計算上の信頼

情報セキュリティにおいて、コンピューティングの信頼とは、暗号化を通じて信頼できる機関またはユーザーの信頼を生み出すことです。集中型システムでは、セキュリティは通常、外部の当事者の認証されたアイデンティティに基づいています。公開鍵基盤(PKI) ^[1]やKerberos ^{[2]などの厳格な認証メカニズムにより、このモデルを、いくつかの密接に連携するドメイン内または単一の管理ドメイン内の}分散システムに拡張できるようになりました。近年、コンピュータサイエンスは集中型システムから分散コンピューティングへと移行しています。この進化は、ますます相互接続されるコンピューティングインフラストラクチャでユーザーの情報とリソースを保護するために必要なセキュリティモデル、ポリシー、メカニズムにいくつかの影響を与えています。^[3]

アイデンティティベースのセキュリティ メカニズムは、要求元のエンティティを認証せずに操作を承認することはできません。つまり、認証フレームワークによって双方の当事者が認識されていない限り、相互作用は発生しません。したがって、自発的な相互作用には、1 つまたは少数の信頼できる認証局(CA) が必要です。現在の状況では、PKI は問題があるため考慮されていません^{[どれが問題か? ]}。したがって、近い将来に参照標準として確立される可能性は低いです。別の当事者とコラボレーションしたいユーザーは、セキュリティを有効にして自発的なコラボレーションを無効にするか、セキュリティを無効にして自発的なコラボレーションを有効にするかを選択できます。モバイル ユーザーとデバイスが共通の認証インフラストラクチャに依存せずに自律的に認証できることが不可欠です。この問題に対処するには、「グローバル コンピューティング」^[4] (EUがグローバル情報社会の将来について作った用語) によってもたらされる課題を調査し、セキュリティへの影響を特定する必要があります。

ビットコインなどの暗号通貨は、取引ネットワーク内で計算上 の信頼性を実現するために、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)などの方法を使用します。

計算的信頼は、協力的というより悪意のあるものとして見られる、人間の信頼の概念をデジタル世界に適用します。マーシュらによると、期待される利点は、委任を通じて他人の能力を活用し、オープンで保護の少ない環境で協力を増やすことです。仮想社会における信頼と評判の計算メカニズムの分野における研究は、デジタルコミュニティの信頼性とパフォーマンスの向上に向けられています。^[5]

特定のドメインにおける信頼に基づく決定は、多段階のプロセスです。このプロセスの最初のステップは、適切な入力データ、つまり信頼の証拠を特定して選択することです。通常、これらはドメイン固有であり、関連するアプリケーションで実施された分析から導き出されます。次のステップでは、証拠に対して信頼の計算が実行され、信頼値が生成されます。これは、その特定のドメインにおけるエンティティの信頼性の推定を意味します。証拠の選択とその後の信頼の計算は、信頼モデルで定義された信頼の概念によって通知されます。最後に、計算された値と、傾向やリスク評価などの外生的要因を考慮して、信頼の決定が行われます。

これらの概念は、過去 10 年間でコンピュータ サイエンス、特に分散型人工知能の分野で重要性が高まっています。マルチエージェント システムのパラダイムと電子商取引の成長により、信頼と評判への関心が高まっています。実際、信頼と評判のシステムは、電子商取引の重要な要素として認識されています。これらのシステムは、契約を履行するかどうかを決定する際の意思決定のインセンティブとして、また信頼できる取引パートナーを検索するメカニズムとして、インテリジェント ソフトウェア エージェントによって使用されます。特に、評判は電子市場で信頼を強化するメカニズムとして、または詐欺や不正行為を回避する方法として使用されます。^[6]

エージェント技術におけるこれらの概念のもう一つの応用分野は、チームワークと協力です。^{[7]人間の信頼の概念については、}社会学、心理学から政治学、経営学まで、 ここ数年でさまざまな分野でいくつかの定義が提案されてきました。これらの定義は、応用分野に応じて変わることもあります。たとえば、ロマーノの最近の定義^[8]は、これらすべての分野でのこれまでの研究を網羅しようとしています。

信頼とは、与えられた状況において他者が自分の結果に与える影響の質と重要性についての認識の程度という観点から、他者の影響を主観的に評価することであり、そのような影響に対する期待、開放性、傾向によって、状況の潜在的な結果に対するコントロール感がもたらされます。

