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1 P2P & Vertrauen Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider.

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Präsentation zum Thema: "1 P2P & Vertrauen Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider."—  Präsentation transkript:

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2 1 P2P & Vertrauen Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider

3 2 Vorbemerkung P2P Schichten: Konzentration auf soziale, nicht technische Ebene Warum interessant im Kontext von P2P Vertrauen unterstützt durch P2P- Mechanismen P2P-Anwendungen unterstützt durch Vertrauen

4 3 Vorgehen Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Kontext von P2P Themen und Probleme Mechanismen Anwendungen Status quo: Ebay, Slashdot, Orkut In Entwicklung: Vertrauen im Semantic Web Fazit

5 4 Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Alltag Geld verleihen, Strassenverkehr etc Strategien (Bsp Gebrauchtwagenkauf) Produkt prüfen ( kein Vertrauen nötig) Infos über Verkäufer Annahmen durch Kontext

6 5 Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen findet zwischen Akteuren statt Vertrauen geht mit Unsicherheiten um Zukunft Information Vertrauen als riskante Vorleistung

7 6 Vertrauen als soziales Phänomen Entstehen von Vertrauen Wiederholte Interaktionen Einstellungen und Fähigkeiten kennenlernen Info aus 2. Hand

8 7 Vertrauen als soziales Phänomen Entstehen von Vertrauen unter Fremden Bedingungen für Kooperation Kontinuität der Beziehung Dritte Instanz (Beobachter)

9 8 Vertrauen und Nicht-Vertrauen Vertrauen ist wichtig Generell: Vertrauen ist Basis fuer Funktionieren von Gesellschaft Beispiel: Market for lemons (Akerlof [1970]) Vertrauen kann schaden Z.B. Kompetenz-Mangel

10 9 Konzeptioneller Rahmen Dimensionen von Vertrauen Intention Kompetenz

11 10 Konzeptioneller Rahmen Vertrauen auf verschiedenen Ebenen A. ggf. Vertrauen in das Medium (die Technologie) B. Interpersonales Vertrauen C. Vertrauen in (soziale) Systeme

12 11 Vertrauen | Trends Trend zur Institutionalisierung Systemvertrauen Vertrauen in Institutionen Internet ermöglicht neue Transaktionen zwischen Individuen P2P als Reinform

13 12 Vertrauen | Zusammenfassung Vertrauen wichtig bei Unsicherheiten Kontinuität bewirkt Vertrauen Kontext und Ziel wichtig Intention und Kompetenz als Dimension Unterschiedliche Ebenen

14 13 Vorgehen Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Kontext von P2P Themen und Probleme Mechanismen Anwendungen Status quo: Ebay, Slashdot, Orkut In Entwicklung: Vertrauen im Semantic Web Fazit

15 14 Vertrauen & P2P Paradigmenwechsel P2P -> technisch getrieben Wie kann Vertrauen (auf der sozialen Schicht) durch P2P (auch technische) Systeme unterstützt werden? Welche Rolle spielt Vertrauen in P2P- Anwendungen

16 15 Anwendungs-Gestaltung Vertrauensökonomie [Freibier heute nur 50 Cent] Kosten/ Ressourcen Macht(ver)teilung [Kleinvieh macht auch Mist] Leistungserbringung auf mehrere Knoten verteilen

17 16 Mechanismen 1: Identitätenmanagement Langfristigkeit Zugang (Anfangs-Vertrauen) Externe Prüfung/ Validierung Peer-Validierung Identität nicht kostenlos Keine Zugangskriterien Interoperabilität

18 17 Mechanismen 2: Vertrauensbasis Produkt/ Content Kontext Reputation Praxis: Hybride Sinnvolle Ausgestaltung abhängig von Offenheit des Systems

19 18 Mechanismen 3: Aggregierte & differenzierte Vertrauensmaße Kontextabhängig Praxis: Hybride Sinnvoller Mix abhänigig besonders von Dimension Intention/ Kompetenz (s. nächste Folie)

20 19 Mechanismen 3: Aggregierte & differenzierte Vertrauensmaße Intention Kompetenz aggregiert differenziert

21 20 Mechanismen 4: globale & lokale Vertrauensmaße potenzielle Transaktion Vertrauen?

22 21 Global: zentraler Vertrauenswert Vertrauens- Zentrale Vertrauen!

23 22 Global: zentraler Vertrauenswert Vertrauens- Zentrale !

