Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider

Präsentation zum Thema: "Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider"—  Präsentation transkript:

1 Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider
P2P & Vertrauen Felix Juraschek Christian Katzenbach Jan Schneider

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

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

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

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

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

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

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

9 Konzeptioneller Rahmen
Dimensionen von Vertrauen Intention Kompetenz

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

20 Mechanismen 4: globale & lokale Vertrauensmaße
potenzielle Transaktion

21 Global: zentraler Vertrauenswert

22 Global: zentraler Vertrauenswert
!

23 Global: zentraler Vertrauenswert
!

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

25 Lokal: Vertrauenspfad
Transaktion

26 Lokal: Vertrauenspfad
? Vertrauen! Misstrauen!

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

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

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

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

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

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

33 Anwendungen Reife der Anwendung Slashdot Ebay Orkut Orkut Golbeck
Risiko

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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?

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 [ ]

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

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

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

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

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 .

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

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

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

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

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

57 FOAF-Erweiterungen für Implementierung
9 Vertrauens-abstufungen Vertrauen: allgemein oder themenbezogen Verlinkung der FOAF-Dateien Vertrauenskategorien: Distrusts absolutely Distrusts highly Distrusts moderatly Distrusts slightly Trusts neutrally Trusts slightly Trusts moderatly Trusts highly Trusts absolutely

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:

59 Algorithmen zur Vertrauensberechnung
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

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:

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

62 Zusammenfassung 1: Vertrauen
Vertrauen wichtig bei Unsicherheiten Kontinuität bewirkt Vertrauen Kontext und Ziel wichtig Intention und Kompetenz als Dimension Unterschiedliche Ebenen 2. Erfahrung Vergangenheit + Kooperation Zukunft 3. Wie sieht die Situation aus, welches Interesse habe ich => mal viel mal wenig Vertrauen 4. Intention = will der mir Gutes, Kompetenz: kann er tatsaechlich helfen oder traeumt er nur 5. Zwischen Personen, in soziale Systeme (und Technische Systeme)

63 Zusammenfassung 2: Mechanismen
Gestaltung der Anwendung Identitätenmanagement Reputation, Kontext, Produkt/ Content Aggregation vs. Differenzierung Global vs. lokal Points of failure 1. A) Nix umsonst (Vertrauensoekonomie) B) Machtverteilung

64 Zusammenfassung 3: Fallstudien/ Ausblick
Ebay Slashdot Orkut Web of Trust Unterschiedliche Mechansimen funktionieren je nach Kontext, durch Erfahrungen entstanden Orkut noch jung/ nicht abzusehen, bisher eher ungenuegend Web of Trust: sehr vielversprechend Vertrauen maschinenlesbar zu machen + dezentral gespeichert. U.U. Spam-Bekaempfung, waere schoen offener Standard ABER: auch erhebliche Bedenken / Hindernisse

65 Quellen: Internet Reputation Research Network: Semantic Web Trust and Security Resource Guide: Trust Metrics Evaluation Project:

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

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

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. Davies, W. (2003): You don’t know me, but… Social Capital and Social Software, The Work Foundation, London, UK. Internet-Quellen zuletzt besucht am

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. O’Reilly & Associates, Sebastopol, CA, USA.

70 Danke!