Применение репутационных систем в децентрализованных блокчейн-сетях обретает все большую популярность в связи с ростом количества активных пользователей. Определение ключевых особенностей существующих методов оценки репутации поможет определить основные направления исследований в этой области. В статье рассматриваются подходы для оценки репутации пользователей как на уровне алгоритмов консенсуса, так и на уровне взаимодействия приложений.
Ключевые слова: блокчейн, децентрализованные сети, алгоритмы консенсуса, система репутации.
Децентрализованные системы, основанные на блокчейн-технологиях, представляют собой одноранговую сеть узлов, в которой обмен информацией построен на основе цепочки блоков, объединенных между собой с помощью криптографических хэшей. В децентрализованных системах нет общего элемента управления. Каждый узел пиринговой сети работает согласно общим механизмам взаимодействия. Этот механизм определяет ключевые свойства сети и формирует множество различных децентрализованных систем, предназначенных для выполнения различных типов задач. Так, на сегодняшний день на основе технологии блокчейн создано более десятка различных децентрализованных сетей, работающих по различным принципам взаимодействия и передачи данных между узлами. Некоторые из них предоставляют высокие условия безопасности хранения данных и прозрачность транзакций, другие предназначены для высокой скорости передачи информации и энергоэффективности.
Блокчейн-технологии обретают все больше областей применения в различных сферах экономики и бизнеса, благодаря возможности реализации гибких, прозрачных информационных систем, работающих без необходимости наличия посредников. Децентрализация является основным стимулом развития различных блокчейн-систем и притоком инвестиций от различных венчурных фондов, ориентированных на создание инновационных технологий. Блокчейн применяется в финансовых и избирательных системах, а также в системах логистики, фармацевтики и управления активами. Блокчейн стал основой для образования децентрализованных платформ, где каждое приложение может взаимодействовать с другим на базе единого реестра данных и формировать общую информационную экосистему, способствующую образованию новых приложений, удовлетворяющих потребностям пользователя.
Главным принципом существующих блокчейн-технологий является децентрализация. В таких системах возникает вопрос доверия между различными участниками сети, поскольку некоторые из них являются злоумышленниками, которые способны бесконтрольно совершать те или иные мошеннические операции. По этой причине среди блокчейн-технологий формируются различные механизмы защиты от злоумышленников, с помощью которых взаимодействие с подозрительными узлами ограничивается. Такие механизмы формируются в алгоритмах консенсуса блокчейн-сетей.
Алгоритмы консенсуса представляют собой правила, по которым новые транзакции сети записываются в общий реестр данных. Алгоритм консенсуса является определяющей механикой для блокчейна и формирует его ключевые свойства. Таким образом, репутационная модель децентрализованных сетей на основе блокчейна образуется еще на этапе формирования алгоритма консенсуса. Для определения подходов к созданию новых алгоритмов оценивания репутации узлов ознакомимся с существующими репутационными моделями в области блокчейна и информационных технологий.
Proof of Stake (PoS). Этот алгоритм является базовым примером работы механизма консенсуса, использующего репутационную модель. Цепочки блоков транзакций формируются за счет валидаторов сети. Валидаторы контролируют правильность работы сети и выбираются каждый раз при создании нового блока. Вероятность выбора того или иного валидатора зависит напрямую от размера депозита токенов внутри соответствующей сети. Заложенные токены представляют собой финансовый актив, благодаря чему валидатор напрямую заинтересован в активном участии в создании новых блоков реестра. За выполнение работы валидатор получает вознаграждение. В свою очередь, за подтверждение некорректных транзакций валидатор подвергается санкциям в виде сжигания определенного количества токенов на его счету. Таким образом, алгоритм Proof of Stake выбирает членов участников сети, заинтересованных в корректной работе блокчейна и отсутствии нарушений в записи и изменении цепочек блоков транзакций в распределенном реестре. Такой подход обеспечивает безопасность и надежность хранения данных. Алгоритм PoS является наиболее популярным и используется в крупнейшей блокчейн сети — Ethereum, насчитывающей более миллиона активных валидаторов [1].
Delegated Proof of Stake (DPoS). Это усовершенствованный метод PoS, где каждый участник сети может принять участие в валидации новых транзакций. Для этого пользователю не обязательно становиться валидатором. Достаточно делегировать собственные токены одному из валидаторов сети, тем самым проголосовав за него. В данном случае вознаграждение будет распределяться между валидатором и делегирующими участниками. Репутационная модель формируется на основе доверия к существующим валидатором и подкрепляется возможностью голосования обычных пользователей. Таким образом, злоумышленник не будет допущен до возможности стать валидатором сети, тем самым нарушив целостность данных реестра. Примером блокчейна этого типа можно назвать сеть Tron.
Proof of Authority (PoA). Этот алгоритм отлично подходит для организации корпоративной сети. В этом блокчейне валидаторы назначаются предварительно. Как правило, валидаторами таких сетей становятся представители корпорации, которые контролируют работу блокчейна. Является подходящим решением для приватных блокчейнов, доступ к которым есть только у ограниченного круга лиц. В качестве примера подобной сети можно привести VeChain [2].
Далее рассмотрим различные методы оценки репутации, которые не задействуют алгоритм консенсуса напрямую, тем не менее используются на уровне приложений и позволяют устанавливать репутационные очки для участников сети.
Web of Trust. Этот алгоритм работает по принципу равноправных членов сети, которые взаимодействуют друг с другом в одноранговой сети, обмениваясь ключами. Эти ключи не выдаются центральными удостоверяющими центрами (PKI), как это обычно работает в централизованных системах. В данном случае ключи подписываются между участниками самостоятельно. Так, если один пользователь доверяет другому и подписывает ключ, то Web of Trust повышает репутационную оценку участника сети. Так, образуется система репутации, состоящей из пользователя, его ключа и количества подписанных соглашений с другими участниками, репутационная оценка которых возрастает с количеством подписей. Такую систему можно представить в виде графа, где вершины представляют собой участников сети, а ребра — количество подписей. Таким образом, можно наглядно рассмотреть общее взаимоотношение между участниками сети и выявить подозрительные узлы [3].
