JP2013508870A - ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法およびネットワーク - Google Patents

ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法およびネットワーク Download PDF

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Abstract

ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法を提供する。該ネットワークは、１以上のユーザが接続された１つ以上のドメインと、前記ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理する１以上のアイデンティティプロバイダと、前記ユーザのためにウェブサービスコンシューマとして機能する少なくとも１つのエンティティとを有する。本方法は、ユーザが、前記ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特に前記ドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、該要求先ウェブサービスコンシューマが、既知のアイデンティティプロバイダに対して前記ウェブサービスプロバイダの推薦度を要求し、前記アイデンティティプロバイダが、該アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、前記ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能し、前記アイデンティティプロバイダが、集計された推薦度を前記要求先ウェブサービスコンシューマに返し、該ウェブサービスコンシューマは、前記集計された推薦度に基づいて前記ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求め、前記アイデンティティプロバイダと前記要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用されることを特徴とする。また、評判メカニズムを有する対応するネットワークが開示される。

Description

本発明は、ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法に関する。該ネットワークは、１以上のユーザが接続された１つ以上のドメインと、前記ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理する１以上のアイデンティティプロバイダと、前記ユーザのためにウェブサービスコンシューマとして機能する少なくとも１つのエンティティとを有する。
また、本発明は、評判メカニズムを有するネットワークに関する。該ネットワークは、１以上のユーザが接続された１つ以上のドメインと、前記ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理する１以上のアイデンティティプロバイダと、前記ユーザのためにウェブサービスコンシューマとして機能する少なくとも１つのエンティティとを有する。
インターネットおよびワールドワイドウェブの分野では、電子トランザクションが日々ますます重要となっている。買物、ニュース視聴、あるいは友人への電話といった多くの日常的作業は、電子トランザクションによって実行可能である。しかし、とりわけ、航空券やホテルの部屋の予約、大学での履修登録のようなさらに面倒な作業は、インターネットを用いることによって単純化されている。
ただし、より多くのアプリケーションが現れて普及するにつれて、その安全な動作を脅かすセキュリティリスクも多くなっている。その機械的な性質から、電子トランザクションには、まだ的確には解決されていないいくつかのセキュリティ上の欠陥があるため、これらの非常に有用な技術が社会で広範に用いられることを遅らせている。
同じドメインから、および相異なるドメインからのサービスプロバイダが、日々これらの問題に対処しなければならない。以下でウェブサービスコンシューマ（Web Service Consumer, ＷＳＣ）と称するエンティティは、要求されたサービスをあるユーザに提供するために、以下でウェブサービスプロバイダ（Web Service Provider, ＷＳＰ）と称する他のエンティティと、事前に情報を交換しなければならないときに大きな問題が生じる。現在、多くのドメインが、サービス品質保証契約（Service Level Agreement, ＳＬＡ）によって、および認証・認可・アカウンティング（Authentication, Authorization and Accounting, ＡＡＡ）のフレームワークを用いて、このようなトランザクションを安全に実行している。しかし、サービス品質保証契約は、あらゆるドメイン間で常に利用可能なわけではないという問題がある。さらに、サービス品質保証契約は、必ずしも容易に達成されるわけではなく、しばしばコストがかかる。したがって、他のドメインによって提供される情報の妥当性を保証するために、このような契約が整わない場合も多い。
Taher ElGamal, "A public key cryptosystem and a signature scheme based on discrete logarithms", Springer-Verlag, 1998 Mykletun, Girao and Westhoff, "Public key based cryptoschemes for data concealment in wireless sensor networks", in IEEE International Conference on Communications, Istanbul, Turkey, June 2006