24 23 Global: zentraler Vertrauenswert Vertrauens- Zentrale !

25 24 Pro/ Contra globale Vertrauensmaße Effizient Gruppenattacken möglich Keine Individualisierung der Bewertungsmaßstäbe 1 point of failure

26 25 Lokal: Vertrauenspfad Transaktion Vertrauen!

27 26 Lokal: Vertrauenspfad Vertrauen! Misstrauen! ?

28 27 Pro/ Contra lokale Vertrauensmaße U.U. ineffizient Gruppenattacken schwieriger Individualisierung Bewertungsmaßstäbe Bildung isolierter Subnetze

29 28 Points of failure 1: Zuverlässigkeit Aktionen ohne böse Absicht… [Intendiert -> nächste Folie] Inkompetente Bewertungen Achtlosigkeit Zu grober Mechanismus Unterschiedlicher Bewertungskontext Inkonsistente Bewertungsmaßstäbe (abhängig von Community-Homogenität) Suchkosten

30 29 Points of failure 2: Attacken Motive Free-riding: Ausnutzen des Systems (Funktionieren aber generell erwünscht) Attacken: System-(Zer)störung (Systemfunktion unerwünscht) Angreiferklassen Einzelne Knoten Gruppen Externe Akteure

31 30 Points of failure 2: Attacken Angriffspunkte von innen Aufgebaute Reputation ausnutzen, White- washing Ballot stuffing, Bad-mouthing Identitätsdiebstahl Zentralisierte Ressourcen

32 31 Zusammenfassung Gestaltung der Anwendung Identitätenmanagement Reputation, Kontext, Produkt/ Content Aggregation vs. Differenzierung Global vs. lokal Points of failure

33 32 Vorgehen Vertrauen als soziales Phänomen Vertrauen im Kontext von P2P Themen und Probleme Mechanismen Anwendungen Status quo: Ebay, Slashdot, Orkut In Entwicklung: Vertrauen im Semantic Web Fazit

34 33 Anwendungen Reife der Anwendung Risiko Orkut Slashdot Ebay Orkut Golbeck

35 34 Ebay Auktions-Plattform Transaktionen zwischen Fremden Keine gemeinsame Vergangenheit Keine Annahme zukünftiger Transaktionen Waren mit hohem Wert hohes Risiko Bedarf nach Vertrauensmechanismus

36 35 Ebay | Mechanismen Identität: Nutzername und -Adresse Gegenseitige Bewertung nach Transaktion Skala: positiv - neutral - negativ Kurzer Kommentar Fred Archie +1

37 36 Ebay | Mechanismen Bewertungen global aggregiert Netto-Summe als Kennzahl Fred Archie +1 Pete +1

38 37 Ebay | Mechanismen Bewertungen global aggregiert Netto-Summe als Kennzahl Fred Archie Pete +1 80

39 38 Ebay | Mechanismen Kennzahl und Kommentare für alle einsehbar Archie ?

40 39 Ebay | Fazit Globales Vertrauensmass sinnvoll Neue Nutzer starten bei Null Eindimensionales Maß ausreichend Reliabiltät der Wertung gut Identitäts-Management mangelhaft Studien belegen Wirkung des Systems Alternative Mechanismen Intention Kompetenz aggregiert differenziert Ebay

41 40 Slashdot | Die Anwendung News for nerds. Stuff that matters. Informationsverarbeitung (Input zu großen Teilen von externen Medienorganisationen) Offenheit + Zensurresistenz Organisationsform: Teil des OSDN Sehr großes Wachstum in den letzten Jahren -> Anpassung des Moderationssytems

42 41 Slashdot | Moderationssystem Com- ment Score anonymUser (A) Karma (A) Mode- rator (B) Ra- ting Karma (B) Meta- Mod. (C) Ra- ting

43 42 Slashdot | Moderationssystem Content (Score: -1 bis 5) Reputation (Karma) Macht-Verteilung 92,5% ältester Accounts Moderation nur +1 oder -1 Zufällige Verteilung Moderations-Token Keine Moderation eigener Diskussionen

44 43 Slashdot | Vertrauenspfad Friends / Foes Fans / Freaks 2 degrees fuer Freunde Comments 6 Punkte hoch / runter

45 44 Slashdot | Fazit P2P-Anwendung, die neue Many-to-Many Kommunikation ermoeglicht Beispiel fuer Umgang mit Anonymität/ Reputations-Trade-Off Hybrides Vertrauenssystem Performance generell gut (trotz einiger Probleme) -> auch nach Wachstum sehr beliebt

46 45 Orkut | Vertrauensmechanismen Kurze Wiederholung: Orkut stellt Ressourcen für ein soziales Netz zur Verfügung Teilnehmer haben unterschiedliche Ansprüche an ein Vertrauenssystem Warum ist Vertrauen wichtig bei Orkut?

