利用质量库方法检测与过滤信誉系统中的协同恶意用户
社会与信息网络
2013-08-20 v1 信息检索
物理与社会
摘要
在线信誉系统日益普及，因为它能帮助用户确认其欲购买产品或服务的质量。然而，在线信誉系统并非免疫于攻击。处理信誉系统中的恶意评分已被视为一项重要但困难的任务。当真实用户评分数量相对较少且不公正评分在评级值中占多数时，这一问题尤为具有挑战性。本文提出了一种利用质量库方法 (Quality Repository Approach, QRA) 查找在线信誉系统中恶意用户的新方法。我们主要集中于评分值和恶意用户的异常检测。QRA 在检测恶意用户评分和聚合真实评分方面非常高效。通过仿真对提出的信誉系统进行了评估，结论表明：与用于此目的的其他方法相比，基于 QRA 的系统显著降低了不公正评分的影响，并以更低的假阳性率提高了对信誉分数的信任度。
引用
@article{arxiv.1308.3876,
title = {Detection and Filtering of Collaborative Malicious Users in Reputation System using Quality Repository Approach},
author = {Jnanamurthy HK and Sanjay Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.3876},
year = {2013}
}
备注
14 pages, 5 figures, 5 tables, submitted to ICACCI 2013, Mysore, india