したがって、本発明の目的は、頭書のような方法およびネットワークにおいて、実施の容易なメカニズムを使用することにより、ドメインのウェブサービスコンシューマが、他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供される情報が信頼できるか否かを効率的に判定することができるような改良およびさらなる展開を行うことである。
本発明によれば、上記の目的は、請求項１の構成を備えた方法によって達成される。この請求項に記載の通り、本方法は、以下のことを特徴とする。すなわち、ユーザが、前記ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特に前記ドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、該要求先ウェブサービスコンシューマが、既知のアイデンティティプロバイダに対して前記ウェブサービスプロバイダの推薦度を要求し、前記アイデンティティプロバイダが、該アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、前記ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能し、前記アイデンティティプロバイダが、集計された推薦度を前記要求先ウェブサービスコンシューマに返し、該ウェブサービスコンシューマは、前記集計された推薦度に基づいて前記ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求め、前記アイデンティティプロバイダと前記要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用される。
また、上記の目的は、請求項２１の構成を備えたネットワークによって達成される。この請求項に記載の通り、本ネットワークは、以下のことを特徴とする。すなわち、ユーザが、前記ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特に前記ドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、該要求先ウェブサービスコンシューマが、既知のアイデンティティプロバイダに対して前記ウェブサービスプロバイダの推薦度を要求し、前記アイデンティティプロバイダが、該アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、前記ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能し、前記アイデンティティプロバイダが、集計された推薦度を前記要求先ウェブサービスコンシューマに返し、該ウェブサービスコンシューマは、前記集計された推薦度に基づいて前記ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求め、前記アイデンティティプロバイダと前記要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用される。
本発明によって初めて認識されたこととして、１対のドメインの間で、一方のドメインのエンティティが他方のドメインのデータまたはシステムにシームレスに安全にアクセスすることを可能にするためのサービス品質保証契約の必要性は、評判メカニズムを使用することによって克服することができる。具体的に認識されたこととして、サービスプロバイダの信頼性を判定することができるような有利な形で評判メカニズムを用いることができる。本発明によれば、ユーザが、ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特にドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、要求先ウェブサービスコンシューマが、そのすべての既知のアイデンティティプロバイダに対してウェブサービスプロバイダの推薦度を要求する。ここでウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスとは、対応するウェブサービスを要求側ユーザに提供または配信するために、ウェブサービスコンシューマがウェブサービスプロバイダとの間で何らかの情報の取得および交換を行うことが必要であることを意味していてもよい。また、各アイデンティティプロバイダは、アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能する。すなわち、アイデンティティプロバイダは、登録されているエンティティの意見を収集する。さらに、各アイデンティティプロバイダは、集計された推薦度を、要求先ウェブサービスコンシューマに返す。ウェブサービスコンシューマは、集計された推薦度に基づいて、ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求める。その結果、ウェブサービスコンシューマは、信頼度アセスメントにより、ウェブサービスプロバイダからウェブサービスに関して受信した情報が信頼できるかどうかを判定することができる。安全性およびセキュリティに関して、アイデンティティプロバイダと要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用される。プライバシー準同型の使用により、情報を開示せずにプライバシーを守りながら、評判メカニズムにおける機密情報の集計が可能となる。
したがって、本発明による方法あるいはネットワークは、ドメインに対して、必要な情報を他のドメインと交換すべきか否かを決定しなければならないときに、当該他のドメインの信頼性および評判に応じて勧告することができる。
好ましい実施形態によれば、要求先ウェブサービスコンシューマにアイデンティティプロバイダによって返される集計された推薦度は、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザの推薦度に対する単一の集計値であってもよい。また、集計された推薦度は、アイデンティティプロバイダに登録されているウェブサービスコンシューマの推薦度に対する単一の集計値であってもよい。また、集計された推薦度は、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザおよびウェブサービスコンシューマの推薦度に対する単一の集計値であってもよい。