47 46 Vertrauen gegenüber Orkut Aus den Orkut Terms of Service: By submitting, posting or displaying any Materials on or through the orkut.com service, you automatically grant to us a worldwide, non-exclusive, sublicenseable, transferable, royalty- free, perpetual, irrevocable right to copy, distribute, create derivative works of, publicly perform and display such Materials. 1 Orkut kann über alle Daten verfügen Einschränkung für viele Nutzungen Datenschutz generell nicht gegeben 1: von [ ]http://orkut.com/terms.html

48 47 Orkut | Vertrauen zu Peers 1 1. Mechanismus (Einladung): Einladung durch bestehende Nutzer Schaffung von Grundvertrauen Kritik: Praxis: Accounts auch auf anderen Wegen Ein böser Account reicht aus, um beliebig viel weitere zu erstellen Fazit: Mechanismus nicht zuverlässig

49 48 Orkut | Vertrauen zu Peers 2 2. Mechanismus (Freunde und Bewertungen): Freundschaften möglich Feinere Differenzierungen seit Kurzem Bewerung in drei Kategorien Kritik: Freundschaft kostet nichts Beide Teilnehmer profitieren ohne weitere Pflichten

50 49 Orkut | Vertrauen zu Peers 3 3. Mechanismus (Personenprofil): Kontextbezogenes Vertrauen durch Profil Bewertung durch Freunde des Nutzers wird angezeigt Kritik: Anzeige der Kategoriepunkte nicht offen Bewertungen generell privat

51 50 Orkut | Vertrauen zu Peers 4 Anzeige der Wege zu Freunden von Freunden (Weglänge <= 2) Mechanismus ermöglicht schnelles Nachfragen bei Freunden

52 51 Orkut | Vertrauen zu Peers 5 Anzahl der Freunde wird angezeigt Kritik: Kriterium nicht sehr aussagekräftig Persönliche Freitext-Statements von Freunden möglich Unterschiedliche Qualität der Statements.

53 52 Orkut | Fazit Mechanismen für manche Motivationen (z.B. Geschäftsinteressen) unzureichend Globale Mechanismen (Einladung, Bewertung) anfällig für Missbrauch Kontextbezogenes Vertrauen wichtig Möglichkeit der Gruppenattackierbarkeit In Zukunft verfeinertes System zu erwarten

54 53 Trust Networks for the Semantic Web (nach Golbeck et al. [2003]) Web of Trust ein Ziel des semantischen Netzes Technische Hilfsmittel zunächst Priorität (PGP) Forschungsergebnisse zu sozialen Netzen -> Einschätzung von Vertrauen in Bezug auf Inhalt einer Nachricht

55 54 Grundlagen (Wiederholung) Soziale Netzwerke komplex als Graphen modellierbar Eigenschaft Small-World-Phenomenon

56 55 Kantengewicht abschätzen Wenn zwei Knoten A und C nicht mit einer Kante verbunden sind, ist es wahrscheinlich, dass es einen Weg von A nach C gibt (Small-World-Phenomenon) Aus den Kantengewichten der Wegkanten lassen sich Einschätzungen für das Gewicht der nichtvorhandenen Kante treffen

57 56 Themenbezogenes Vertrauen / FOAF Modellierung von themenbezogenem Vertrauen -> Erweiterung zu Multigraphen Wichtig: Standardisierte Formatierung der Daten, damit die Daten maschinenlesbar sind Erweiterte FOAF-Version zur dezentralen Speicherung von Vertrauen

58 57 FOAF-Erweiterungen für Implementierung 9 Vertrauens- abstufungen Vertrauen: allgemein oder themenbezogen Verlinkung der FOAF-Dateien Vertrauenskategorien: 1. Distrusts absolutely 2. Distrusts highly 3. Distrusts moderatly 4. Distrusts slightly 5. Trusts neutrally 6. Trusts slightly 7. Trusts moderatly 8. Trusts highly 9. Trusts absolutely