信頼と評判はどちらも社会的価値がある。誰かが信頼できる場合、その人は他の人に良い協力関係を築かせるために有益な、あるいは少なくとも疑わしい行動をしないことが期待される。逆に、誰かが信頼できないと思われる場合、他の人は協力関係が成功する確率が低いため、協力を控える。^[9]

信頼とは、エージェントが別のエージェントまたはエージェントのグループが特定のアクションを実行すると評価する主観的確率の特定のレベルであり、そのエージェントがそのようなアクションを監視できる前（または独立して、または監視できる能力がある前）と、それがエージェント自身のアクションに影響を及ぼすコンテキストの両方で評価されます。

信頼は自信と強く結びついており、ある程度の不確実性、希望、楽観主義を暗示しています。最終的に、マーシュ^[10]は博士論文で信頼を計算概念として形式化する問題を取り上げました。彼の信頼モデルは社会的および心理的要因に基づいています。

文献には多くの提案が出てきており、ここでは現在の研究の良いサンプルとなる計算上の信頼と評判のモデルをいくつか紹介します。^[11]

信頼と評判はさまざまな観点から分析でき、多くの状況に適用できます。次の分類は、これらのモデルの固有の特性と、それらが進化する環境を考慮して行われます。

信頼と評判のモデルは次のように特徴付けられます。

• 認知

認知的アプローチに基づくモデルでは、信頼と評判は根底にある信念で構成され、これらの信念の程度の関数です。^[12]他のエージェントを信頼したり評判を割り当てたりする精神状態は、他のエージェントに頼る決定や他のエージェントへの行為の精神的結果と同様に、モデルの重要な部分です。

• 神経学的

神経学的信頼モデルでは、感情と認知状態の相互作用に関する神経学的理論が、感情の具体化に関する理論を使用して神経学的レベルでもモデル化されます。^[13]これらのモデルでは、信頼のダイナミクスは、認知的および感情的観点から、（外部）ソースとの経験に関連しています。より具体的には、精神状態に関連する感情を感じるために、収束する再帰的なボディループがモデル化されます。さらに、ヘブ学習（感情的反応への接続の強さ）に基づいて、ソマティックマーカー仮説に触発されたさまざまな適応プロセスが導入されています。^[14]

• ゲーム理論的

信頼と評判は、個人Aが個人Bの幸福を左右する特定の行動をとると期待する主観的な確率であると考えられる。^[15]

このアプローチでは、信頼と評判は、認知的な意味でのエージェントの精神状態の結果ではなく、効用関数と過去のやり取りの数値的集約を伴う、より実用的なゲームの結果です。

信頼度と評判の値を計算するために使用される情報源を考慮してモデルを分類することができます。従来の情報源は直接的な経験と目撃情報でしたが、最近のモデルでは情報とエージェントの行動の社会学的側面とのつながりを考慮し始めています。モデルに複数の情報源が含まれていると、結果の信頼性を高めることができますが、逆にモデルの複雑さが増す可能性があります。

直接的な経験は、信頼/評判モデルにとって最も関連性が高く、信頼できる情報源です。直接的な経験には次の 2 つの種類があります。

• 対話者との直接的なやりとりに基づく経験。
• コミュニティの他のメンバーの観察された相互作用に基づく経験。

目撃情報 (間接情報とも呼ばれる) は、コミュニティの他のメンバーの経験から得られるものです。目撃情報は、メンバー自身の直接的な経験に基づく場合もあれば、他の人の経験から収集したデータに基づく場合もあります。目撃情報は通常最も豊富ですが、信頼と評判のモデリングではその使用が複雑です。実際、目撃情報は不確実性をもたらし、エージェントは自分の利益のために情報の一部を操作したり隠したりすることができます。

コミュニティに属する人々は、さまざまなタイプの関係を構築します。各個人はその社会で1つまたは複数の役割を果たし、自分の行動や他の人との交流に影響を与えます。多くの交流があるマルチエージェントシステムでは、エージェント間の社会的関係は、人間のより複雑な関係を単純化して反映したものです。^{[16]信頼と評判のモデルは、}ソーシャルネットワーク分析などの技術を使用して、この社会学的情報を採用しているものがわずかです。これらの方法は、社会構造を分析するための一連の方法、特にこれらの構造の関係的側面を調査できる方法として登場した社会における個人間の社会的関係を研究します。^[17]

