• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.138-153
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• 2010

The interactions between people who do not know each other have been greatly increased with the on-going increase of people's cyberspace activities. In this situation, there exist potential risk factors such as the possibility of fraud, so we need a method to reduce or eliminate those risk factors. Concerning this necessity, rating systems are widely used, and many trust metrics calculated from rate values that people give to each other are proposed to help them make decisions. However, the trust metrics decrease the accuracy, and this is caused by the different rating scales and ranges of each person. So, we propose a fuzzy adjustment method to solve this problem. It is possible to catch the exact meaning of the trust value that each person selects through applying fuzzy sets, which improve the accuracy of the trust metric calculated from the trust values. We have applied our fuzzy adjustment method to the TidalTrust algorithm, a representative algorithm for calculating the local scalar trust metric, and we performed an experimental evaluation with four data sets and three evaluation methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.1820-1840
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• 2017

Aiming at the phenomenon of false information issued by service providers in cloud computing environment, a method for service evaluation based on fuzzy theory is put forward in this paper. According to the quality of services provided by cloud service providers and their behavior during interactions, a trust relationship between cloud service providers and cloud service consumers is established, which can be quantified by using fuzzy theory. The quality of services is evaluated by drawing on the trust relationship. In our method, the recommendation credibility of a cloud service consumer is determined through behavior similarity with evaluators and a praise factor. The introduction of the praise factor better suits the phenomenon of a high-quality service getting more repeat customers. The negative impact of dishonest customers is reduced, and the accuracy of trust and cloud service quality evaluation is improved by introducing a confidence factor that can be dynamically adjusted. The experimental results show that our method can effectively and accurately evaluate the trust value and service quality of providers, while weakening the influence of dishonest consumers, and quickly detect dishonest service providers. This is beneficial for consumers trying to find high quality service providers for similar services.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.85-93
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• 2019

M2M(machine-to-machine) 상호작용을 기반으로 하는 개방형의 이기종 환경에서 서비스 선택은 민감한 문제로서, IoT 장치들이 상호작용을 하기 위해 최선의 선택을 할 수 있도록 사회적 신뢰 관계의 개념을 적용해 볼 수 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 사회적 신뢰 관계를 기반으로 작성된 프로파일을 이용한 조합서비스의 QoS 예측과 신뢰 수준을 평가하기 위한 방법을 제안한다. 정량적인 평가를 통한 서비스 선택이 이루어짐으로써, 보다 신뢰 할 수 있는 서비스 조합의 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.633-642
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• 2006

현재 인터넷 환경에서 사용자는 서로 잘 모르는 사람이나 시스템과 상호거래를 하게 되는데 이 경우 서로 다른 개체에 대한 신뢰 정보가 부족하기 때문에 상호 거래의 위험을 감수할 수밖에 없다. 따라서 이러한 불확실성과 위험을 감소시킬 수 있는 방안으로 상대 개체와 직접 경험한 신뢰정보와 추천자에 의한 명성정보를 계산하여 이를 활용하는 방법들이 대두되고 있다. 이 논문에서는 개체에 대한 신뢰를 계산하기 위해 상호거래 결과를 누적한 경험적 확률분포와 여러 가지의 평가 기준에 의한 만족도를 계산하고, 이를 다른 개체들로부터의 추천정보와 결합하여 계산하는 신뢰 모델을 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의하고, 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가 기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제한다. 신뢰 정보가 요구될 때 우선 경험적 확률분포와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가 기준에 대한 만족도를 계산하고, 계산된 만족도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합되며, 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다. 이 논문에서는 제안한 모델을 이용해 전자상거래에 적용한 실험 결과를 보여 주고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.377-395
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• 2018

Aiming at the problem of service reliability in resource reservation in cloud computing environments, a model of dynamic cloud resource reservation based on trust is proposed. A domain-specific cloud management architecture is designed in which resources are divided into different management domains according to the types of service for easier management. A dynamic resource reservation mechanism (DRRM) is used to test users' reservation requests and reserve resources for users. According to user preference, several resources are chosen to be candidate resources by fuzzy cluster analysis. The fuzzy evaluation method and a two-way trust evaluation mechanism are adopted to improve the availability and credibility of the model. An analysis and simulation experiments show that this model can increase the flexibility of resource reservation and improve user satisfaction.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.465-473
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• 2017

