Diplomarbeit Evaluation normativer Strategien des verteilten Reputationssystem EVIDIRS cand. Dipl....

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Diplomarbeit Evaluation normativer Strategien des verteilten Reputationssystem EVIDIRS cand. Dipl. Inform. Stefan Fähnrich Betreuer: Philipp Obreiter Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Klemens Böhm Im Rahmen des DIANE-Projekts Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, IPD

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Diplomarbeit

Evaluation normativer Strategien des verteilten Reputationssystem EVIDIRS

cand. Dipl. Inform. Stefan Fähnrich

Betreuer: Philipp ObreiterGutachter: Prof. Dr.-Ing. Klemens Böhm

Im Rahmen des DIANE-ProjektsUniversität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, IPD

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Motivation

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Problem: nicht alle Teilnehmer sind vertrauenswürdig

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Normatives EVIDIRS

• Vollständig verteiltes Reputationsystem mit Beweismitteln und sozialer Struktur

?

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Ziel: Evaluation

Beweismittel-verwaltung

Entscheidungs-findung

Glaubens-bildung

Aktion

Quittung

Vertrag

Transaktions-protokoll

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Existierende Evaluationswerkzeuge

DIANEmu Simuliert Ad hoc Netz Java basiert Campusszenario Bewegungsmuster &

PartionierungSimulative Cooperation Tournament (SCT)

EVIDIRS Simuliert Ablauf

Hypothesentester automatisierter Ablauf einer

bzw. mehrerer Hypothesen

Problem: woher kommen die Gegenstrategien?

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Problemansatz

• Finden von Gegenstrategien erforderlich• Effektive Lösung zur Suche notwendig

• Idee: Turnier entwickeln– Teilnehmer als Versuchspersonen– Erzeugen immer neuer Gegenstrategien– Durch neue Teilnehmer immer neue Einsichten– Gegenstrategien werden im SCT getestet– Computerstrategien im Turnier integrieren

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Gliederung

Motivation und Ziel• Evaluationsprozess• Entwicklung eines Werkzeugs:

Interactive Cooperation Tournament• Finden und Bewerten von Gegenstrategien• Gesamtevaluation von EVIDIRS• Zusammenfassung und Ausblick

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Evaluationsprozess

Finden von Gegenstrategien

Analyse der Gegenstrategien

Interactive Cooperation Tournament

Simulative Cooperation Tournament

Hypothesentester

Gesamtevaluation

Integrieren

Auswahl

formulieren

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Anforderungen an das Interactive Cooperation Tournament

Teilnehmer müssen gutes Grundverständis des Systems haben

Leicht erlernbar

Intuitive Bedienbarkeit

FAQ Forum Glossar

Avatare

Transaktionswerte

Zuordnung

Ticker

Teilnehmer sollen sich erfolgreiche Gegenstrategien ausdenken

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Anforderungen an das Interactive Cooperation Tournament

Teilnehmer sollen sich erfolgreiche Gegenstrategien ausdenken

Teilnehmer müssen motiviert sein, um erfolgreich zu sein

Während des Turniers Nach dem Turnier

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Prozessschritt 1: Finden von Gegenstrategien

• Gelegenheitsspieler: 30• Langfristige Teilnehmer: 10• Turnierlänge: 30 Minuten – 2 Stunden• Es konnten viele erfolgreiche Gegenstrategien extrahiert werden

Klassifizierung der Strategien

kurzfristig langfristig

hoherSchaden

geringerSchaden

Clever Defector

Temptation Defector

All Defector

Normative Retailiator ( p=0.30 )

Distrust Distributor

Context Defector ( p=30 )

Probability Defector ( p=0.99 )

Probability Defector ( p=0.05 )

Skimming Trust Defector ( p=0.70 )

End of Stay Defector

Normativer

Newcomer Defector

Discrimatory Defector ( p=0.15 )

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Klassifizierung der Strategien

kurzfristig langfristig

hoherSchaden

geringerSchaden

Clever Defector

Temptation Defector

All Defector

Normative Retailiator ( p=0.30 )

Distrust Distributor

Context Defector ( p=30 )

Probability Defector ( p=0.99 )

Probability Defector ( p=0.05 )

Skimming Trust Defector ( p=0.70 )

