Enabling Trustworthy Service Evaluation in Service-Oriented Mobile Social Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a Trustworthy Service Evaluation (TSE) system to enable users to share service reviews in service-oriented mobile social networks (S-MSNs). Each service provider independently maintains a TSE for itself, which collects and stores users' reviews about its services without requiring any third trusted authority. The service reviews can then be made available to interested users in making wise service selection decisions. We identify three unique service review attacks, i.e., linkability, rejection, and modification attacks, and develop sophisticated security mechanisms for the TSE to deal with these attacks. Specifically, the basic TSE (bTSE) enables users to distributedly and cooperatively submit their reviews in an integrated chain form by using hierarchical and aggregate signature techniques. It restricts the service providers to reject, modify, or delete the reviews. Thus, the integrity and authenticity of reviews are improved. Further, we extend the bTSE to a Sybil-resisted TSE (SrTSE) to enable the detection of two typical sybil attacks. In the SrTSE, if a user generates multiple reviews toward a vendor in a predefined time slot with different pseudonyms, the real identity of that user will be revealed. Through security analysis and numerical results, we show that the bTSE and the SrTSE effectively resist the service review attacks and the SrTSE additionally detects the sybil attacks in an efficient manner. Through performance evaluation, we show that the bTSE achieves better performance in terms of submission rate and delay than a service review system that does not adopt user cooperation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».