偏見は、一般的ではないものの、信頼と評判に影響を与えるもう1つのメカニズムです。この方法によると、個人には、特定のグループのメンバーとして認識される特性が与えられます。これには、制服、特定の行動などの兆候があります。^[18]

今日のほとんどの人が使う言葉のように、偏見とは、多くの場合人種によって定義される別の社会集団に対する否定的または敵対的な態度を指します。しかし、この否定的な意味合いは、エージェント コミュニティに適用する場合は修正する必要があります。計算による信頼と評判のモデルで使用される一連の記号は、肌の色や性別など、人間社会で使用される記号とは異なり、通常は倫理的な議論の範囲外です。

認知科学や社会科学の文献のほとんどは、人間は信頼に関して非合理的で偏った行動を示すと主張している。最近、偏った人間の信頼モデルが設計され、分析され、経験的データに対して検証された。その結果、そのような偏った信頼モデルは、偏りのない信頼モデルよりも人間の信頼をはるかに正確に予測できることがわかった。^{[19] [20]}

これまで紹介した信頼と評判のモデルで考慮される最も関連性の高い情報源は、直接的な経験と目撃情報です。電子市場では社会学的情報はほとんど存在しないため、実際の信頼と評判のモデルの効率を高めるためには、それを考慮する必要があります。しかし、信頼の証拠を導入するモデルの複雑さを増しても、後でその機能を実現できない環境で使用しなければならない場合は意味がありません。より多くの信頼と評判の証拠を集約することは計算モデルでは便利ですが、複雑さが増して一般的なソリューションを困難にする可能性があります。いくつかのモデルは環境の特性に依存しており、考えられるソリューションは、特定の環境でさまざまな情報源を組み合わせる方法を変更できる適応メカニズムを使用することです。信頼と評判の定義は数多く提示されており、両方の概念に意味を与える研究がいくつかあります。^{[21] [22] [23] [24]}

両方の概念の間には、深く検討すべき関係があります。評判は、他者への信頼を築くのに役立つ概念です。今日、ゲーム理論は、計算上の信頼と評判のモデルを設計するために考慮される主要なパラダイムです。おそらく、この理論が考慮されるのは、ゲーム理論と人工知能技術の強力な背景を持つ多数の経済学者とコンピューター科学者が、マルチエージェントと電子商取引のコンテキストで作業しているためです。ゲーム理論モデルは良い結果を生み出しますが、社会的関係と相互作用の観点からエージェントの複雑さが増し、制限が厳しくなりすぎる場合は適切ではない可能性があります。新しい可能性の探求を検討し、たとえば、認知的アプローチとゲーム理論的アプローチを統合する必要があります。それとは別に、より多くの信頼の証拠と、時間に敏感な信頼メトリックを検討する必要があります。^{[25] [26] は}、計算上の信頼の向上を促進するための第一歩を表しています。^[27]

信頼をモデル化する上で重要な問題は、異なるエージェントによる信頼判断の移転可能性によって表される。社会科学者は、無条件の信頼値は移転不可能であるとみなすことで合意しているが、より実用的なアプローチでは、他者の意見を考慮して下された決定が単独で下された決定よりも優れている限り、条件付きの信頼判断は移転する価値があると結論付けるだろう。 ^[28]では 、著者らはオープンな分散環境における信頼移転可能性の問題を調査し、あるエージェントから別のエージェントに交換される情報をより正確かつ有用なものにすることができる変換メカニズムを提案した。

現在、代表的かつ共通の条件のセットでモデルを比較できる、一般的に受け入れられている評価フレームワークやベンチマークは存在しません。この方向へのゲーム理論的アプローチが提案されており、^[29]では、攻撃者が最適な攻撃戦略を持っていると仮定して信頼モデルの構成が最適化されています。これにより、次のステップでさまざまな信頼モデルの期待される効用を比較できます。同様に、任意のシステムモデルでの任意の攻撃モデルに対する評判メカニズムの有効性を予測するためのモデルベースの分析フレームワークが、ピアツーピアシステム向けに 提案されています^{[30] 。}

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