End of Stay Defector

Normativer

Newcomer Defector

Discrimatory Defector ( p=0.15 )

Prozessschritt 1: Finden von Gegenstrategien

Betrugskriterien Context Defector: Wert Distrust Distributor: Bürgen Newcomer Defector: Typ

Nur Eigeninteresse All Defector: rein ausbeutend Clever Defector: eigene Anfragen

Betrugskriterien Skimming Trust: Vertrauenswert End of Stay: Verweildauer Probability Defector: Zufallswert Normative Retailiator: Typ Discrimatory Defector: Typ (ID)

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• Ziel: bei gegebenen Rahmenbedingungen beste Gegenstrategie auszuwählen

• Methode: Bewertung der Gegenstrategien hinsichtlich der Rahmenbedingungen

• Betrachtete Dimensionen: Normativer Anteil, Kosten/Nutzen Verhältnis, Anzahl Transaktionen, Potientielle Partner, Rauschen

Prozessschritt 2: Bewerten von Gegenstrategien

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Grundeinstellungen: Teilnehmer: 100 Anteil Normative: 90% Transaktionspartner: 1 Nutzen: 50, Kosten: 17 Rauschen: 10%

Prozessschritt 2: Bewerten von Gegenstrategien

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Ko

sten

der

No

rmat

ivit

ät

All Defector

Clever Defector

Probabilistic Defector(p=0.10)

Skimming Trust Defector

Distrust Distributor

Discrimatory Defector(p=0.3)

-10-8-6-4-202468

10

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Ko

sten

der

No

rmat

ivit

ät

Clever Defector

Skimming Trust Defector

Distrust Distributor

Discrimatory Defector(p=0.3)

Betrachtete Dimension: Anzahl Transaktionen

Resultat: die erfolgreichsten Gegenstrategien

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15

-25-20-15-10-505

10152025

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Ko

sten

der

No

rmat

ivit

ät

All Defector

Clever Defector

Probabilistic Defector(p=0.10)

Skimming TrustDefector

Distrust Distributor

Discrimatory Defector(p=0.3)

Prozessschritt 2: Bewerten von Gegenstrategien

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Ko

sten

der

No

rmat

ivit

ät

All Defector

Clever Defector

Probabilistic Defector(p=0.10)

Skimming Trust Defector

Distrust Distributor

Discrimatory Defector(p=0.3)

Grundeinstellungen: Teilnehmer: 100 Anteil Normative: 90% Transaktionspartner: 1 Nutzen: 50, Kosten: 17 Rauschen: 10%

Grundeinstellungen: Teilnehmer: 100 Anteil Normative: 90% Transaktionspartner: 3 Nutzen: 50, Kosten: 17 Rauschen: 10%

Variation der Transaktionspartner

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Prozessschritt 2: Bewerten von Gegenstrategien

Auswahlmodul Entscheidungsbaum Übergangsfunktionen

StrategienRahmenbedingungen

Auswahlmodul

Strategie 1

Strategie 2

Strategie n

• •

• •

Integration der Bewertungen

Verbesserung:

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Prozessschritt 3: Gesamtevaluation

Grundeinstellungen: Teilnehmer: 100 Transaktionspart.: 10 Nutzen: 5, Kosten: 1 Rauschen: 10%

0.1 0.5 0.95.0

20

35

Betrachtete Dimensionen: Anteil Normativer Transaktionen

Hypothese:Kosten der Normativität < 3 Transaktionen

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Zusammenfassung

• Motivation - Repuationssystem notwendig um Betrüger zu erkennen.

• Entwicklung des Interactive Cooperation Tournaments als Werkzeug zum Finden von Gegenstrategien.

• Evaluationsprozess Finden von Gegenstrategien Bewerten der Gegenstrategien Gesamtevaluation

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Ausblick

Feedback der Teilnehmer sehr hilfreich für semiautomatisierten Ablauf

Untersuchung von schwachen Identitäten interessant

Psychologische Aspekte

Modellierung der Verteilungsfunktionen für Güter interessant (Monoplystellung, etc...)

