High Quality P2P Service Provisioning via Decentralized Trust Management

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1 High Quality P2P Service Provisioning via Decentralized Trust Management THÈSE N O 4711 (2010) PRÉSENTÉE LE 31 MAI 2010 À LA FACULTÉ INFORMATIQUE ET COMMUNICATIONS LABORATOIRE DE SYSTÈMES D'INFORMATION RÉPARTIS PROGRAMME DOCTORAL EN INFORMATIQUE, COMMUNICATIONS ET INFORMATION ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES PAR Hung Le VU acceptée sur proposition du jury: Prof. A. Schiper, président du jury Prof. K. Aberer, directeur de thèse Prof. S. Buchegger, rapporteur Prof. B. Faltings, rapporteur Prof. L. Liu, rapporteur Suisse 2010

2 Abstract Trust management is essential to fostering cooperation and high quality service provisioning in several peer-to-peer (P2P) applications. Among those applications are customer-to-customer (C2C) trading sites and markets of services implemented on top of centralized infrastructures, P2P systems, or online social networks. Under these application contexts, existing work does not adequately address the heterogeneity of the problem settings in practice. This heterogeneity includes the different approaches employed by the participants to evaluate trustworthiness of their partners, the diversity in contextual factors that influence service provisioning quality, as well as the variety of possible behavioral patterns of the participants. This thesis presents the design and usage of appropriate computational trust models to enforce cooperation and ensure high quality P2P service provisioning, considering the above heterogeneity issues. In this thesis, first I will propose a graphical probabilistic framework for peers to model and evaluate trustworthiness of the others in a highly heterogeneous setting. The framework targets many important issues in trust research literature: the multi-dimensionality of trust, the reliability of different rating sources, and the personalized modeling and computation of trust in a participant based on the quality of services it provides. Next, an analysis on the effective usage of computational trust models in environments where participants exhibit various behaviors, e.g., honest, rational, and malicious, will be presented. I provide theoretical results showing the conditions under which cooperation emerges when using trust learning models with a given detecting accuracy and how cooperation can still be sustained while reducing the cost and accuracy of those models. As a another contribution, I also design and implement a general prototyping and simulation framework for reputation-based trust systems. The developed simulator

3 can be used for many purposes, such as to discover new trust-related phenomena or to evaluate performance of a trust learning algorithm in complex settings. Two potential applications of computational trust models are then discussed: (1) the selection and ranking of (Web) services based on quality ratings from reputable users, and (2) the use of a trust model to choose reliable delegates in a key recovery scenario in a distributed online social network. Finally, I will identify a number of various issues in building next-generation, open reputation-based trust management systems as well as propose several future research directions starting from the work in this thesis. Keywords: trust; reputation; quality of service; computational trust model; trust learning; peer-to-peer; service selection; service ranking;

4 Résumé La gestion de la confiance est essentielle pour encourager la coopération et une haute qualité de service entre plusieurs applications pair-à-pair (P2P). Parmi ces applications, on dénote les sites commerciaux client-à-client (C2C), les marchés de services mis en œuvre à l aide d infrastructure centralisée, les systèmes de P2P, ou encore les réseaux sociaux en ligne. Au regard de ces contextes d application, l état de l art ne répond pas de manière adéquate à l hétérogénéité desparamètresdu problème en pratique. Cette hétérogénéité comprend les différentes approches adoptées par les participants àévaluer la fiabilité de leurs partenaires, la diversité des facteurs contextuels qui influencent la qualité de services, ainsi que la variété de comportements possibles des participants. Cette thèse présente la conception et l utilisation de modèles de gestion de la confiance afin de renforcer la coopération et de garantir la haute qualité de service P2P, tout en tenant compte de l hétérogénéité desparamètres évoquée ci-dessus. Dans cette thèse, je vais tout d abord proposer un framework probabiliste graphique pour les pairs afin de modéliser et d évaluer la fiabilité des autres dans un environnement hautement hétérogène. Le framework répond à de nombreuses questions importantes de la littérature en recherche de gestion de la confiance: la multidimensionnalité de la confiance, la fiabilité des sources, et la modélisation personnalisée ainsi que le calcul de la confiance dans un participant basé sur la qualité de services fourni par ce dernier. Ensuite, je présente une analyse de l utilisation efficace des modèles de confiance dans des environnements où les participants présentent différents comportements, par exemple, honnête, rationnel, et malicieux. Je fournis des résultats théoriques montrant dans quelles conditions émerge la coopération lorsqu on utilise des modèles d apprentissage avec une précision donnée et comment la coopération peut encore être soutenue tout en réduisant le coût et la précision de ces modèles.