好ましい実施形態によれば、プライバシー準同型としてエルガマル暗号方式が適用されてもよい。非特許文献１に記載されたエルガマルによる暗号方式は、乗法的プライバシー準同型である。この暗号方式は、加法群における準同型の楕円曲線（elliptic curve, ＥＣ）写像に適応可能である。ほとんどの楕円曲線に基づく方式と同様に、方式のセキュリティは、楕円曲線Ｅの選択、素数ｐおよび生成元Ｇの選択に依存する。楕円曲線Ｅは、楕円曲線離散対数問題（Elliptic Curve Discrete Log Problem, ＥＣＤＬＰ）が確認されるように選択されるべきである。
ＥＣ−ＥＧは、要求される性質（例えば、低い帯域コスト、フレキシビリティおよび効率的な演算）を提供する。例えば、ｐを１６３ビットの数に選ぶ場合、暗号文は２＊（１６３＋１）ビットとなる。この方式は用途が広くフレキシブルである。さらに、加法およびスカラー倍のコストは、小さい数との１つの点加算および２つの点乗算であり、まずまずである。点加算は、ＥＣにおいては安価な演算と考えられ、点乗算の複雑さはオペランドのサイズに依存する。これらの理由から、以下の方式は、本発明による方法に適用するための申し分のない候補となる。
エルガマル暗号方式（ＥＣ−ＥＧ）
公開鍵：Ｅ，ｐ，Ｇ，Ｙ＝ｘＧ（ただし、Ｇ，Ｙ∈Ｆｐ）
秘密鍵：ｘ∈Ｆｐ
暗号化：平文Ｍ＝ｍａｐ（ｍ），ｒ∈ＲＦｐ
暗号文Ｃ＝（Ｒ，Ｓ）（ただし、Ｒ＝ｋＧ，Ｓ＝Ｍ＋ｋＹ）
復号：Ｍ＝−ｘＲ＋Ｓ＝−ｘｋＧ＋Ｍ＋ｘｋＧ，ｍ＝ｒｍａｐ（Ｍ）
ＥＣ−ＥＧの準同型性
加法：（Ｒ１，Ｓ１）＋（Ｒ２，Ｓ２）＝
（ｋ１Ｇ＋ｋ２Ｇ，Ｍ１＋Ｍ２＋ｋ１Ｙ＋ｋ２Ｙ）＝
（（ｋ１＋ｋ２）Ｇ，（Ｍ１＋Ｍ２）＋（ｋ１＋ｋ２）Ｙ）
スカラー倍：α＊（Ｒ，Ｓ）＝
（α＊ｋＧ，α＊（Ｍ＋ｋＹ））
ｍａｐ（ｘ）関数の性質
加法：ｍａｐ（ｍ１）＋ｍａｐ（ｍ２）＝ｍ１Ｇ＋ｍ２Ｇ＝
（ｍ１＋ｍ２）Ｇ＝ｍａｐ（ｍ１＋ｍ２）
スカラー倍：α＊ｍａｐ（ｍ）＝
α＊ｍＧ＝ｍａｐ（α＊ｍ）
ＥＣ−ＥＧはＥＣ上の点に関して作用するので、関数ｍａｐ（ｘ）およびその逆関数ｒｍａｐ（ｘ）が必要となる。これらの関数は、暗号文に対するすべての演算を通じてプライバシー準同型性が維持されるように、整数を曲線上の点に、および曲線上の点を整数に、写像すべきである。整数を曲線上の点に写す標準的メカニズムが存在するが、上記で説明した制限により、非特許文献２で導入されたメカニズムを選択してもよい。これは、ｍａｐ（ｘ）＝ｘＧと定義し、ｒｍａｐ（ｘ）はＥＣＤＬＰの総当たり法として定義する。本発明においては、比較的小さい数、特に３２ビット未満を扱うことが意図されているので、この制限は許容できる。したがって、この暗号化技法を用いることにより、純粋に秘密のシステムを実現することができる。この場合、記憶手段や媒介者、特にアイデンティティプロバイダは、機密データに直接アクセスできない。
機密情報の暗号化に関して、最初のステップで、要求先ウェブサービスコンシューマは、その公開鍵を、アイデンティティプロバイダに登録されているすべてのエンティティに対するデフォルトの初期重みとともにアイデンティティプロバイダへ送信するようにしてもよい。ここで初期重みは、要求先ウェブサービスコンシューマの公開鍵で暗号化される。
有利な態様として、各アイデンティティプロバイダは、アイデンティティプロバイダに登録されている各エンティティに要求先ウェブサービスコンシューマによって与えられる重みを保存するようにしてもよい。ここで重みは、要求先ウェブサービスコンシューマの公開鍵で暗号化される。したがって、アイデンティティプロバイダは、エンティティの実際の重みを見出すことはできない。
次のステップで、要求先ウェブサービスコンシューマは、アイデンティティプロバイダによって返された集計された推薦度を自己の秘密鍵で復号することにより、アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティの重み付き推薦度を取得してもよい。
好ましい実施形態によれば、各アイデンティティプロバイダは、次式によって、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザの推薦度の集計を実行してもよい。
ただし、Ｒｅｃｕｉは、対応するアイデンティティプロバイダに登録されているｎユーザのうちの一であるユーザｕｉによって提供される推薦度であり、ωｕｉは、ユーザｕｉの推薦度に割り当てられた重みであり、φは加法およびスカラー倍が可能なプライバシー準同型である。したがって、要求先ウェブサービスコンシューマは、ほとんどメッセージを用いずに各ユーザの推薦度に個別に重み付けすることができ、各ユーザの実際の推薦度または推薦値は、対応するアイデンティティプロバイダのみによって知られる。
また、アイデンティティプロバイダは、次式によって、アイデンティティプロバイダに登録されているウェブサービスコンシューマの推薦度の集計を実行してもよい。
ただし、ＲｅｃＷＳＣｉは、対応するアイデンティティプロバイダに登録されているｍのウェブサービスコンシューマのうちの一であるウェブサービスコンシューマＷＳＣｉによって提供される推薦度であり、ωＷＳＣｉは、ウェブサービスコンシューマＷＳＣｉの推薦度に割り当てられた重みであり、φは加法およびスカラー倍が可能なプライバシー準同型である。
ウェブサービスプロバイダの推薦度が、アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティから収集された後、グローバル信頼値の形での信頼度アセスメントが、収集された推薦度を集計することによって、ウェブサービスプロバイダに与えられてもよい。ウェブサービスプロバイダに関するユーザの信頼度、例えばＴＵ∈［０，１］は、次式により、各ユーザｕｉの推薦度（例えばＲｅｃｕｉ∈［０，１］）の重み付き和によって計算してもよい。

ただし、ωｕｉ（例えばωｕｉ∈［０，１］）は、要求先ウェブサービスコンシューマによってユーザｕｉに与えられる重みである。
同様に、ウェブサービスプロバイダに関するウェブサービスコンシューマの信頼度は、次式によって計算してもよい。
