stringtranslate.com

Система репутации

Система репутации — это программа или алгоритм , которые позволяют пользователям онлайн-сообщества оценивать друг друга, чтобы построить доверие через репутацию . Некоторые распространенные варианты использования этих систем можно найти на веб-сайтах электронной коммерции , таких как eBay , Amazon.com и Etsy , а также в онлайн-сообществах по предоставлению консультаций, таких как Stack Exchange . [1] Эти системы репутации представляют собой значительную тенденцию в «поддержке принятия решений для предоставления услуг через Интернет». [2] С ростом популярности онлайн-сообществ для покупок, консультаций и обмена другой важной информацией системы репутации становятся жизненно важными для онлайн-опыта. Идея систем репутации заключается в том, что даже если потребитель не может физически попробовать продукт или услугу или увидеть человека, предоставляющего информацию, он может быть уверен в результате обмена благодаря доверию, созданному рекомендательными системами . [2]

Коллаборативная фильтрация , используемая чаще всего в рекомендательных системах, связана с репутационными системами, поскольку обе они собирают оценки от членов сообщества. [2] Основное различие между репутационными системами и коллаборативной фильтрацией заключается в способах, которыми они используют отзывы пользователей . В коллаборативной фильтрации цель состоит в том, чтобы найти сходства между пользователями, чтобы рекомендовать продукты клиентам. Роль репутационных систем, напротив, заключается в сборе коллективного мнения с целью создания доверия между пользователями онлайн-сообщества.

Типы

Онлайн

Говард Рейнгольд утверждает, что системы онлайн-репутации — это «компьютерные технологии, которые позволяют манипулировать новыми и мощными способами старой и неотъемлемой человеческой чертой». [3] Рейнгольд говорит, что эти системы возникли в результате потребности пользователей Интернета в доверии к людям, с которыми они взаимодействуют в сети. Черта, которую он отмечает в человеческих группах, заключается в том, что социальные функции, такие как сплетни, «держат нас в курсе того, кому доверять, кому доверяют другие люди, кто важен и кто решает, кто важен». Интернет-сайты, такие как eBay и Amazon , утверждает он, стремятся использовать эту социальную черту и «построены вокруг вклада миллионов клиентов, усиленного системами репутации, которые контролируют качество контента и транзакций, которыми обмениваются через сайт».

Репутация банков

Возникающая экономика совместного пользования повышает важность доверия к рынкам и услугам peer-to-peer . [4] Пользователи могут создавать репутацию и доверие в отдельных системах, но обычно не имеют возможности переносить эту репутацию в другие системы. Рэйчел Ботсман и Ру Роджерс утверждают в своей книге «Что мое — твое» (2010), [5] , что «это лишь вопрос времени, когда появится некая форма сети, которая объединит репутационный капитал в нескольких формах совместного потребления». Эти системы, часто называемые банками репутации, пытаются предоставить пользователям платформу для управления своим репутационным капиталом в нескольких системах.

Поддержание эффективных систем репутации

Основная функция систем репутации — создание чувства доверия среди пользователей онлайн-сообществ. Как и в случае с традиционными магазинами , доверие и репутацию можно построить с помощью отзывов клиентов . Пол Резник из Ассоциации вычислительной техники описывает три свойства, которые необходимы для эффективной работы систем репутации. [2]

  1. Сущности должны иметь длительный срок службы и создавать точные ожидания относительно будущих взаимодействий.
  2. Они должны собирать и распространять отзывы о предыдущих взаимодействиях.
  3. Они должны использовать обратную связь для управления доверием.

Эти три свойства критически важны для создания надежной репутации, и все они вращаются вокруг одного важного элемента: обратной связи с пользователем. Обратная связь с пользователем в системах репутации, будь то в форме комментариев, оценок или рекомендаций, является ценной информацией. Без обратной связи с пользователем системы репутации не могут поддерживать среду доверия.

Получение отзывов пользователей может иметь три взаимосвязанные проблемы.

  1. Первая из этих проблем — это готовность пользователей предоставлять обратную связь, когда возможность сделать это не требуется. Если в онлайн-сообществе происходит большой поток взаимодействий, но обратная связь не собирается, среда доверия и репутации не может быть сформирована.
  2. Вторая из этих проблем — получение негативных отзывов от пользователей. Многие факторы способствуют тому, что пользователи не хотят давать негативные отзывы, наиболее заметным из которых является страх возмездия. Когда отзывы не анонимны, многие пользователи боятся возмездия, если будет дан негативный отзыв.
  3. Последняя проблема, связанная с отзывами пользователей, — это получение честных отзывов от пользователей. Хотя не существует конкретного метода обеспечения правдивости отзывов, если создано сообщество честных отзывов, новые пользователи с большей вероятностью также будут давать честные отзывы.