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Ende und Diskussion

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit

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Anhang

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Gesamtevaluation

Kombinierbar-keit

Probabilistic Defector

Context Defector

Skimming Trust Defector

Normative Retailiator

Distrust Distributor

End of Stay

Discrimatory Defector

Newcomer Defector

Probabilistic Defector -

Context Defector -

Skimming Trust Defector

-

Normative Retailiator -

Distrust Distributor -

End of Stay -Discrimatory Defector -

Newcomer Defector -

Temptation Defector

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Anteil Normativer - Transaktionszahl

Normative 10%

0

5

10

15

20

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Co

mp

lian

ce C

ost

s

All Defector

Clever Defector

Prob Defector a=10

Skimming Trust 0.7

Distrust Distributor

DiscrimantoryDefector p=0.3

Normative 50%

-6-4-202468

101214

5 10 15 20 40

Transaktionen pro Teilnehmer

Co

mp

lian

ce C

ost

s

All Defector

Clever Defector

Prob Defector a=10

Skimming Trust 0.7

Distrust Distributor

DiscrimantoryDefector p=0.3

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

5 10 15 20 40

Transaktionen pro TeilnehmerK

ost

en d

er N

orm

ativ

ität

All Defector

Clever Defector

Probabilistic Defector(p=0.10)

Skimming Trust Defector

Distrust Distributor

Discrimatory Defector(p=0.3)

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Robustheit gegenüber destruktiven Gegenstrategien

Grundeinstellungen: Teilnehmer: 50 % Strategische: 20 mögliche Transaktionspartner: 1 Gewichtung bei initialer Vertrauensbildung: 10

5 10 15 20 30

Transaktionen pro Teilnehmer

Tra

nsa

ktio

nsw

ert

Normative n=0.1

Uncooperative n=0.00

Uncooperative n=0.10

Uncooperative n=0.20

Clever Defectorn=0.10

Probabilistic Defectora=0.95,n=0.10

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Robustheit gegenüber destruktiven Gegenstrategien

Grundeinstellungen: Populations: 50 Rauschen: 10% % Strategische: 20 mögliche Transaktionspartner: 1 Gewichtung bei initialer Vertrauensbildung: 10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

5 10 15 20 30

Transaktionen pro Teilnehmer

Ver

trau

ensw

ert

Clever Defector

Probabilistic Defectora=0.95

Uncooperative

Normative (g=10)

Normative (g=1)

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Maximaler Anteil Uncooperative

Vertrauensgewicht 1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

5 10 15 20 30

Ver

trau

ensw

ert

Uncooperative 20%

Uncooperative 40%

Uncooperative 60%

Grundeinstellungen: Populations: 50 Rauschen: 10% mögliche Transaktionspartner: 1

Vertrauensgewicht 10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

5 10 15 20 30

Vert

rau

en

sw

ert

20% Uncooperative

40% Uncooperative

60% Uncooperative

80% Uncooperative

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• Integration der Gegenstrategien in einen automatischen Auswerter

Profiler Strategien

Benchmark

Designpoint

Prozessschritt 1: Finden von Gegenstrategien

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Unterschiede Simulator - ICT

• Vereinfachung– Geld statt Partneraktion– Keine Inkonsistenzen– Keine Eigenwechsel

• Änderungen– Beweismittelspeicherung

• Weitere Unterschiede– Partionierung nur emuliert– Skalierbarkeit

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ICT

• Teilnehmeranzahl: 30• Langfristige Teilnehmer: 10• Turnierlänge: 30 Minuten – 2 Stunden

Anforderungen:• Teilnehmer über längeren Zeitraum zu

motivieren.• Alle Module müssen vermittelt werden• Kein Siegereffekt

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ICT3 – Näher Betrachtet

Intuitive Bedienbarkeit

Avatare

Transaktionswerte

Zuordnung

Leicht erlernbar FAQ Forum Glossar

Feedback/Motivation Statusfigur als Feedback

Highscore

Ticker

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Ausblick

Feedback der Teilnehmer sehr hilfreich für semiautomatisierten Ablauf

Vertrauenswerte sehr unintuitiv Bürgschaften sehr wichtig Informationsaufbereitung für Menschen

Untersuchung von schwachen Identitäten interesant (bereits im ICT und Simulator integriert)

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ICT 3 – Näher Betrachtet (1)