ウェブサービスプロバイダのアセスメントに関して、信頼度アセスメントは、次式によって求めてもよい。
ただし、ＧＴはウェブサービスプロバイダに割り当てられたグローバル信頼値の形での信頼度アセスメントであり、ＴＤはウェブサービスプロバイダに対して設定された直接の信頼度すなわち直接の経験値であり、ＴＵは他のユーザから受信された集計された信頼度であり、ＴＷＳＣは他のウェブサービスコンシューマから受信された集計された信頼度であり、ωＤ、ωＵおよびωＷＳＣは対応する重みであり、例えばωＤ，ωＵ，ωＷＳＣ∈［０，１］である。要求先ウェブサービスコンシューマがウェブサービスプロバイダに対する過去の経験を有しない場合、ＴＤは初期値０．５をとってもよく、そうでない場合、ＴＤは最後に計算された信頼度アセスメント、すなわち、ＴＤ＝ＧＴ、としてもよい。
有利な態様として、要求先ウェブサービスコンシューマとウェブサービスプロバイダとの間で最初にトランザクションが実行されるとき、式（３）が適用されるようにしてもよい。しかし、ｎ番目のトランザクションに対しては、ウェブサービスプロバイダの信頼度アセスメントＧＴは、次式により計算するようにしてもよい。

これは次式に等しい。
この場合、次式が成り立つことに注意する。
したがって、例えばωＤ＝１の場合、ＧＴ（ｎ）＝ＴＤ、すなわち、直接信頼度のみが考慮され、ωＤ＝０の場合、ＧＴ（ｎ）＝ωＵ・ＴＵ＋ωＷＳＣ・ＴＷＳＣ、すなわち、ユーザおよびウェブサービスコンシューマの信頼度のみが受容される。
要求先ウェブサービスコンシューマは、信頼度レベルを定義してもよい。この場合、要求先ウェブサービスコンシューマは、ウェブサービスプロバイダの信頼度アセスメントを信頼度レベルの１つに当てはめる。有利な態様として、信頼度レベルを表現するためにファジー集合を使用するようにしてもよい。
好ましい実施形態によれば、要求先ウェブサービスコンシューマは、ウェブサービスプロバイダにウェブサービスを要求してもよい。ここで、要求先ウェブサービスプロバイダは、ウェブサービスプロバイダがどの信頼度レベルに設定されているかに応じて、より多いまたはより少ないパラメータを提供する。これにより、信頼度アセスメントを計算した後、要求先ウェブサービスコンシューマは、ウェブサービスプロバイダとのトランザクション全体を実行するか、それを部分的に実行するか、またはウェブサービスプロバイダとのインタラクションを全く行わないかを決定することにしてもよい。この決定は、ウェブサービスプロバイダがどの信頼度レベルに設定されているかに依存してもよい。この際、要求先ウェブサービスコンシューマは、自己の信頼度レベルを定義してもよい。
好ましい実施形態によれば、推薦度の精度および信頼性に従って、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマに対して報酬および／または処罰を実行してもよい。
有利な態様として、要求側ユーザが、要求先ウェブサービスコンシューマにフィードバックを返すようにしてもよい。ここで、フィードバックは、提供されたウェブサービスに対する要求側ユーザの満足度を含む。
好ましい実施形態によれば、要求先ウェブサービスコンシューマは、満足度をしきい値δとともにアイデンティティプロバイダへ送信してもよい。しきい値δは、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザおよび／またはウェブサービスプロバイダに対して処罰または報酬を行うかどうかを決定するために使用される。満足度およびしきい値はいずれも、暗号化は不要である。
有利な態様として、要求側ユーザの満足度Ｓａｔと、ユーザｕｉが前に与えた推薦度Ｒｅｃｕｉとの間の相違量が、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜の値を計算することによって測定されてもよい。ここで、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜＜δの場合に報酬がユーザｕｉに対して実行され、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜≧δの場合に処罰がユーザｕｉに対して実行される。
また、報酬がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みを次式によって増大させてもよい。
ここで、処罰がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みωｕｉを次式によって減少させてもよい。
報酬がウェブサービスコンシューマＷＳＣｉに対して実行されるべき場合、ユーザＷＳＣｉの重みωＷＳＣｉを次式によって増大させてもよい。
ここで、処罰がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みを次式によって減少させてもよい。
好ましい実施形態によれば、各アイデンティティプロバイダは、アイデンティティプロバイダに登録されているユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマの推薦度との、要求側ユーザの満足度の平均偏差を計算してもよい。この場合、アイデンティティプロバイダは、要求先ウェブサービスコンシューマへ平均偏差を送信する。
有利な態様として、要求先ウェブサービスコンシューマは、アイデンティティプロバイダから受信された平均偏差に基づいて重みωＵおよびωＷＳＣに対して対応する報酬または処罰を実行してもよい。
本発明を好ましい態様で実施するにはいくつもの可能性がある。このためには、一方で請求項１に従属する諸請求項を参照しつつ、他方で図面により例示された本発明の好ましい実施形態についての以下の説明を参照されたい。図面を用いて本発明の好ましい実施形態を説明する際には、本発明の教示による好ましい実施形態一般およびその変形例について説明する。
