Titelaufnahme

Titel
Dynamic trust in mixed service-oriented systems : models, algorithms, and applications / Florian Skopik
VerfasserSkopik, Florian
Begutachter / BegutachterinDustdar, Schahram ; Leymann, Frank
Erschienen2010
UmfangXVII, 175 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2010
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Computergestützte dynamische Vertrauensmodelle / Vertrauensbasierte Adaptierungen / Reputationsmodelle / Service-orientierte Kollaboration / SOA / Web-basierte Kollaboration / Interaktionsmuster
Schlagwörter (EN)computational dynamic trust models / trust-based adaptations / reputation models / service-oriented collaboration / SOA / Web-based collaboration / interaction patterns
Schlagwörter (GND)Serviceorientierte Architektur / Kooperation / Vertrauen / Systemverwaltung
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-30390 Persistent Identifier (URN)
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 Das Werk ist frei verfügbar
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Dynamic trust in mixed service-oriented systems [4.64 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Internet-basierte kollaborative und soziale Plattformen haben in den letzten Jahren grundlegend das Verhalten und die Interaktionsmuster von Benutzern beeinflusst. Services wurden zur Schlüsseltechnologie um Kollaborationen und Interaktionen zu unterstützen. Mobilität von Benutzern, Kontextabhängigkeit und Adaptivität von Systemen sind nur einige der Konzepte, welche kürzlich in service-orientierten Architekturen Einzug gehalten haben. Kontextabhängige Systeme werden nicht in sequentiellen Schritten entwickelt, konfiguriert, und betrieben, sondern dynamisch über die Zeit an neue Anforderungen angepasst. Dieser Paradigmenwechsel von geschlossenen Systemen zu offenen, lose gekoppelten Web Service-basierten Systemen benötigt neue Ansätze um Interaktionen zu unterstützen.

Ein Großteil heutiger sozialer und kollaborativer Plattformen wird als Serviceorientierte Systeme realisiert und unterstützt die flexible Komposition von Services und deren Interaktionen. In der Regel finden in solchen Systemen Interaktionen nicht nur zwischen Software Services statt, sondern auch zwischen Personen, welche am Netzwerk teilhaben. Ein "Mixed System" ist daher eine Komposition aus Menschen und Softwarebasierten Services. In offenen Systemen, wo Kollaborationen zwischen mehreren tausend Menschen und Services stattfinden, welche dieser Umgebung flexibel beitreten und diese auch wieder verlassen, sind Interaktionen von Dynamik geprägt und auch meist von Rollen und Reputation von Kollaborationspartnern beeinflusst. Die vorgelegte Dissertation führt das Konzept des System-verwalteten Vertrauens ein, welches dabei helfen soll, den Überblick und Kontrolle über die Dynamik in solchen Systemen zu behalten. In dieser Arbeit wird Vertrauen von einem sozialen Standpunkt betrachtet; im Gegensatz zu einer üblichen Security-Perspektive. Vertrauen in einen Akteur wird dabei nicht durch Zertifikate und Verhandlungen hergestellt, sondern beruht maßgeblich auf den Ergebnissen früherer Interaktionen und deren individuellen Nutzen, im Sinne der Zuverlässigkeit, Glaubwürdigkeit und des Erfolgs von Kollaborationen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Modellen, Algorithmen und Applikationen, welche die Verwaltung von Vertrauen in "mixed" Service-orienterten Systemen ermöglichen. Insbesondere behandelt diese Dissertation (i) Vetrauens- und Reputationsmodelle in Service-orienterten Architekturen, welche auf Verhaltensmuster aufbauen und auch temporale Aspekte berücksichtigen; (ii) Vertrauensbildung und Vorhersage imWeb, einschließlich Gruppenbildung und dem Erstellen von Ranglisten in Internet Communities; und (iii) Vertrauensbasierte Adaption in Service-orientierten Applikationen, wie zum Beispiel kontextabhängige Suche und Bewertung von Experten, selektives Offenlegung von Informationen in Kollaborationen, und vertrauensabhängige Gruppenbildung in Netzwerken großen Umfangs.

Zusammenfassung (Englisch)

The way people interact in collaborative and social environments on the Web has evolved in a rapid pace over the last few years. Services have become a key-enabling technology to support collaboration and interactions. Pervasiveness, context-awareness, and adaptiveness are some of the concepts that emerged recently in service-oriented systems.

A system is not designed, deployed, and executed; but rather evolves and adapts over time. This paradigm shift from closed systems to open, loosely coupled Web services-based systems requires new approaches to support interactions.

A large amount of social networks and collaboration platforms are realized as service-oriented systems enabling flexible compositions of services and support of interactions. Usually, interactions between entities in such systems do not only span supporting software services, but also human actors, participating in the network. A mixed service-oriented system is therefore composed of human and software services. In open eco-systems where massive collaborations between thousands of humans and services take place, flexibly joining and leaving the environment, their interactions are highly dynamic and often influenced by the role and reputation of collaboration partners.

Therefore, introducing the concept of system-managed trust in such environments helps to keep track of the dynamics and to improve the overall benefit of social systems and people's collaboration performance. In this context, trust is not defined from a common security perspective, but from a social and behavioral point of view.

The trustworthiness of actors is not approved by certificates and negotiations, but relies on the personalized outcome of previous interactions in terms of reliability, dependability and success.

This research aims at covering, models, algorithms and applications that support the management of trust in such mixed service-oriented systems environments. In particular, this thesis deals with (i) trust and reputation models in service-oriented architectures, relying on behavior patterns and dealing with temporal aspects; (ii) trust mining and prediction on the Web, including community mining, member clustering and ranking; and (iii) trust-based adaptations in service-centric applications, such as context-aware discovery and ranking of experts, selective information disclosure in collaborations, and trust-aware group formations in large-scale networks.