Другие подводные камни эффективных систем репутации, описанные А. Джосангом и др., включают изменение идентичности и дискриминацию. Опять же, эти идеи связаны с идеей регулирования действий пользователей с целью получения точной и последовательной обратной связи от пользователей. При анализе различных типов систем репутации важно учитывать эти специфические особенности, чтобы определить эффективность каждой системы.

Попытка стандартизации

IETF предложила протокол для обмена данными о репутации. [6] Первоначально он был нацелен на приложения электронной почты, но впоследствии был разработан как общая архитектура для сервиса, основанного на репутации, за которой последовала часть, специфичная для электронной почты. [ 7] Однако рабочей лошадкой репутации электронной почты остаются DNSxL, которые не следуют этому протоколу. [8] Эти спецификации не говорят, как собирать обратную связь — на самом деле, детализация сущностей, отправляющих электронную почту, делает непрактичным сбор обратной связи непосредственно от получателей — а касаются только методов запроса/ответа на репутацию.

Известные примеры практического применения

Репутация как ресурс

Высокий капитал репутации часто приносит выгоду его владельцу. Например, широкий спектр исследований выявил положительную корреляцию между рейтингом продавца и ценой продажи на eBay , [10] что указывает на то, что высокая репутация может помочь пользователям получить больше денег за свои товары. Высокие отзывы о продуктах на онлайн-рынках также могут помочь увеличить объемы продаж.

Абстрактная репутация может использоваться как своего рода ресурс, который можно обменять на краткосрочную выгоду или создать, вложив усилия. Например, компания с хорошей репутацией может продавать низкокачественные продукты с большей прибылью, пока ее репутация не упадет, или она может продавать высококачественные продукты, чтобы повысить свою репутацию. [11] Некоторые системы репутации идут дальше, явно делая возможным тратить репутацию внутри системы для получения выгоды. Например, в сообществе Stack Overflow баллы репутации можно тратить на вопросы «баунти», чтобы стимулировать других пользователей отвечать на вопросы. [12]

Даже без явного механизма расходования, системы репутации часто облегчают пользователям трату своей репутации без чрезмерного вреда. Например, водитель компании по совместному использованию поездок с высоким рейтингом принятия поездок (показатель, часто используемый для репутации водителя) может быть более избирательным в отношении своих клиентов, что снижает рейтинг принятия водителя, но улучшает его или ее опыт вождения. С явной обратной связью, предоставляемой сервисом, водители могут тщательно контролировать свою избирательность, чтобы избежать слишком сурового наказания.

Атаки и защита

Системы репутации в целом уязвимы для атак, и возможны многие типы атак. [13] Поскольку система репутации пытается сгенерировать точную оценку на основе различных факторов, включая, помимо прочего, непредсказуемый размер пользователя и потенциально враждебную среду, атаки и защитные механизмы играют важную роль в системах репутации. [14]

Классификация атак на систему репутации основана на определении того, какие компоненты системы и выбор дизайна являются целями атак. В то время как механизмы защиты определяются на основе существующих систем репутации.

Модель атакующего

Возможности злоумышленника определяются несколькими характеристиками, например, местоположением злоумышленника по отношению к системе (злоумышленник изнутри или злоумышленник снаружи). Злоумышленник — это лицо, имеющее законный доступ к системе и могущее участвовать в ней в соответствии со спецификациями системы, в то время как злоумышленник снаружи — это любое неавторизованное лицо в системе, которое может быть идентифицировано или нет.

Поскольку атака извне гораздо более похожа на другие атаки в среде компьютерной системы, атака изнутри получает больше внимания в системе репутации. Обычно существуют некоторые общие предположения: нападающие мотивированы либо эгоистичными, либо злонамеренными намерениями, и нападающие могут работать либо в одиночку, либо в коалициях.

Классификация атак

Атаки на системы репутации классифицируются на основе целей и методов злоумышленника.