本発明による方法およびネットワークの適用事例を示す図である。 本発明による方法を説明する信頼度・評判モデルの主要なステップを例示する図である。 本発明によるウェブサービスプロバイダの信頼度アセスメントを提供するために情報を収集する３つの異なるアプローチを図３ａ、図３ｂおよび図３ｃに示す。 本発明によるウェブサービスプロバイダの信頼度アセスメントを提供するために情報を収集するもう１つのアプローチを示す図である。 本発明の好ましい実施形態による信頼度レベルをモデル化するためのファジー集合の使用を示す図である。 ユーザの満足度と各ユーザが前に与えた推薦度との間の相違量を測定するためのメカニズムを示す図である。 本発明の実施形態による情報源の重みの更新を例示する図である。 本発明による方法およびネットワークによる別の適用事例を示す図であり、実行される各ステップを詳細に例示する。 図８の各ステップを例示するシーケンス図であり、各ステップは図２の一般的ステップに当てはまる。
図１は、本発明による方法およびネットワークの適用事例を示し、解決される問題点を明らかにしている。図１によれば、ある時刻に、複数の（モバイル）ユーザが相異なるドメインに接続されている。これらのドメインに属するエンティティの一部は、それらに現在接続されているユーザに対するウェブサービスプロバイダＷＳＰまたはウェブサービスコンシューマＷＳＣとして作用する。しかし、ユーザにサービスを実際に提供するため、ウェブサービスコンシューマは、別のウェブサービスプロバイダとの間で何らかの情報の取得および交換を行うことが必要である。
２つのドメイン間でのこの情報交換は通常、周知の受容されたサービス品質保証契約（ＳＬＡ）の下で行われる。ＳＬＡにより、各ドメインは、相手ドメインによって提供される情報が信頼できることを確認することができる。
しかし、あらゆるドメイン間でＳＬＡを求めることは、常に可能なわけではない。したがって、ドメインが別の、おそらくは未知のドメインによって提供される情報が信頼できるかどうかを何らかの形で判定することを可能にするメカニズムが必要である。ここで適用されるメカニズムは、評判・信頼度モデルである。アイデンティティプロバイダ（Identity Provider, ＩｄＰ）が、ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理し、他のプロバイダに対してユーザの認証を表明する。アイデンティティプロバイダは、推薦度アグリゲータとして作用する。すなわち、各アイデンティティプロバイダに属するユーザの意見を収集し、単一の集計値を返す。
図１の適用事例によれば、ユーザは、ドメインＡのウェブサービスコンシューマＷＳＣ１に対してあるサービスを要求する。その場合、ＷＳＣ１は、要求されたサービスを要求側ユーザに配信するために、ドメインＢのウェブサービスプロバイダＷＳＰと何らかの情報を交換する必要がある。したがって、まず最初に、ＷＳＣ１は、ＷＳＰとの過去の経験すなわちトランザクションがあるかどうか、および、このような過去の経験が満足であったかどうかをチェックする。
この見直しをした後、ＷＳＣ１は、ＷＳＰとの過去の経験を有している他のユーザ（接続されているドメインは問わない）に対して、その挙動について問い合わせる。そして最後に、ＷＳＣ１は、ＷＳＰとの過去のインタラクションを有している他のＷＳＣに対しても、実行されたインタラクションにおける満足度について問い合わせる。この場合、各ユーザおよび各ＷＳＣは、他のドメインに属するＷＳＰとの間で実行されるあらゆる（または少なくとも最後のｎ個の）トランザクションについて、その満足度を記録していなければならない。
ＷＳＣ１は、そのすべての情報を収集するとすぐに、自ら定義した信頼度レベルに従って、ＷＳＰがどのくらい信頼できるかあるいは評判が良いかを評価する。すなわち、各ドメインは、その必要性と、どのくらい確かか不確かかに応じて、自己の信頼度レベルを決定することができる。したがって、ＷＳＣ１がＷＳＰに設定した信頼度レベルに従って、情報交換は全部もしくは一部が行われるか、または実行されないことになる。
ＷＳＣ１は、情報交換をしてもよい程度にＷＳＰを信頼しているとする。その場合、サービスが、それを要求したユーザに提供される。このユーザもまた、受けた特定のサービスに対する満足度についてＷＳＣ１に通知する。このフィードバック情報は、ＷＳＣ１が自ら定義した信頼度レベルに従ってウェブサービスプロバイダの信頼度を増減させることや、前のステップで与えられた推薦度に対して処罰または報酬を行うことに役立つ。しかし、ＷＳＣ１がウェブサービスプロバイダと交換する情報を信頼しているかどうかよりも一層重要なのは、ウェブサービスプロバイダが、その情報の正当な受け手としてＷＳＣ１を信頼しているかどうかである。というのは、後者が成立しない場合、情報がＷＳＣ１に与えられず、サービスは配信されないからである。
しかし、ＷＳＣ１がＷＳＰの情報を信頼していない場合でも、ユーザがそれを認可すれば、いずれにせよ情報交換は実行可能となる。また、ＷＳＣ１がＷＳＰを信頼しているが、ユーザがＷＳＰを全く信頼していない場合、サービスは配信されない。したがって、ＷＳＣ１の視点から信頼度レベルを計算する際には、ＷＳＰについてのユーザの意見が決定的となる。
図２は、本発明による方法を説明する信頼度・評判モデルの主要なステップを例示している。特に、図２は、図１に例示したような環境においてあらゆる評判モデルが従うと考えられる主要な一般的ステップを示している。
図２の第１ステップは、評価対象のエンティティ，特にウェブサービスプロバイダの挙動について、できるだけ多くの情報を収集することからなる。この情報は、直接の過去の経験、知り合いの経験、すでに信頼しているエンティティ等に由来する。図１の適用事例では、ドメインの情報源（ソース）は、対象ドメイン、特に対象ウェブサービスプロバイダとの直接の過去の経験ならびに他のユーザおよび他のドメインの過去の経験となる。しかし、あらゆる情報源が同じ重みまたは同じ信頼を有するとは限らない。また、ある情報源について、あらゆる人が信頼を有しているとも限らない。
図２の第２ステップで、信頼・評判モデルは、ウェブサービスプロバイダに対するレーティングまたはスコアリング値を得るために、前のステップで取得したすべての情報を集計する。この値を計算した後、評価対象ドメインは、評価側ドメインの信頼度レベルのうちのいずれかに当てはめられる。これらのレベルは、各ドメインによって自ら定義され、全く信頼しないレベルから、ＳＬＡを有するのと同等と考えられる完全に信頼するレベルまで異なり得る。
