Valutazione della resilienza e delle dinamiche di fiducia nei sistemi di reputazione decentralizzati

Abstract

Le piattaforme basate sulla shared e second-hand economy stanno diventando sempre più popolari nella vita quotidiana. Un limite comune di queste piattaforme è che si affidano a sistemi di reputazione proprietari, isolati e centralizzati, che impediscono la collaborazione reciproca tra servizi diversi. Ciò comporta svantaggi significativi: un utente malevolo può causare problemi su una piattaforma mantenendo una reputazione pulita su tutte le altre, mentre gli utenti onesti affrontano continuamente il problema del cold-start quando si iscrivono a un nuovo servizio. Dell’Amico ha proposto una soluzione alternativa basata sul concetto di Web of Trust di Zimmermann per progettare un sistema di reputazione decentralizzato, consentendo agli utenti di mantenere un’unica reputazione condivisa tra diverse piattaforme. Sulla base del modello di Dell’Amico, Romano ha sviluppato un framework per il calcolo delle metriche di fiducia in tali reti decentralizzate. L’obiettivo di questa tesi di laurea magistrale è valutare la sicurezza del framework di Romano. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo implementato un simulatore che interagisce direttamente con il lavoro di Romano, integrando varie componenti chiave come la gestione del comportamento dei nodi, meccanismi di punizione, attacchi avversari e interfacce grafiche per l'analisi dei dati.

Platforms based on the shared and second-hand economy are becoming increasingly popular in everyday life. A common limitation of these platforms is that they rely on proprietary, siloed, and centralized reputation systems, which prevent mutual collaboration between different services. This creates significant drawbacks: a malicious user can cause issues on one platform while maintaining a clean reputation on all others, while honest users continuously face the cold-start problem when joining a new service. Dell’Amico proposed an alternative solution based on the Web of Trust concept of Zimmermann to design a decentralized reputation system, allowing users to maintain a single, shared reputation across different platforms. Building upon Dell’Amico’s model, Romano developed a framework for trust metric computation in such decentralized networks. The goal of this master’s thesis is to evaluate the security of Romano’s framework. To achieve this purpose, we implemented a simulator that interacts directly with Romano’s work, incorporating various core components such as node behavior management, punishment mechanisms, adversarial attacks, and graphical interfaces for data analysis.