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Articulo de referencia

Confianza computacional

En seguridad de la información , la confianza computacional es la generación de autoridades confiables o la confianza del usuario a través de la criptografía . En sistemas centr...

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En seguridad de la información , la confianza computacional es la generación de autoridades confiables o la confianza del usuario a través de la criptografía . En sistemas centralizados, la seguridad se basa típicamente en la identidad autenticada de partes externas. Mecanismos de autenticación rígidos, como infraestructuras de clave pública (PKI) [ 1 ] o Kerberos [ 2 ], han permitido extender este modelo a sistemas distribuidos dentro de unos pocos dominios que colaboran estrechamente o dentro de un único dominio administrativo . En los últimos años, la informática ha pasado de sistemas centralizados a computación distribuida. Esta evolución tiene varias implicaciones para los modelos, políticas y mecanismos de seguridad necesarios para proteger la información y los recursos de los usuarios en una infraestructura informática cada vez más interconectada [ 3 ] .

Los mecanismos de seguridad basados ​​en la identidad no pueden autorizar una operación sin autenticar a la entidad que la solicita. Esto significa que no puede haber interacción a menos que ambas partes sean conocidas por sus marcos de autenticación. Por lo tanto, las interacciones espontáneas requerirían una o pocas autoridades de certificación (CA) de confianza. En el contexto actual, no se ha considerado la infraestructura de clave pública (PKI) debido a sus problemas , por lo que es improbable que se establezca como un estándar de referencia en un futuro próximo. Un usuario que desee colaborar con otra parte puede elegir entre habilitar la seguridad y, por lo tanto, deshabilitar la colaboración espontánea, o deshabilitar la seguridad y habilitar la colaboración espontánea. Es fundamental que los usuarios y dispositivos móviles puedan autenticarse de forma autónoma sin depender de una infraestructura de autenticación común. Para abordar este problema, necesitamos examinar los desafíos que introduce la "computación global" [ 4 ] , un término acuñado por la UE para el futuro de la sociedad de la información global, e identificar su impacto en la seguridad.

Las criptomonedas , como Bitcoin , utilizan métodos como la prueba de trabajo (PoW) para lograr confianza computacional dentro de la red de transacciones.

Historia

La confianza computacional aplica la noción humana de confianza al mundo digital, que se percibe como malicioso en lugar de cooperativo. Los beneficios esperados, según Marsh et al., resultan en el uso de las capacidades de otros mediante la delegación y en una mayor cooperación en un entorno abierto y menos protegido. La investigación en el área de mecanismos computacionales para la confianza y la reputación en sociedades virtuales está dirigida a aumentar la fiabilidad y el rendimiento de las comunidades digitales. [ 5 ]

La toma de decisiones basada en la confianza en un dominio específico es un proceso de varias etapas. El primer paso consiste en identificar y seleccionar los datos de entrada adecuados, es decir, la evidencia de confianza. En general, estos datos son específicos del dominio y se derivan de un análisis realizado sobre la aplicación en cuestión. En el siguiente paso, se realiza un cálculo de confianza sobre la evidencia para generar valores de confianza, es decir, la estimación de la confiabilidad de las entidades en ese dominio particular. La selección de la evidencia y el cálculo de confianza subsiguiente se basan en una noción de confianza definida en el modelo de confianza. Finalmente, la decisión de confianza se toma considerando los valores calculados y factores exógenos, como la disposición o las evaluaciones de riesgo .

Definiendo la confianza

Estos conceptos han cobrado mayor relevancia en la última década en la informática, particularmente en el área de la inteligencia artificial distribuida . El paradigma de los sistemas multiagente y el crecimiento del comercio electrónico han incrementado el interés en la confianza y la reputación. De hecho, los sistemas de confianza y reputación se han reconocido como factores clave para el comercio electrónico. Estos sistemas son utilizados por agentes de software inteligentes como incentivo en la toma de decisiones, al decidir si cumplir o no con los contratos, y como mecanismo para buscar socios comerciales confiables. En particular, la reputación se utiliza en los mercados electrónicos como mecanismo para reforzar la confianza o como método para evitar estafadores y defraudadores. [ 6 ]

Otra área de aplicación de estos conceptos en la tecnología de agentes es el trabajo en equipo y la cooperación. [ 7 ] En los últimos años se han propuesto varias definiciones de la noción humana de confianza en diferentes ámbitos, desde la sociología y la psicología hasta la ciencia política y empresarial . Estas definiciones pueden incluso variar según el ámbito de aplicación. Por ejemplo, la reciente definición de Romano [ 8 ] intenta abarcar el trabajo previo en todos estos ámbitos:

La confianza es una evaluación subjetiva de la influencia de otra persona en función del grado de percepción que se tiene sobre la calidad y la importancia del impacto de esa persona en los resultados propios en una situación determinada, de modo que la expectativa, la apertura y la inclinación hacia dicha influencia proporcionan una sensación de control sobre los posibles resultados de la situación.

