij zapobigannya navedenih vishe atak Zapobigannya mozhlivosti stvorennya dekilkoh oblikovih zapisiv Zapobigannya poyavi nepravdivoyi informaciyi Zapobigannya poshirennyu nepravdivoyi informaciyi Zapobigannya korotkostrokovogo zlovzhivannya sistemoyu Pom yakshennya vplivu DoS atakDiv takozhKolaborativna filtraciya Sistema socialnogo kreditu Ekonomika spilnoyi uchastiPosilannyaJosang Audun 2000 A survey of trust and reputation systems for online service provision Decision Support Systems 45 2 618 644 doi 10 1016 j dss 2005 05 019 Tanz Jason 23 travnya 2014 How Airbnb and Lyft Finally Got Americans to Trust Each Other Botsman Rachel 2010 What s Mine is Yours New York Harper Business ISBN 978 0061963544 Nathaniel Borenstein Murray S Kucherawy November 2013 An Architecture for Reputation Reporting IETF RFC 7070 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite journal title Shablon Cite journal cite journal a access date vimagaye url dovidka Nathaniel Borenstein Murray S Kucherawy November 2013 A Reputation Response Set for Email Identifiers IETF RFC 7073 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite journal title Shablon Cite journal cite journal a access date vimagaye url dovidka John Levine February 2010 DNS Blacklists and Whitelists IETF RFC 5782 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite journal title Shablon Cite journal cite journal a access date vimagaye url dovidka Ye Qiang 2013 PDF Journal of Electronic Commerce Research 14 1 Arhiv originalu PDF za 8 serpnya 2017 Procitovano 28 travnya 2019 Winfree Jason A 2003 Collective Reputation and Quality PDF American Agricultural Economics Association Meetings What is a bounty How can I start one Help Center stackoverflow com Josang A Golbeck J September 2009 Challenges for Robust of Trust and Reputation Systems PDF Proceedings of the 5th International Workshop on Security and Trust Management STM 2009 Saint Malo France Hoffman K Zage D Nita Rotaru C 2009 PDF ACM Computing Surveys CSUR Arhiv originalu PDF za 7 kvitnya 2017 Procitovano 30 travnya 2019 Lazzari Marco March 2010 Proceedings of the IADIS International Conference e Society 2010 Porto Portugal Arhiv originalu za 7 bereznya 2016 Procitovano 28 travnya 2019 Srivatsa M Xiong L Liu L 2005 PDF Proceedings of the IADIS International Conference e Society 2010the 14th international conference on World Wide Web Porto Portugal Arhiv originalu PDF za 18 zhovtnya 2017 Procitovano 30 travnya 2019 Dellarocas C 2003 The Digitization of Word of Mouth Promise and Challenges of Online Reputation Mechanisms PDF Management Science 49 10 1407 1424 doi 10 1287 mnsc 49 10 1407 17308 Vavilis S Petkovic M Zannone N 2014 A reference model for reputation systems PDF Decision Support Systems 61 147 154 doi 10 1016 j dss 2014 02 002 Dencheva S Prause C R Prinz W September 2011 PDF Proceedings of the 12th European Conference on Computer Supported Cooperative Work ECSCW 2011 Aarhus Denmark Arhiv originalu PDF za 29 listopada 2014 D Quercia S Hailes L Capra Lightweight Distributed Trust Propagation ICDM 2007 R Guha R Kumar P Raghavan A Tomkins Propagation of Trust and Distrust WWW2004 A Cheng E Friedman SIGCOMM workshop on Economics of peer to peer systems 2005 Hamed Alhoori Omar Alvarez Richard Furuta Miguel Muniz Eduardo Urbina Supporting the Creation of Scholarly Bibliographies by Communities through Online Reputation Based Social Collaboration ECDL 2009 180 191 by Daniele Quercia and Stephen Hailes IEEE INFOCOM 2010 J R Douceur IPTPS02 2002 Hoffman K Zage D Nita Rotaru C 2009 A survey of attack and defense techniques for reputation systems ACM Computing Surveys 42 1 1 doi 10 1145 1592451 1592452 Rheingold Howard 2002 Smart Mobs The Next Social Revolution Perseus Cambridge Massachusetts Cattalibys K 2010 I could be someone else social networks pseudonyms and sockpuppets Schizoaffective Disorders 49 3 Zhang Jie Cohen Robin 2006 Trusting Advice from Other Buyers in E Marketplaces The Problem of Unfair Ratings PDF Proceedings of the Eighth International Conference on Electronic Commerce ICEC New Brunswick Canada Dodatkovi posilannyaReputation Systems navchalnij posibnik Yuriya Lifshicya 2008 Contracts in Cyberspace glava iz knigi Devida Fridmana 2008

Дата публікації:
Топ