ICT SCT

Transaktionsentscheidung aufsparbar Jetzt oder nie

Transaktionsablauf nacheinander

Partitionierung emuliert (zufällig) simuliert

(durch Bewegung)

Nachrichtenversand nur bei neuen Transaktionsmöglichkeiten

andauernd

Produktion + -Beweismittelspeicherung Unlimitiert Fixed

(Least Recently Used)

Eigenwechsel - +Anzahl Actions in return Eine viele

Inkonsistenz möglich - +Systemgröße beschränkt beliebig

Partneraktion Geld (bzw. Calorien) Aktion

menschliche Teilnehmer + -

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Klassifizierung der Gegenstrategien (2)

Name Transaktions-werte

Vertrauens-werte

Eigene Bürgen

Bürgen des Gegenübers

Shadow of the future

Partner

Probabilistic Defector

- - - - - -

Context Defector

- - - - -

Skimming Trust Defector

- - - - -

Normative Retailiator

- - - - -

Distrust Distributor

- - - - -

End of Stay - - - - -

Discrimatory Defector

- - - - -

Newcomer Defector

- - -

Temptation Defector

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Gefundene Gegenstrategien

Clever Defector Temptation Defector Skimming Trust Defector End of Game Defector Context Defector Batch Defector -> neues Problem Probability Defector Distrust Distributor Normative Retailiator Newcomer Defector

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Kalorientabelle

9696Banane

5040Apfel

16080Donut

211160Eis

5527,5Karotte

333308Pommes

259246Hamburger

816272Pizza

240266Kuchen

Portion100g

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UbiBay

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Testen der Einstellungen

An

zah

l Tra

nsa

kti

on

en

Normative

20% 100%60%

100

55

1

Ab 50 Transaktionen testen

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6 Wege Protokoll

Vertrag

Quittung

Aktion

Aushandeln

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Trust Kernel

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Literatur

H. Frey, D. Gorgen, J. K. Lehnert, and P. Sturm. Erfahrungsberichtzur praktischen umsetzung eines auktionssystems für großfächige mo-bile multihop ad-hoc-netzwerke. In GI Betriebssysteme, Frühjahrstre®en2003, Erlangen, April, 2003.

C. M. Jonker, J. J. P. Schalken, J. Theeuwes, and J. Treur. Humanexperiments in trust dynamics. In iTrust, pages 206{220, 2004.

S. Buchegger, L. Boudec, and J.-Y. L. Boudec. Core: A collaborativereputation mechanism to enforce node cooperation in mobile ad hoc net-works. In Proceedings of The 6th IFIP Communications and MultimediaSecurity Conference, Portorosz, Slovenia, September 2002.

S. Buchegger and J.-Y. L. Boudec. Performance analysis of the confidantprotocol: Cooperation of nodes - fairness in dynamic ad-hoc networks.In Proceedings of MobiHoc, 2002.

P. Obreiter, S. Fähnrich, and J. Nimis. How social structure improvesdistributed reputation systems - three hypotheses. In Third Intl. Work-shop on Agents and Peer-to-Peer Computing (AP2PC'04), To appear inpost-proceedings, New York, 2004.

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Interactive Cooperation Tournament

• Erstellen einer Webapplikation– Turnier welches Simulator nachempfunden ist

– Miterleben des Ablaufs

– Menschliche Teilnehmer als „Mitarbeiter“

Anfänglich gut Akzeptanz – Aber kein „Langzeitspaß“

ICT 1 rein textbasiert

Avatare, Partitionierung, Computerspieler

Neues Design, FAQ und Glossar

ICT 2

ICT 3

Zu komplex

Sehr gute Akzeptanz

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Motivation

Autonome mobile Geräte bilden spontan ein offenes Kommunikations-Netz mit Selbstverwaltung

Teilnehmer möchten Dienste in Anspruch nehmen

Reputationssystem soll Robustheit sichern

Problem:Ändern der Einstellungen führt eventuell zu neuen Problemen

Finden von neuen Gegenstrategien

Testen von Gegenstrategien

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Normatives EVIDIRS

• Vollständig verteiltes Reputationsystem mit Beweismitteln und sozialer Struktur

• Normen als Handlungsvorschriften

Vertrag

Transaktionsprotokoll

Reputationssystem

Teilnehmer

Beweismittelverwalter

Aktion

Quittung