59 58 FOAF Applikation Kleine Menge von Seed-Files genügt, um großen Teil des Graphen zu durchsuchen Beispiel: FOAFBot Anwendung für das IRC Netzwerk. Durchsucht bei Anfragen von Klienten untereinander verlinkte FOAF-Dateien Beispiel-Query:

60 59 Algorithmen zur Vertrauensberechnung 1. Maximal und minimal schwere Wege: Maximales Vertrauen von A zu B: minimales Gewicht einer Kante auf dem Weg von A nach B Da es wahrscheinlich mehrere Wege gibt, können aus allen Minima ein Minimum und ein Maximum bestimmt werden Ergebnis: Spanne von Vertrauen

61 60 Algorithmen zur Vertrauensberechnung 2. Gewichteter Durchschnitt (rekursiver Algorithmus): Für jeden Knoten der direkt mit der Senke verbunden ist, benutzen wir den Wert der Kante von dem Knoten zur Senke Für alle anderen Knoten ist der Wert gleich dem gewichteten Durchschnitt zu allen Nachbarknoten die einen Weg zur Senke haben Daraus ergibt sich folgende Gleichung:

62 61 Beispielanwendung Trustmail Trustmail setzt auf den Mozilla Mail Client auf Trust Bewertung wird für jede Mail angezeigt Mails können individuell bewertet werden

63 62 Zusammenfassung 1: Vertrauen Vertrauen wichtig bei Unsicherheiten Kontinuität bewirkt Vertrauen Kontext und Ziel wichtig Intention und Kompetenz als Dimension Unterschiedliche Ebenen

64 63 Zusammenfassung 2: Mechanismen Gestaltung der Anwendung Identitätenmanagement Reputation, Kontext, Produkt/ Content Aggregation vs. Differenzierung Global vs. lokal Points of failure

65 64 Zusammenfassung 3: Fallstudien/ Ausblick Ebay Slashdot Orkut Web of Trust

66 65 Quellen: Internet Reputation Research Network: Semantic Web Trust and Security Resource Guide: berlin.de/suhl/bizer/SWTSGuide/http://www.wiwiss.fu- berlin.de/suhl/bizer/SWTSGuide/ Trust Metrics Evaluation Project: i i

67 66 Quellen: Fallstudie Ebay Ebay: Resnick, Paul, Zeckhauser, Richard, Friedman, Eric, and Kuwabara, Ko "Reputation Systems". Communications of the ACM, 43(12), December 2000, Resnick, Paul and Richard Zeckhauser Trust Among Strangers in Internet Transactions: Empirical Analysis of eBay's Reputation System. The Economics of the Internet and E-Commerce. Michael R. Baye, editor. Volume 11 of Advances in Applied Microeconomics. Amsterdam, Elsevier Science. Internet-Quellen zuletzt besucht am

68 67 Quellen: Fallstudien Slashdot, Orkut, Trust Networks Slashdot: Lampe, C., Resnick, P. (2004): Slash(dot) and Burn: Distributed Moderation in a Large Online Conversation Space. To appear in Proc. of ACM Computer Human Interaction Conference 2004, Vienna, Austria. Orkut: Trust Networks on the Semantic Web: Golbeck, J. et al. (2003). Internet-Quellen zuletzt besucht am

69 68 Allgemeine Quellen (1) Akerlof, George A The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanism. Quarterly Journal of Economics, 84(3), pp Castelfranchi, C., Falcone, R. (2003). Social Trust: A Cognitive Approach. libroKluwer.pdfwww.istc.cnr.it/doc/61a_360p_Trust- libroKluwer.pdf Davies, W. (2003): You dont know me, but… Social Capital and Social Software, The Work Foundation, London, UK. Internet-Quellen zuletzt besucht am

70 69 Allgemeine Quellen (2) Hartmann, Martin und Claus Offe (Hrsg.) Vertrauen. Die Grundlage des sozialen Zusammenhalts.Campus Verlag, Frankfurt/New York. Preisendörfer, Peter "Vertrauen als soziologische Kategorie. Möglichkeiten und Grenzen einer entscheidungstheoretischen Fundierung des Vertrauenskonzepts", Zeitschrift für Soziologie 24 [4], Oram, A. [ed.](2001). Peer-to-Peer: Harnessing the Benefits of a Disruptive Technology. OReilly & Associates, Sebastopol, CA, USA.

71 70 Danke!


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