[論文レビュー] Understanding the Trustworthiness Management in the Social Internet of Things: A Survey

Subhash Sagar, Adnan Mahmood+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2022

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 5

ひとこと要約

本調査では、ソーシャル・インターネット・オブ・スモーズト（SIoT）における信頼性管理について包括的な分析を提供し、信頼管理方式を4つのタイプに分類し、その構成要素、長所、短所、および主な次元におけるパフォーマンスを評価している。現在のアプローチにおけるギャップを特定し、スケーラブルでプライバシー保護型かつ知能的な信頼集約のための今後の研究方向性を提示している。

ABSTRACT

The next generation of the Internet of Things (IoT) facilitates the integration of the notion of social networking into smart objects (i.e., things) in a bid to establish the social network of interconnected objects. This integration has led to the evolution of a promising and emerging paradigm of Social Internet of Things (SIoT), wherein the smart objects act as social objects and intelligently impersonate the social behaviour similar to that of humans. These social objects are capable of establishing social relationships with the other objects in the network and can utilize these relationships for service discovery. Trust plays a significant role to achieve the common goal of trustworthy collaboration and cooperation among the objects and provide systems' credibility and reliability. In SIoT, an untrustworthy object can disrupt the basic functionality of a service by delivering malicious messages and adversely affect the quality and reliability of the service. In this survey, we present a holistic view of trustworthiness management for SIoT. The essence of trust in various disciplines has been discussed along with the Trust in SIoT followed by a detailed study on trust management components in SIoT. Furthermore, we analyzed and compared the trust management schemes by primarily categorizing them into four groups in terms of their strengths, limitations, trust management components employed in each of the referred trust management schemes, and the performance of these studies vis-a-vis numerous trust evaluation dimensions. Finally, we have discussed the future research directions of the emerging paradigm of SIoT, particularly for trustworthiness management in SIoT.

研究の動機と目的

• スマートオブジェクトが人間と同様に社会的関係を形成するという新しいSIoTの枠組みにおいて、信頼性管理の包括的レビューを提供すること。
• SIoTにおける信頼管理システムのコアな構成要素（信頼指標、集約、劣化メカニズムなど）を特定し、分析すること。
• 4つのカテゴリーに分類された既存の信頼管理方式を比較し、その長所、短所、およびさまざまな信頼評価次元におけるパフォーマンスを評価すること。
• 信頼集約の非効率性、プライバシー保護メカニズムの欠如、および低遅延で知的な信頼計算の必要性といった、重要な課題を浮き彫りにすること。
• 特に機械学習ベースの信頼集約の最適化と、SIoT向けに強固なプライバシー保護フレームワークを開発することを含む、今後の研究方向性を提示すること。

提案手法

• 本論文は、SIoTにおける信頼管理に関する15件の最近の研究を系統的かつ体系的に調査し、それらを背後にある信頼メカニズムと設計原則に基づいて4つのグループに分類している。
• 信頼管理方式は、信頼指標、集約手法、劣化モデル、プライバシー保護メカニズムを含む多次元的評価フレームワークを用いて評価されている。
• 従来の信頼集約法として線形加重和を分析し、任意の重み割り当てや、特定の文脈における最も影響力のある信頼指標を特定できないという限界を批判的に検討している。
• 環境的文脈に基づいて信頼指標の重みを動的に割り当てる機械学習ベースの信頼集約手法の動向を調査しているが、その高コストな計算負荷についても指摘している。
• サービス指向のSIoT向けに汎用的な信頼管理フレームワークを提案し、社会的関係、評判、経験基盤の信頼に加え、時間劣化とプライバシー保護メカニズムを統合している。
• 一方向ハッシュ化と同型暗号化を用いたプライバシー保護技術を検討し、SIoTにおける相互作用時に社会的プロファイルデータを保護する。

Figure 1 : Taxonomy of this survey

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SIoTにおける既存の信頼管理方式は、設計、構成要素、主な評価次元におけるパフォーマンスにおいて、どのように異なっているか？
• RQ2 従来の信頼集約手法の限界は何か？また、機械学習ベースのアプローチは、その正確性と適応性をどのように向上させうるか？
• RQ3 SIoTにおいて、スマートオブジェクト間の社会的関係の動的で時間に依存する性質を反映するために、信頼劣化メカニズムはどのように効果的にモデル化できるか？
• RQ4 社会的関係と相互作用頻度は、SIoT環境における信頼と評判を形成する上で果たす役割は何か？
• RQ5 プライバシー保護型信頼管理における主な未解決課題は何か？今後のSIoTシステムでそれらはどのように解決できるか？

主な発見

• 線形加重和に基づく従来の信頼集約法は、任意の重み割り当てに起因し、特定の文脈における最も影響力のある信頼指標を特定できないという問題を抱えている。
• 機械学習ベースの信頼集約法は、信頼指標の重みを動的に割り当てられるという点で有望であるが、高い計算コストと遅延を伴い、リアルタイム導入に制限を受ける。
• 信頼劣化は関連性を維持するために不可欠であり、Truongらの経験・評判システムのような時間ベースの劣化モデルは有効であるが、強い関係と弱い関係を明確に定義する基準が欠如している。
• SIoT信頼管理におけるプライバシー保護を扱った研究はわずかであり、特にChenらの1方向ハッシュ化とAzadらの同型暗号化が、オブジェクトのIDと社会的プロファイルを保護する代表的な手法として挙げられる。
• 本調査では、大規模で動的なSIoTネットワークを想定した、スケーラブルで効率的かつプライバシー保護型の信頼集約フレームワークの研究ギャップが顕在化された。
• 社会的関係、評判、経験、時間劣化モデルを統合した汎用的信頼管理フレームワークを提案した。今後の研究では、遅延を低減するためのクラスターレベルでの信頼集約のための機械学習モデルの最適化が焦点となる。

Figure 2 : Types of relationships in SIoT