図２の第３ステップで、評価対象ドメインがどの信頼度レベルに設定されたかに従って、情報交換は全部もしくは一部が実行されるか、または行われない。評価側ドメインが評価対象ドメインから情報を受信した後、評価対象ドメインが十分に信頼できると考えられた場合には、サービスが、それを要求したユーザに実際に提供されることが可能である。
サービスを受けた後、ユーザは、そのサービスを提供したドメイン、すなわちウェブサービスコンシューマへその満足度を返送する。図２の最後のステップで、このドメインは、サービスを配信するのに必要な情報を交換したドメインに与えられた信頼度スコアを変更してそれを増減させるために、そのフィードバック情報を用いる。推薦度ソース、すなわちユーザおよびウェブサービスコンシューマの重みも調整される。
図３は、ウェブサービスプロバイダの信頼度アセスメントを提供するために情報を収集する３つの異なるアプローチを示している。一般的に、考慮される３つの情報源がある。すなわち、ウェブサービスプロバイダを評価している自己のウェブサービスコンシューマ、当該ウェブサービスプロバイダとの過去の経験を有しているユーザ、およびウェブサービスプロバイダとも前のトランザクションを有している他のウェブサービスコンシューマである。したがって、要求先ウェブサービスコンシューマＷＳＣ１は、ウェブサービスプロバイダに対する信頼度を計算する際に、過去にウェブサービスプロバイダとインタラクションを有しているかどうかをチェックする。有している場合、ウェブサービスプロバイダに対して最後に計算されたグローバル信頼値を、直接の信頼度ＴＤにとる。他方、ウェブサービスプロバイダに対して他のユーザが設定している信頼度ＴＵと、当該ウェブサービスプロバイダに対する他のウェブサービスコンシューマの信頼度ＴＷＳＣがある。ここでの問題は、ＷＳＣ１は、どのユーザおよび他のウェブサービスコンシューマがウェブサービスプロバイダとインタラクションを有しているかをどのようにして見出すことができるかである。
図３ａは第１のアプローチを示している。第１のアプローチでは、ＷＳＣ１は、特定のウェブサービスプロバイダに対する信頼度を計算する必要があるたびに、ウェブサービスプロバイダとのインタラクションを有しているかどうかをすべてのユーザに対して、対応するアイデンティティプロバイダＩｄＰを通じて問い合わせる。有している場合、ＷＳＣ１は、それらのユーザに対して、ウェブサービスプロバイダに関する推薦度を要求する。この際、ＷＳＣ１は、各ユーザの推薦度に個別に重み付けすることができる。
図３ｂは第２のアプローチを示している。第２のアプローチでは、ＷＳＣ１は、ウェブサービスプロバイダとトランザクションを実際に有しているユーザにのみ問い合わせる。ＷＳＣ１は、各ユーザの推薦度に個別に重み付けすることができるが、図３ａのアプローチよりも使用するメッセージ数が少ない。
図３ｃは第３のアプローチを示している。第３のアプローチでは、ユーザからウェブサービスプロバイダに関する推薦度を収集する。この場合、ＷＳＣ１が知っているアイデンティティプロバイダのみに問い合わせる。各アイデンティティプロバイダＩｄＰは、過去にウェブサービスプロバイダとトランザクションを有しているすべてのユーザの集計された推薦度を返す。したがって、ＷＳＣ１は、誰がウェブサービスプロバイダとインタラクションを有しているかを知る必要がない。これは、図３ａおよび図３ｂのアプローチよりも使用するメッセージ数が少ないアプローチである。しかし、ユーザの意見に個別に重み付けすることはできない。
図３と同じ３つのアプローチは、ウェブサービスプロバイダについて他のウェブサービスコンシューマの意見の情報を取得するために適用可能である。
図４は、図３に例示した３つのアプローチに基づく第４のアプローチを示している。この実施形態では、各アイデンティティプロバイダＩｄＰが、要求先ウェブサービスコンシューマＷＳＣ１によってその各ユーザに与えられた重みを保存しているが、重みはＷＳＣ１の公開鍵で暗号化されているので、アイデンティティプロバイダＩｄＰは実際の重みを見出すことができない。
図４によれば、最初のステップで、ＷＳＣ１は、その公開鍵を、そのすべてのユーザに対するデフォルトの初期重みとともにＩｄＰへ送信する。次に、ＩｄＰは、そのすべてのユーザの推薦度の重み付き集計値を計算し、ＷＳＣ１の公開鍵で暗号化してＷＳＣ１に返す。次に、ＷＳＣ１は、その集計値を自己の秘密鍵で復号することにより、そのＩｄＰに属するすべてのユーザの重み付き推薦度を取得する。これを実行するため、次式を満たすプライバシー準同型が提供される。
したがって、ＷＳＣ１は、ほとんどメッセージを用いずに、各ユーザの推薦度に個別に重み付けすることができ、各ユーザの実際の推薦値は、対応するＩｄＰによってのみ知られる。
図４によれば、要求先ウェブサービスコンシューマＷＳＣ１は、サービスを要求したユーザの満足度を、あるしきい値δ∈［０，１］とともに、両方とも暗号化せずにＩｄＰへ送信する。しきい値δは、ユーザまたは他のウェブサービスコンシューマに対して処罰または報酬を行うかどうかを決定するために使用される。
図５は、本発明の好ましい実施形態による信頼度レベルをモデル化するためのファジー集合の使用を示している。ウェブサービスプロバイダのグローバル信頼値を計算した後、要求先ウェブサービスコンシューマＷＳＣ１は、ウェブサービスプロバイダとのトランザクションを全部実行するか、一部実行するか、それともウェブサービスプロバイダとのインタラクションを行わないかを決定しなければならない。この決定は、ウェブサービスプロバイダがどの信頼度レベルに設定されているかに依存する。各ウェブサービスコンシューマは、自己の信頼度レベルを定義することができる。
各信頼度レベルは、通信当事者がそのレベルに設定されている場合に交換することができる情報の量および／または種類に関連づけられる。例えば、図５に示す例では、４つの信頼度レベルがある。ウェブサービスプロバイダがレベル「信頼」に設定されている場合、トランザクション全体が実行される。信頼度レベルが「＋／− 信頼」である場合、重要でない情報のみが交換される。ウェブサービスプロバイダがレベル「＋／− 非信頼」に設定されている場合、非常に少ない非重要または関連情報が交換される。レベルが「非信頼」である場合、トランザクションは実行されない。
