[論文レビュー] PROTECT: Proximity-based Trust-advisor using Encounters for Mobile Societies

Udayan Kumar, Gautam Thakur+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 25, 2010

Opportunistic and Delay-Tolerant Networks参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、移動型および遅延耐性ネットワーク（DTNs）向けに分散型の信頼アドバイザー枠組みPROTECTを提案する。本手法は、出会いの頻度、持続時間、位置ベースの行動ベクトル、および行動行列から信頼を推定する。実世界のキャンパストレースを用いた実験により、信頼フィルタが9週間にわたり安定しており、自己中心的ノードによるネットワーク非到達性を顕著に低減していることを示している。特に、自己中心的度が高水準にある状況下で、非到達率を14.6%から12.2%まで削減し、性能劣化を伴わずに接続性を回復できることを実証した。

ABSTRACT

Many interactions between network users rely on trust, which is becoming particularly important given the security breaches in the Internet today. These problems are further exacerbated by the dynamics in wireless mobile networks. In this paper we address the issue of trust advisory and establishment in mobile networks, with application to ad hoc networks, including DTNs. We utilize encounters in mobile societies in novel ways, noticing that mobility provides opportunities to build proximity, location and similarity based trust. Four new trust advisor filters are introduced - including encounter frequency, duration, behavior vectors and behavior matrices - and evaluated over an extensive set of real-world traces collected from a major university. Two sets of statistical analyses are performed; the first examines the underlying encounter relationships in mobile societies, and the second evaluates DTN routing in mobile peer-to-peer networks using trust and selfishness models. We find that for the analyzed trace, trust filters are stable in terms of growth with time (3 filters have close to 90% overlap of users over a period of 9 weeks) and the results produced by different filters are noticeably different. In our analysis for trust and selfishness model, our trust filters largely undo the effect of selfishness on the unreachability in a network. Thus improving the connectivity in a network with selfish nodes. We hope that our initial promising results open the door for further research on proximity-based trust.

研究の動機と目的

• 動的でインfra構造を持たないモバイルネットワーク（例：DTN やアドホックネットワーク）における信頼確立の課題に対処すること。
• 特に出会い、位置、時間的行動パターンといった移動パターンを活用し、中央集権的管理なしに信頼を推定すること。
• 実世界のモバイルソーシャルネットワークを対象に、複数の信頼フィルタの安定性とパフォーマンスを評価すること。
• 信頼がDTNにおける自己中心的ノード行動がネットワーク接続性に与える悪影響をどのように緩和するかを分析すること。
• 分散型で出会いに基づくメトリクスを用いて、モバイルP2Pネットワークにおける信頼認識ルーティングとフォワーディング意思決定を可能にすること。

提案手法

• フレームワークは4つの信頼アドバイザー・フィルタを用いる：出会い頻度（FE）、出会い持続時間（DE）、出会い回数および持続時間に基づく行動ベクトル（BV）、位置の好みに基づく行動行列（BM）。
• 各デバイスは、タイムスタンプおよび位置データ（例：GPS やAP接続情報）を含む出会い履歴をローカルに保持し、完全に分散型の信頼計算を可能にする。
• 信頼スコアは、空間的・時間的パターンに基づき算出され、BVおよびBMフィルタは出会い間での行動類似性および位置の一貫性を捉える。
• 信頼の安定性は、時間経過に伴う推奨ノードの重複度（例：9週間で90%の重複）を用いて評価され、エピデミックルーティングを用いたDTNシミュレーションでフィルタのパフォーマンスを比較する。
• 自己中心的行動は、一部のノードがメッセージをフォワードしないように設定することでモデル化され、信頼がその影響を緩和する。
• パフォーマンスは、実際のWLANトレースに基づく合成DTNルーティングシナリオにおいて、非到達率、遅延、オーバーヘッドなどのメトリクスで測定される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際のモバイル社会において、出会いに基づくメトリクスから得られる信頼推薦は、時間経過に伴いどの程度安定しているか？
• RQ2 異なる信頼フィルタ（FE、DE、BV、BM）は、推薦ノードにどの程度の差異または重複を示すか？
• RQ3 信頼フィルタは、DTNにおける自己中心的ノード行動がネットワーク接続性に与える影響を緩和できるか？
• RQ4 エピデミックルーティングにおいて、信頼ベースのフォワーディングとランダムまたは自己中心的選択の両方を用いた場合、パフォーマンスにどのような差が生じるか？
• RQ5 自己中心的度が高くなると、信頼の影響がより顕著に現れるか？

主な発見

• DE、FE、BV-Countの3つの信頼フィルタは、9週間にわたり90%以上のノード推薦重複率を示し、長期的な信頼性を示した。
• 推薦ノードに差異はあったが、すべてのフィルタがエピデミックルーティングにおいて類似したパフォーマンスを示し、ネットワーク性能における頑健性と柔軟性を裏付けた。
• FEフィルタは、自己中心的ネットワーク（S=0.8、T=40%）における非到達率を14.5975%から12.1892%まで低下させ、非自己中心的ネットワークの10.8998%水準に近づけた。
• 自己中心的度が高まる（S>0.4）と信頼の影響が顕著に現れ、特にT=0%からT=20%の間で最も顕著な改善が観察された。
• 遅延およびオーバーヘッドのメトリクスも同様のトレンドを示し、自己中心的状況下でも信頼ベースのフォワーディングが効率的なルーティングを維持できることを確認した。
• 行動行列（BM）および行動ベクトル（BV-D）フィルタはDEおよびFEよりわずかにパフォーマンスが劣ったが、信頼なしの場合と比較して非到達率を15%以上削減した。