EigenTrust. Этот алгоритм был разработан для P2P сетей и предназначен для создания общей матрицы оценки, в которой рассматривается все узлы сети. Для этого каждое взаимодействие одного узла с другим обретает оценку. В результате положительного взаимодействия оценка доверия растет, а в обратном случае понижается. Таким образом, формируется локальная матрица доверия. Работа EigenTrust обладает транзитивным характером взаимодействия. После успешного взаимодействия узла A и узла В, узел С будет оценивать A как более надежного участника сети. В результате рассчитывается матрица весов, где суммарная оценка связи всех участников сети равна единице. Данный алгоритм наилучшим образом демонстрирует свое применение в борьбе против атак Сивиллы, так как при создании большого количества узлов злоумышленниками, вероятность начала обмена данными с такими узлами будет невелика, так как уровень доверия будет слишком низким [4].
ZScore. Отличительной особенностью данного алгоритма является применение технологий искусственного интеллекта, что дает возможность динамично развивать алгоритмы для формирования репутационной системы пользователей. Подсчет итоговой оценки для каждого пользователя проводится проверкой по различным типам взаимодействия с другими смарт-контрактами блокчейн-сети. Главными критериями являются: количество транзакций, используемые токены, репутационные оценки других пользователей, с которыми происходило взаимодействие. Используя данные параметры, нейросеть регулярно улучшает алгоритмы оценки участников. Эта система наиболее эффективно показывает себя при защите от автоматизированных узлов, имитирующих человеческое поведение. Система репутации ZScore активно применяется деловыми проектами, запущенными на блокчейн-технологиях и заинтересованными в работе с живыми людьми. ZScore благодаря технологиям искусственного интеллекта способен без труда отличить запрограммированный паттерн поведения от активности настоящего пользователя. Запрограммированные шаблоны автоматизированных узлов алгоритм формирует в кластеры. Такой кластер создается, когда большое количество узлов повторяют одну и ту же цепочку транзакций в блокчейне. Адреса, попавшие в такие кластера обладают наименьшими оценками доверия [5].
HAPI представляет собой не просто алгоритм, а целую инфраструктуру, где участники сети могут обмениваться информацией. Оценка происходит с помощью присваивания меток, которые накладываются на подозрительные адреса сети блокчейн. В оценке могут принимать участие только оракулы. Оракулы — это платформы передачи различной информации о мире в блокчейн-реестр. Поскольку блокчейн не обладает возможностью загрузки или подключения к любым данным интернета, ему приходится взаимодействовать с оракулом, который передает все запрашиваемые данные в необходимой для чтения форме. Как итог, конечными потребителями этой инфраструктуры становятся приложения, работающие на базе блокчейна, которые используют данные метки для оценки безопасности взаимодействия с адресом. Более того, приложения-оракулы могут проголосовать за назначение новой метки. Так, если формируется кворум децентрализованных бирж, которые работают как оракулы, голосуют за назначение метки для адреса, метка будет присвоена. Адресу с меткой будут санкционирован доступ к взаимодействию с другими биржами [6].
Таким образом, в статье были приведены различные методы оценки репутации. В одноранговых сетях репутационные системы является актуальной темой исследования, поскольку оценку доверия приходится формировать на основе результатов истории взаимодействия узлов между собой. Развитие репутационных систем стремится к гибридным моделям с использованием возможностей искусственного интеллекта, оценки взаимодействия пользователей на программном уровне и на уровне алгоритмов консенсуса блокчейна. В распределенных реестрах блокчейна ценится возможность проведения аудита цепочки транзакций и определения определенных закономерностей действий пользователей. В больших публичных сетях провести аудит проблематично. В таком случае становится актуальным применение различных графических методов для отображения общей картины взаимодействия пользователей в сети. Такая возможность необходима для деловых проектов, которые заинтересованы во взаимодействии с добросовестными пользователями и ограничении влияния мошенников, приносящих убытки для предприятия. Развитие процедур аудита на основе алгоритмов репутации является актуальным вызовом для дальнейших исследований.
Литература:
1. Жиленков, А. А. Существование и достижимость консенсуса как проблема обеспечения надёжности в распределённых приложениях и киберфизических системах / А. А. Жиленков, С. Г. Черный. — Текст: непосредственный // Электротехнические и информационные комплексы и системы. — 2020. — № 2. — С. 40–48.
2. Fahim, S. Blockchain: A comparative study of consensus algorithms PoW, PoS, PoA, PoV / S. Fahim, S. K. Rahman, S. Mahmood. — Текст: непосредственный // International Journal of Mathematical Sciences and Computing. — 2023. — Vol. 3, № 1. — P. 46–57.
3. SEC: Web of Trust in Supply Chain. — Текст: электронный // osssc-edu.github.io: [сайт].
4. Деменков, М. Е. Применение технологии блокчейн для хранения информации о пространственных объектах / М. Е. Деменков, Е. А. Деменкова, С. А. Шишманова. — Текст: непосредственный // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. — 2019. — № 1. — С. 22–28.
5. Udupi, H. zScore: A universal decentralised reputation system for the blockchain economy / H. Udupi, et al. — Текст: непосредственный // arXiv preprint arXiv:2503.05718. — 2025. — 12 p.
6. HAPI. Decentralized cybersecurity infrastructure. — Текст: электронный // hapi.one: [сайт]. — URL: https://hapi.one/ (дата обращения: 03.03.2025).
