論文の概要: Game of Trust: How Trustworthy Does Your Blockchain Think You Are?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14551v2
- Date: Thu, 09 Oct 2025 18:50:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 00:38:45.397446
- Title: Game of Trust: How Trustworthy Does Your Blockchain Think You Are?
- Title（参考訳）: ゲーム・オブ・トラスト:あなたのブロックチェーンはどんなに信頼できるのか?
- Authors: Petros Drineas, Rohit Nema, Rafail Ostrovsky, Vassilis Zikas,
- Abstract要約: ブロックチェーンは、ノードの(サブ)セットの信頼性に関するノードの集合的信念を、タスクを正しく実行する確率を反映した評価システムに蒸留する方法について検討する。
我々は,合理的参加者の行動から信頼に関する集団的信念を抽出することを目的とした,信頼に値する評価ゲーム(TREPゲーム)と呼ばれる新しい種類のゲームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.895485424939329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate how a blockchain can distill the collective belief of its nodes regarding the trustworthiness of a (sub)set of nodes into a {\em reputation system} that reflects the probability of correctly performing a task. To address this question, we introduce a framework that breaks it down into two sub-problems: 1. (Information Extraction): How can the system distill trust information from a function of the nodes' true beliefs? 2. (Incentive Design): How can we incentivize nodes to truthfully report such information? To tackle the first sub-problem, we adapt, in a non-trivial manner, the well-known PageRank algorithm to our problem. For the second, we define a new class of games, called Trustworthy Reputation games (TRep games), which aim to extract the collective beliefs on trust from the actions of rational participants. We then propose a concrete TRep game whose utility function leverages Personalized PageRank and can be instantiated through a straightforward blockchain rewards mechanism. Building on this, we show how the TRep game enables the design of a reputation system. Such systems can enhance the robustness, scalability, and efficiency of blockchain and DeFi solutions. For instance, we demonstrate how such a system can be used within a Proof-of-Reputation blockchain.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンは、ノードの(サブ)セットの信頼性に関するノードの集合的信念を、タスクを正しく実行する確率を反映した評価システムにどのように蒸留するかを検討する。
この問題に対処するために、我々はそれを2つのサブプロブレムに分解するフレームワークを導入する: 1. (情報抽出): ノードの真の信念の関数から信頼情報をどうやって抽出するか?
2. (インセンティブデザイン):どうやってノードにインセンティブを与えてその情報を真に報告できるのか?
最初のサブプロブレムに取り組むために、我々は、非自明な方法で、よく知られたPageRankアルゴリズムを我々の問題に適用する。
第2に、合理的な参加者の行動から信頼に関する集合的信念を抽出することを目的として、信頼に値する意見ゲーム(TREPゲーム)と呼ばれる新しい種類のゲームを定義する。
次に,Personalized PageRankを利用した具体的なTRepゲームを提案する。
これに基づいて,TRepゲームが評価システムの設計を可能にする方法を示す。
このようなシステムは、ブロックチェーンとDeFiソリューションの堅牢性、スケーラビリティ、効率性を高めることができる。
例えば、このようなシステムがProof-of-Reputationブロックチェーン内でどのように使用できるかを実証する。
関連論文リスト
- Deceptive Sequential Decision-Making via Regularized Policy Optimization [54.38738815697299]
システムの基本的報酬に対する敵意を積極的に欺く政策合成問題に対する2つの正則化戦略を提示する。
政策最適化問題において,各形態の騙しをいかに実装できるかを示す。
ディバータリーの詐欺は、最も重要なエージェントが最重要であると敵に信じさせ、同時に、その最適で非知覚的な価値の980.83%の合計的な報酬を得ることを示せる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-30T23:41:40Z) - GRATR: Zero-Shot Evidence Graph Retrieval-Augmented Trustworthiness Reasoning [7.3795957796342195]
信頼度推論(Trustworthiness reasoning)は、非完全な情報を持つマルチプレイヤーゲームのエージェントが潜在的な同盟国や敵を識別できるようにすることを目的としている。
本稿では,ゲーム環境から観測可能な証拠を検索するGRATRフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T12:21:22Z) - HSVI-based Online Minimax Strategies for Partially Observable Stochastic Games with Neural Perception Mechanisms [31.51588071503617]
ニューラル認知機構と非対称情報構造を持つ連続状態の部分観測可能なゲームの変種を考察する。
1つのエージェントは部分的な情報を持ち、もう1つのエージェントは状態に関する完全な知識を持っていると仮定される。
本稿では,各エージェントに対して$varepsilon$-minimax戦略プロファイルを計算するための効率的なオンライン手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T15:58:20Z) - User Strategization and Trustworthy Algorithms [81.82279667028423]
ユーザストラテジゼーションがプラットフォームを短期間で支援できることが示されています。
そして、それがプラットフォームのデータを破壊し、最終的に反実的な決定を下す能力を損なうことを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T16:09:42Z) - A Diachronic Perspective on User Trust in AI under Uncertainty [52.44939679369428]
現代のNLPシステムは、しばしば未分類であり、ユーザの信頼を損なう確実な誤った予測をもたらす。
賭けゲームを用いて,信頼を損なう事象に対するユーザの信頼の進化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T14:41:46Z) - Personalized multi-faceted trust modeling to determine trust links in
social media and its potential for misinformation management [61.88858330222619]
ソーシャルメディアにおけるピア間の信頼関係を予測するためのアプローチを提案する。
本稿では,データ駆動型多面信頼モデルを提案する。
信頼を意識したアイテムレコメンデーションタスクで説明され、提案したフレームワークを大規模なYelpデータセットのコンテキストで評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-11T19:40:51Z) - Learning to Give Checkable Answers with Prover-Verifier Games [23.93694563816463]
Prover-Verifier Games (PVGs) は,学習エージェントが決定問題を検証可能な方法で解くことを奨励するゲーム理論フレームワークである。
我々は、同時かつ連続的なゲームを含むフレームワークの変種を分析し、その空間を、確実に所望の平衡を持つゲームのサブセットに絞り込む。
2つのアルゴリズムタスクに対するPVGのインスタンス化を開発し、実際に、検証者は信頼できない証明者から有用で信頼性の高い情報を受信できる堅牢な決定ルールを学習することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-27T02:56:06Z) - How Much Can We Really Trust You? Towards Simple, Interpretable Trust
Quantification Metrics for Deep Neural Networks [94.65749466106664]
我々は思考実験を行い、信頼と信頼に関する2つの重要な疑問を探求する。
我々は、一連の質問に答える際の行動に基づいて、ディープニューラルネットワークの全体的な信頼性を評価するための一連のメトリクスを紹介します。
提案されたメトリクスは必ずしも完璧ではありませんが、よりよいメトリクスに向かって会話を推し進めることが望まれています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-12T17:37:36Z) - When to (or not to) trust intelligent machines: Insights from an
evolutionary game theory analysis of trust in repeated games [0.8701566919381222]
繰り返しゲームにおける信頼に基づく戦略の実現可能性について検討する。
これらは、他のプレイヤーが協力していると見られる限り協力する相互戦略である。
これにより、共同プレイヤのアクションが実際に協調的であるかどうかを検証する機会コストを削減できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T10:53:49Z) - Signaling in Bayesian Network Congestion Games: the Subtle Power of
Symmetry [66.82463322411614]
本論文は, 最適遠点透過型シグナリング方式の問題点に焦点をあて, 対称性がその解法において重要な性質であることを示す。
プレイヤーが対称でアフィンコスト関数を持つとき,最適なエクアント説得スキームが計算可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-12T19:38:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。