La confianza y la reputación tienen un valor social. Cuando alguien es digno de confianza, cabe esperar que actúe de forma beneficiosa o, al menos, no sospechosa, lo que garantiza a los demás, con alta probabilidad , buenas colaboraciones. Por el contrario, cuando alguien no parece ser digno de confianza, los demás se abstienen de colaborar, ya que la probabilidad de éxito de dichas colaboraciones es menor. [ 9 ]

La confianza es un nivel particular de probabilidad subjetiva con el que un agente evalúa que otro agente o grupo de agentes realizará una acción determinada, tanto antes de que pueda supervisar dicha acción (o independientemente de su capacidad para supervisarla alguna vez) como en un contexto en el que afecte a su propia acción.

La confianza está estrechamente ligada a la seguridad e implica cierto grado de incertidumbre, esperanza u optimismo. Posteriormente, Marsh [ 10 ] abordó la formalización de la confianza como concepto computacional en su tesis doctoral. Su modelo de confianza se basa en factores sociales y psicológicos.

Clasificación del modelo de confianza

En la literatura han aparecido numerosas propuestas, y aquí se presenta una selección de modelos computacionales de confianza y reputación que representan una buena muestra de la investigación actual. [ 11 ]

La confianza y la reputación pueden analizarse desde diferentes perspectivas y aplicarse en diversas situaciones. La siguiente clasificación se basa en las características particulares de estos modelos y el entorno en el que se desarrollan.

Modelo conceptual

El modelo de confianza y reputación se puede caracterizar como:

En los modelos basados ​​en un enfoque cognitivo, la confianza y la reputación se componen de creencias subyacentes y son una función del grado de estas creencias. [ 12 ] Los estados mentales que llevan a confiar en otro agente o a asignarle una reputación son una parte esencial del modelo, así como las consecuencias mentales de la decisión y el acto de confiar en otro agente;

En los modelos de confianza neurológica, las teorías neurológicas sobre la interacción entre estados afectivos y cognitivos se modelan a nivel neurológico, utilizando también teorías sobre la encarnación de las emociones. [ 13 ] En estos modelos, la dinámica de la confianza se relaciona con experiencias con fuentes (externas), tanto desde una perspectiva cognitiva como afectiva. Más específicamente, para sentir la emoción asociada a un estado mental, se modelan bucles corporales recursivos convergentes. Además, basándose en el aprendizaje hebbiano (para la fuerza de las conexiones con las respuestas emocionales), se introducen diferentes procesos de adaptación, inspirados en la Hipótesis del Marcador Somático . [ 14 ]

La confianza y la reputación se consideran probabilidades subjetivas mediante las cuales el individuo A espera que el individuo B realice una acción determinada de la que depende su bienestar. [ 15 ]

En este enfoque, la confianza y la reputación no son el resultado de un estado mental del agente en un sentido cognitivo, sino el resultado de un juego más pragmático con funciones de utilidad y agregación numérica de interacciones pasadas.

Fuentes de información

Es posible clasificar los modelos considerando las fuentes de información utilizadas para calcular los valores de confianza y reputación. Las fuentes de información tradicionales son las experiencias directas y la información de testigos, pero los modelos recientes han comenzado a considerar la conexión entre la información y el aspecto sociológico del comportamiento del agente. Cuando el modelo incluye varias fuentes de información, puede aumentar la fiabilidad de los resultados, pero, por otro lado, puede incrementar su complejidad.

Experiencias directas

La experiencia directa es la fuente de información más relevante y fiable para un modelo de confianza/reputación. Se pueden reconocer dos tipos de experiencias directas:

  • la experiencia basada en la interacción directa con el interlocutor;
  • la experiencia basada en la interacción observada de los demás miembros de una comunidad.
Información del testigo

La información de testigos, también llamada información indirecta, proviene de la experiencia de otros miembros de la comunidad. Puede basarse en su propia experiencia directa o en datos recopilados de la experiencia de otros. La información de testigos suele ser la más abundante, pero su uso es complejo para la modelización de la confianza y la reputación. De hecho, introduce incertidumbre y los agentes pueden manipular u ocultar partes de la información en su propio beneficio.