5 Comme autre contribution, j ai aussi conçu et réalisé un framework de prototypage et de simulation pour les systèmes de gestion de la confiance basés sur la réputation. Le simulateur mis au point peut être utilisé à plusieurs fins, comme par exemple pour permettre la simulation empirique destinée àdécouvrir de nouveaux phénomènes en rapport avec la confiance ou pour évaluer la performance d un algorithme d apprentissage dans des environnements complexes. Deux applications potentielles des modèles de confiance sont ensuite discutés: (1) la sélection et le classement des (web) services basés sur les appréciations d utilisateurs de bonne réputation, et (2) l utilisation d un modèle de confiance pour choisir les délégués fiables dans un scénario de récupération de clé dansunréseau en ligne distribués social. Enfin, j identifie un certain nombre de questions diverses liées àlaconstructionde systèmes de prochaine génération, aux systèmes de gestion de la confiance basés sur la réputation. Finalement, je propose quelques orientations futures de recherche dans ce domaine. Mots-clés: confiance; réputation, qualité de service, modèle de confiance, apprentissage, pair-à-pair, sélection de services; classement de services;

6 Contents Nomenclature xv 1 Introduction MotivationoftheThesis ScopeofResearch Research Contributions Thesis Outline Overview of Decentralized Trust Management in Open Systems Fundamentals of Trust Management Systems Decentralized Trust Management Approaches Research Issues Addressed in the Thesis A General Framework for Decentralized Trust Management A Graphical Probabilistic Approach to Decentralized Trust Modeling and Learning ProblemDescription General Framework Architecture Personalized Quality and Behavior Modeling Peer quality modeling example Using domain expert knowledge Learning of Quality and Trust Training data preparation: Learning parameter of the QoS generative model Maximum Likelihood Estimation (MLE) learning LearningbyEMalgorithm: Analysis of the Approach viii

7 CONTENTS Computational cost Communication cost Learning errors and sample complexity ExperimentalResults Related Work Conclusion On Prototyping and Simulation of Decentralized Reputation-based Trust Systems Requirements of a Simulation Platform for Trust Management Research ExistingP2PandTrustSimulators BasicDesignConcepts FrameworkArchitecture Formal Models of the Simulation Framework Resource Modeling Trust Modeling Peer Interactions TrustLearningAlgorithm Peer and Behavior Modeling Decision Making Algorithms Implementation Using the Simulation Platform in this Thesis and Beyond Effective Usage of Computational Trust Model in Heterogeneous Environments Introduction System Model Example applications and assumptions System model Computational trust models as dishonesty detectors Strategicpeer-selectionprotocol Accuracy of Computational Trust Models as Their Capabilities to Foster Cooperation Quantifying the accuracy of a computational trust model ix

8 CONTENTS Using computational trust models with certain accuracy for cooperation enforcement Capability of the naive trust model in fostering cooperation Cost-efficientReputationManagement Implementation cost of computational trust models Usingacomputationaltrustmodelcost-effectively Using Reputation Information in Dynamic Scenarios Experimental Results Simulation goals and setting Implementation of peer behaviors Accuracyofexamplecomputationaltrustmodels Cooperation in various environments The Issue of Cheap Pseudonyms and Possibilities of Deterring Whitewashing Behavior Identity premium-based pricing mechanisms Inefficiency of an identity premium-based pricing mechanism Consideringtherisksofclients Related Work Discussion and Conclusion Applications of Computational Trust Models QoS-based Service Ranking and Selection Introduction Related work A reputation-based service quality management approach QoS-based service selection and ranking Predictingserviceperformance QoS-based service selection and ranking Experimental results and discussion Conclusion Secret Sharing in Distributed Online Social Networks Introduction System model Notations x

9 CONTENTS Adversarymodel Security of the threshold-basedsecretsharing Problemformulationandapreliminaryanalysis Selectionofreliabledelegates:aheuristicapproach Measuring trustworthiness of delegate candidates A trust-based delegate selection algorithm Experiments Implementation of delegate selection approaches Experiment design Effects of the threshold values ξ Effects of delegate selection algorithms Related work Conclusion and future work Open Reputation-based Trust Management Systems Introduction MotivationandOpportunities Related Work Reference Architecture ChallengesinDevelopingOpenTrustSystems Opening systems for knowledge sharing Knowledge acquisition and system integration Naive Combination of Computational Trust Models Conclusion Conclusion and Future Work What Has Been Done in this Thesis OpenIssuesandFutureDirections Towards an experimental approach to trust-related research Towards open trust management systems Trust management in the digital economy and beyond A Appendix: Example of Probabilistic Inference Using the Junction Tree Algorithm 171 References 185 xi

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