Стратегии защиты

Вот несколько стратегий по предотвращению вышеуказанных атак. [17]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ "Что такое репутация? Как ее заработать (и потерять)? - Справочный центр". Stack Overflow . Получено 2022-11-15 .
  2. ^ abcd Josang, Audun (2000). «Обзор систем доверия и репутации для предоставления онлайн-услуг». Системы поддержки принятия решений . 45 (2): 618–644. CiteSeerX 10.1.1.687.1838 . doi :10.1016/j.dss.2005.05.019. S2CID  209552. 
  3. ↑ Books in Print Supplement. RR Bowker Company. 2002. ISBN 978-0-8352-4564-7.
  4. ^ Танц, Джейсон (23 мая 2014 г.). «Как Airbnb и Lyft наконец заставили американцев доверять друг другу». Wired .
  5. ^ Botsman, Rachel (2010). Что мое, то твое . Нью-Йорк: Harper Business. ISBN 978-0061963544.
  6. ^ Натаниэль Боренштейн ; Мюррей С. Кучерави (ноябрь 2013 г.). Архитектура для репутационных отчетов. IETF . doi : 10.17487/RFC7070 . RFC 7070. Получено 20 апреля 2017 г.
  7. ^ Натаниэль Боренштейн; Мюррей С. Кучерави (ноябрь 2013 г.). Набор ответов на репутацию для идентификаторов электронной почты. IETF . doi : 10.17487/RFC7073 . RFC 7073 . Получено 20 апреля 2017 г. .
  8. ^ Джон Левин (февраль 2010 г.). Черные и белые списки DNS. IETF . doi : 10.17487/RFC5782 . RFC 5782 . Получено 20 апреля 2017 г. .
  9. ^ Денчева, С.; Праузе, К. Р.; Принц, В. (сентябрь 2011 г.). Динамическая самомодерация в корпоративной вики для улучшения качества участия и вклада (PDF) . Труды 12-й Европейской конференции по компьютерной поддержке совместной работы (ECSCW 2011). Орхус, Дания. Архивировано из оригинала (PDF) 29.11.2014.
  10. ^ Ye, Qiang (2013). "Углубленный анализ репутации продавца и соотношения ценовой премии: сравнение eBay US и Taobao China" (PDF) . Журнал исследований электронной коммерции . 14 (1). Архивировано из оригинала (PDF) 2017-08-08 . Получено 2015-04-30 .
  11. ^ Уинфри, Джейсон, А. (2003). «Коллективная репутация и качество» (PDF) . Заседания Американской ассоциации сельскохозяйственной экономики .{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  12. ^ "Что такое баунти? Как мне его начать? - Справочный центр". stackoverflow.com .
  13. ^ Jøsang, A.; Golbeck, J. (сентябрь 2009 г.). Проблемы надежности систем доверия и репутации (PDF) . Труды 5-го международного семинара по безопасности и управлению доверием (STM 2009). Сен-Мало, Франция.
  14. ^ Хоффман, К.; Заге, Д.; Нита-Ротару, К. (2009). «Обзор методов атаки и защиты для систем репутации» (PDF) . ACM Computing Surveys . 42 : 1–31. CiteSeerX 10.1.1.172.8253 . doi :10.1145/1592451.1592452. S2CID  2294541. Архивировано из оригинала (PDF) 2017-04-07 . Получено 2016-12-05 . 
  15. ^ Lazzari, Marco (март 2010 г.). Эксперимент по слабости алгоритмов репутации, используемых в профессиональных социальных сетях: случай Naymz. Труды Международной конференции IADIS e-Society 2010. Порту, Португалия. Архивировано из оригинала 2016-03-07 . Получено 2014-08-28 .
  16. ^ Шриватса, М.; Сюн, Л.; Лю, Л. (2005). TrustGuard: противодействие уязвимостям в управлении репутацией для децентрализованных оверлейных сетей (PDF) . Труды Международной конференции IADIS e-Society 2010, 14-й международной конференции по Всемирной паутине. Порту, Португалия. doi : 10.1145/1060745.1060808. S2CID  1612033. Архивировано из оригинала (PDF) 2017-10-18.
  17. ^ Хоффман, Кевин; Заге, Дэвид; Нита-Ротару, Кристина (14.12.2009). «Обзор методов атаки и защиты для систем репутации». ACM Computing Surveys . 42 (1): 1:1–1:31. CiteSeerX 10.1.1.172.8253 . doi :10.1145/1592451.1592452. ISSN  0360-0300. S2CID  2294541. 

Внешние ссылки