TV뉴스에서 앵커멘트와 함께 제공되는 어깨걸이와 자막이 뉴스에 대한 평가(공정성, 선정성, 자극성)와 신뢰 및 의제 인식과 어떠한 관련이 있는지 알아보기 위해 실험 연구를 실시하였다. 120명의 대학생들에게 어깨걸이와 자막의 내용을 달리하는 4가지 유형의 뉴스를 제시한 후 공정성과 선정성, 자극성을 평가하도록 하였으며, 뉴스에 대한 신뢰와 의제에 대한 인식을 측정했다. 어깨걸이와 자막의 내용은 뉴스의 자극성 평가 및 신뢰와 관련이 있었으며, 공정성 및 선정성 평가와는 관련이 없었다. 사안의 자극적 측면을 강조한 어깨걸이와 자막이 제공된 경우 자극성을 높게 평가했으며 반대로 신뢰도는 낮았다. 뉴스의 공정성에 대한 평가는 신뢰에 영향을 미치는 것으로 확인되었는데, 뉴스를 공정하다고 평가할 수록 뉴스를 더 많이 신뢰하는 경향이 있었다. 연구에서 가정한 바와 달리 어깨걸이와 자막은 의제 인식에 영향을 미치는 주요 요소가 아니었으며, 수용자들은 뉴스 내용을 토대로 의제를 인식하는 경향이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.143-150
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• 2009

신뢰 기반 네트워크에서 상호 통신 연결을 위해 상대 노드가 얼마나 믿을만한 노드 인지를 결정하는 문제가 가장 중요하다. 현재의 신뢰 기반 네트워크에서는 노드의 상태를 관찰함으로써 신뢰 값을 생성하고, 통신 노드를 평가하는 과정을 통해 상호 통신 연결을 수립한다. 본 논문에서는 애드혹 환경에서 새로운 노드가 클러스터 내로 진입하여 통신을 설정하고자 하는 대상 노드를 찾을 때, 사용될 수 있는 4가지의 신뢰모델을 제안한다. 제안된 모델들은 평판 서버의 유무와 신뢰의 평가 방법들에 따라 분류 되었다. 제안된 모델을 통해서, 평판 서버가 클러스터내에 존재하고 신뢰 평가 시 자신의 경험 정보뿐만 아니라 이웃 노드의 평판을 고려하는 경우 더 신속하게 대상 노드를 찾을 수 있음을 보인다. 제안된 모델의 성능 분석은 각 모델에서 노드의 최종 신뢰 값을 생성하기 위해 소요 되는 통신지연시간의 측정에 초점을 맞추었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.68-79
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• 2021

소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1529-1547
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• 2015

Establishment of trust is important in wireless sensor networks for security enhancement and successful collaboration. Basically, a node establishes trust with other nodes by estimating a trust value based on monitored behavior of the other nodes. Since a malicious/misbehaving node might launch different attack strategies and might demonstrate random misbehavior, a trust estimation method should be robust against such attacks and misbehavior. Otherwise, the operation of trust establishment will be meaningless, and performance of an application that runs on top of trust establishment will degrade. In this paper, we propose a robust and novel trust estimation method. Unlike traditional trust estimation methods, we consider not only the weight of misbehavior but also the frequency of misbehavior. The frequency-of-misbehavior component explicitly demonstrates how frequently a node misbehaves during a certain observed time period, and it tracks the behavior of nodes more efficiently, which is a main factor in deriving an accurate trust value. In addition, the weight of misbehavior is comprehensively measured to mitigate the effect of an on-off attack. Frequency and weight of misbehavior are comprehensively combined to obtain the trust value. Evaluation results show that the proposed method outperforms other trust estimation methods under different attacks and types of misbehavior.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.561-573
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• 2021

Knowing how to build and maintain consumer trust is crucial for e-commerce. Despite the number of empirical studies that have explored the factors that influence consumer trust, none of them considers the relative importance of different antecedents and how they interact to influence consumer trust. Therefore, based on the integrated Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) and Interpretive Structural Modeling (ISM) approaches, we establish a hierarchical structural model, which not only demonstrates the intensity of the relationships but also identifies the interdependence among the drivers of consumer trust in E-commerce. The findings confirm that propensity to trust is the most important determinant of consumer trust. The brand-related factors and platform-related factors are prominent in the process of building trust as they influence consumer trust indirectly through propensity to trust. Geographic location, demographic variables, and high security are identified as the root causes that affect consumer trust through other trust antecedents. Furthermore, the findings of this study offer valuable insights into an important element of e-commerce and provide a useful platform for future research. More represented samples and factors are encouraged for further research to ensure research fairness and minimize consumer distrust and uncertainty.