Información sociológica

Las personas que pertenecen a una comunidad establecen diferentes tipos de relaciones. Cada individuo desempeña uno o varios roles en esa sociedad, influyendo en su comportamiento y en la interacción con otras personas. En un sistema multiagente, donde existen numerosas interacciones, las relaciones sociales entre los agentes son un reflejo simplificado de las relaciones más complejas de sus contrapartes humanas. [ 16 ] Solo unos pocos modelos de confianza y reputación adoptan esta información sociológica, utilizando técnicas como el análisis de redes sociales . Estos métodos estudian las relaciones sociales entre individuos en una sociedad y surgieron como un conjunto de métodos para el análisis de estructuras sociales, métodos que permiten específicamente investigar los aspectos relacionales de estas estructuras. [ 17 ]

Prejuicios y sesgos

El prejuicio es otro mecanismo, aunque poco común, que influye en la confianza y la reputación. Según este método, se le atribuyen a un individuo propiedades de un grupo en particular que lo hacen reconocible como miembro. Estas pueden ser señales como un uniforme, un comportamiento definido, etc. [ 18 ]

Tal como la mayoría de la gente usa el término hoy en día, el prejuicio se refiere a una actitud negativa u hostil hacia otro grupo social, a menudo definida por motivos raciales. Sin embargo, esta connotación negativa debe revisarse cuando se aplica a comunidades de agentes. El conjunto de signos utilizados en los modelos computacionales de confianza y reputación generalmente queda fuera del debate ético, a diferencia de los signos utilizados en las sociedades humanas, como el color de la piel o el género.

La mayor parte de la literatura en ciencias cognitivas y sociales afirma que los humanos exhiben un comportamiento irracional y sesgado con respecto a la confianza. Recientemente, se han diseñado, analizado y validado modelos de confianza humana sesgados con datos empíricos. Los resultados muestran que estos modelos predicen la confianza humana de forma significativamente mejor que los modelos de confianza imparciales. [ 19 ] [ 20 ]

Debate sobre modelos de confianza/reputación

Las fuentes de información más relevantes consideradas por los modelos de confianza y reputación presentados anteriormente son las experiencias directas y la información de testigos. En los mercados electrónicos, la información sociológica es prácticamente inexistente y, para aumentar la eficiencia de los modelos de confianza y reputación actuales, debería tenerse en cuenta. Sin embargo, no tiene sentido aumentar la complejidad de los modelos que incorporan evidencia de confianza si, posteriormente, deben utilizarse en un entorno donde no es posible aprovechar sus capacidades. La agregación de más evidencia de confianza y reputación es útil en un modelo computacional, pero puede aumentar su complejidad, dificultando una solución general. Varios modelos dependen de las características del entorno y una posible solución podría ser el uso de mecanismos adaptativos que puedan modificar la forma de combinar diferentes fuentes de información en un entorno determinado. Se han presentado numerosas definiciones de confianza y reputación, y existen varios trabajos que dan significado a ambos conceptos. [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]

Existe una relación entre ambos conceptos que debe considerarse en profundidad: la reputación es un concepto que ayuda a generar confianza en los demás. Actualmente, la teoría de juegos es el paradigma predominante para diseñar modelos computacionales de confianza y reputación. Probablemente, esta teoría se tiene en cuenta porque un número significativo de economistas e informáticos, con una sólida formación en teoría de juegos y técnicas de inteligencia artificial, trabajan en contextos multiagente y de comercio electrónico. Los modelos de teoría de juegos producen buenos resultados, pero pueden no ser apropiados cuando la complejidad de los agentes, en términos de relaciones sociales e interacción, aumenta y se vuelve demasiado restrictiva. Debe considerarse la exploración de nuevas posibilidades y, por ejemplo, debería haber una fusión de enfoques cognitivos con los de la teoría de juegos. Además, debe considerarse más evidencia de confianza, así como métricas de confianza sensibles al tiempo . [ 25 ] [ 26 ] representan el primer paso para fomentar la mejora de la confianza computacional. [ 27 ]

Un aspecto importante en la modelización de la confianza reside en la transferibilidad de los juicios de confianza entre diferentes agentes. Los científicos sociales coinciden en considerar que los valores de confianza no cualificados no son transferibles, pero un enfoque más pragmático concluiría que los juicios de confianza cualificados sí merecen ser transferidos, siempre que las decisiones tomadas considerando la opinión de otros sean mejores que las tomadas de forma aislada. En [ 28 ], los autores investigaron el problema de la transferibilidad de la confianza en entornos distribuidos abiertos, proponiendo un mecanismo de traducción capaz de hacer que la información intercambiada entre agentes sea más precisa y útil.

Evaluación de modelos de confianza

Actualmente, no existe un marco de evaluación o punto de referencia comúnmente aceptado que permita comparar los modelos bajo un conjunto de condiciones representativas y comunes. Se ha propuesto un enfoque basado en la teoría de juegos en este sentido [ 29 ] , donde la configuración de un modelo de confianza se optimiza asumiendo atacantes con estrategias de ataque óptimas; esto permite, en un paso posterior, comparar la utilidad esperada de diferentes modelos de confianza. De manera similar, se ha propuesto un marco analítico basado en modelos para predecir la efectividad de los mecanismos de reputación frente a modelos de ataque arbitrarios en modelos de sistemas arbitrarios [ 30 ] para sistemas Peer-to-Peer.

Véase también

Referencias

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