ウェブサービスプロバイダの信頼度レベルをそのグローバル信頼値ＧＴから求めるためには、ＧＴを要素として含む各ファジー集合のメンバーシップ関数によって返される値を知る必要がある。図５に示す例では、ファジー集合「非信頼」のメンバーシップ関数はＧＴに対して値ε１を返す一方、ファジー集合「＋／− 非信頼」のメンバーシップ関数は同じ信頼値に対してε２を返す。それらすべての値が得られた後、ウェブサービスプロバイダがある信頼度レベルあるいは別の信頼度レベルに設定される確率が以下のように計算される。
一般的に、εｉ（ｉ＝１，...，ｎ）を各メンバーシップ関数によって返される値（およびｎは信頼度レベルの個数）として、ウェブサービスプロバイダが信頼度レベルＴＬｉに設定される確率は、次式により得られる。
εｊ＝０（∀ｊ）の場合、最も近い値ν＜ＧＴに対するεｋ≠０のファジー集合ＴＬｋが選択される。
図６は、ユーザの最終的満足度Ｓａｔと各ユーザが前に与えた推薦度Ｒｅｃｉとの間の相違量を測定するためのメカニズムを示している。ここで、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜の値が計算される。したがって、図６からわかるように、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜＜δの場合、報酬がユーザｕｉに対して実行される。さもなければ、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜≧δの場合、処罰がユーザｕｉに対して実行される。
処罰および報酬は両方とも、ユーザによって与えられる推薦度と顧客によって知覚される満足度との間の距離に比例する。すなわち、これらの値が近いほど、報酬が大きく、これらの値が遠いほど、処罰が大きくなる。
｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜，ωｉ∈［０，１］なので、以下の演算を実行するためにプライバシー準同型φが必要とされる。｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜＜δの場合、すなわち、報酬がユーザｕｉに対して実行される場合、その重みωｉを増大させる。

また、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜≧δの場合、すなわち、ユーザｕｉを処罰すべき場合、その重みωｉを減少させる。
ＩｄＰに保存されているすべてのユーザの重みが適切に変更された後、式（４）に示した条件を維持するために、次式によって重みを規格化しなければならない。
注意すべき重要な点であるが、値δ→１は低い報酬および低い処罰を意味する一方、δ→０は高い報酬および高い処罰を意味する。また、δパラメータは処罰・報酬メカニズムを制御するので、δパラメータの関連性に注意することも重要である。δの値が小さいことは、報酬を受けるユーザは非常に少なく、処罰を受けるユーザは非常に多いが、報酬を受けるユーザは高い報酬を受けることを意味する。他方、δの値が大きいことは、報酬を受けるユーザは非常に多く、処罰を受けるユーザは少数でその処罰は少ないことを意味する。
したがって、次の含意を結論することができる。
δ→０ ⇒ ρ→−１ ⇒ ω→０
δ→１ ⇒ ρ→１ ⇒ ω→１
すなわち、δが小さいほど、処罰は厳格になる。また、δが大きいほど、報酬は高くなる。したがって、良好な初期値はδ＝０．５である。しかし、ウェブサービスプロバイダの挙動の振動を回避するために、時間とともにδを動的に更新することも可能である。その場合、各ウェブサービスコンシューマは、自己のδパラメータの値を個別に管理する責任をもつことになる。
図７は、本発明の実施形態による情報源の重みの更新を例示している。各情報源に与えられる重みの初期値に関して、良好な値のセットを次のようにしてもよいと考えられる。
ωＤ＝０．５
ωＵ＝ωＷＳＣ＝０．２５
さらに、これらの重みの時間発展は、各ソースの精度および信頼性に依存する。したがって、ユーザ（あるいはウェブサービスコンシューマ）が常に処罰されている場合、グローバル信頼度ＧＴの形での信頼度アセスメントの評価におけるそれらの意見の影響は低下するべきである。他方、情報源のエンティティが常に報酬を受けている場合、グローバル信頼値を計算する際に、より高い重みがその正確なソースに与えられるべきである。
そこで、次のように計算される、すべての問合せを受けたユーザが受ける報酬および処罰の量の平均をρＵとする。
ρＷＳＣは同様に得られる。注意すべき重要な点であるが、ρＵ、ρＷＳＣは両方ともρＵ，ρＷＳＣ∈［−１，１］である。ρＵ＝−１という値は、すべてのユーザが必ず最大の処罰を受けていることを意味する（すなわち、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜＝１≧δ，∀ｉ）ので、それらの重みは０に減少させるべきである。
一方、ρＵ＝１は、すべてのユーザが、可能な最大の報酬を受けていることを意味する（すなわち、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｉ｜＝０≦δ，∀ｉ）ので、それらの重みは最大値をとるべきである。
最後に、ρＵ＝０の場合、平均として半数のユーザには悪い推薦度が与えられ（したがって処罰され）ており、他の半数は正確な推薦により良好な報酬を受けている。この場合、式（３）でユーザに与えられる重みωＵは不変のままとすべきである。
これらの条件を達成するため、最後の処罰および報酬のステップが完了した後、ωＵおよびωＷＳＣの両方の重みを、図７からわかるように、次式によって再定義してもよい。
最後に、式（４）に示した関係を維持するため、重みを次のように規格化する必要がある。
新規ユーザがアイデンティティプロバイダに加入または登録する際には、もう１つの規格化も必要である。その場合、新規ユーザには最初にデフォルト重みφ（ω０）が与えられるが、これを含めると式（４）に示した条件が破れるので、再び次の演算を実行しなければならない。
