プライバシー意識分散型および個人化評判システム【JST・京大機械翻訳】

Bag Samiran; Azad Muhammad Ajmal; Hao Feng

文献

J-GLOBAL ID：201802237100430064 整理番号：18A1801046

プライバシー意識分散型および個人化評判システム【JST・京大機械翻訳】

A privacy-aware decentralized and personalized reputation system

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資料名：
巻： 77 ページ： 514-530 発行年： 2018年
JST資料番号： E0995A ISSN： 0167-4048 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

評判システムは,市場におけるビジネスエンティティ(小売業者,売り手)の信頼性を評価することを可能にする。電子市場において,ビジネスエンティティ(小売業者,売り手)の評判は,彼らの取引を持っている当事者に割り当てられた「信用スコア」を集約することによって計算される。オンライン市場のために設計されたほとんどの評判システムは,ビジネスエンティティの評判を計算するためにすべての利用可能な信用スコアを使用するが,いくつかのシナリオにおいて,消費者は信頼できる参加者の集合から信用スコアを考慮することによりビジネスエンティティの評判を計算することができるが,ユーザのアイデンティティを開示することは望まれない。この種の個人化評判システムの設計には2つのプライバシー保護課題がある。1)参加者の信頼された利用者のセットを保護し,2)信頼されたセットに参加者によって割り当てられた信用スコアを保護する。本論文では,信頼された集合における参加者のアイデンティティを開示することなく,信頼された参加者の集合から信用スコアを考慮することにより,ビジネスエンティティの個人化されたグローバル評判を計算するための新しいフレームワークを提示する。この範囲に対して,参加者は,ビジネスエンティティに対するそれらの信用スコアの暗号を,分散型公共bul示板または集計センタに共有している。次に,これらの暗号化された信用スコアを,システムにおける参加者の個人情報を漏洩することなく,ビジネスエンティティの個人化評判スコアを計算するために,要求者によって使用した。著者らは,悪意のある敵のモデルのために方式のセキュリティとプライバシー特性を分析した。このプロトコルは線形メッセージ複雑性を有し,このシステムが実際に実装できることを証明し,その上で,このシステムは,悪意のある敵モデルの下で信頼された集合における参加者の正確さ,プライバシーおよび信頼性を保証する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 計算機網

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