図８は、本発明による方法およびネットワークによる別の適用事例を示しており、実行される各ステップを詳細に例示している。
図８に例示したステップは以下の通りである。
１．あるユーザが、あるウェブサービスコンシューマＷＳＣ１に対してサービスを要求する。
２．ＷＳＣ１は、そのすべての既知のアイデンティティプロバイダＩｄＰに対して、それらに登録されているユーザおよびウェブサービスコンシューマ（ＷＳＣ）によって与えられる、選択されたウェブサービスプロバイダＷＳＰに関する集計された推薦度を要求する。
３．各ＩｄＰは、問合せ対象のＷＳＰに関するユーザおよびＷＳＣの推薦度をチェックし、式（１）および（２）による推薦度集計を実行する。
４．各ＩｄＰは、集計した推薦度を要求側ＷＳＣ１に返す。
５．ＷＳＣ１は、式（３）を用いてＷＳＰに関するグローバル信頼値の形式で信頼度アセスメントを評価し、それを自己の信頼度レベルのうちの１つに当てはめる。
６．次に、ＷＳＣ１は、前のステップでＷＳＰがどの信頼度レベルに設定されたかに応じて、より多いまたはより少ないパラメータを提供して、ＷＳＰにサービスを実際に要求する。
７．ＷＳＰは、要求されたサービス、またはより悪いサービス、またはより良いサービスを、その良好さに応じて提供する。
８．ＷＳＣ１はサービスをユーザに配信する。
９．ユーザは、実際に受けたサービスに対する自己の満足度を含むフィードバックをＷＳＣ１に与える。
１０．ＷＳＣ１は、ユーザの満足度を、しきい値δとともに、既知の各ＩｄＰへ送信する。
１１．各ＩｄＰは、式（９）によりρＵおよびρＷＳＣを計算してＷＳＣ１に返送する。
１２．各ＩｄＰおよびＷＳＣ１は、ＩｄＰでは式（５）、（６）、（７）および（８）により、ＷＳＣ１では式（１０）により、対応する処罰または報酬を実行する。
図９は、図８の各ステップを例示するシーケンス図であり、各ステップは図２の一般的ステップに当てはまる。
上記の説明および添付図面の記載に基づいて、当業者は本発明の多くの変形例および他の実施形態に想到し得るであろう。したがって、本発明は、開示した具体的実施形態に限定されるものではなく、変形例および他の実施形態も、添付の特許請求の範囲内に含まれるものと解すべきである。本明細書では特定の用語を用いているが、それらは総称的・説明的意味でのみ用いられており、限定を目的としたものではない。

Claims (21)

  1. ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法において、該ネットワークは、
    １以上のユーザが接続された１つ以上のドメインと、
    前記ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理する１以上のアイデンティティプロバイダと、
    前記ユーザのためにウェブサービスコンシューマとして機能する少なくとも１つのエンティティと
    を有し、
    ユーザが、前記ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特に前記ドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、該要求先ウェブサービスコンシューマが、既知のアイデンティティプロバイダに対して前記ウェブサービスプロバイダの推薦度を要求し、
    前記アイデンティティプロバイダが、該アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、前記ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能し、
    前記アイデンティティプロバイダが、集計された推薦度を前記要求先ウェブサービスコンシューマに返し、該ウェブサービスコンシューマは、前記集計された推薦度に基づいて前記ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求め、
    前記アイデンティティプロバイダと前記要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用される
    ことを特徴とする、ネットワークで評判メカニズムをサポートする方法。
  2. 各場合に前記要求先ウェブサービスコンシューマに前記アイデンティティプロバイダによって返される前記集計された推薦度が、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記ユーザの推薦度に対する単一の集計値および／または前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記ウェブサービスコンシューマの推薦度に対する単一の集計値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記プライバシー準同型としてエルガマル暗号方式が適用されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
  4. 最初のステップで、前記要求先ウェブサービスコンシューマが、その公開鍵を、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記エンティティに対するデフォルトの初期重みとともに前記アイデンティティプロバイダへ送信し、該初期重みは、前記要求先ウェブサービスコンシューマの前記公開鍵で暗号化されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
  5. 前記アイデンティティプロバイダ（ＩｄＰ）が、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記エンティティのそれぞれに前記要求先ウェブサービスコンシューマによって与えられる重みを保存し、該重みは、前記要求先ウェブサービスコンシューマの公開鍵で暗号化されることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 前記要求先ウェブサービスコンシューマが、前記アイデンティティプロバイダによって返された前記集計された推薦度を自己の秘密鍵で復号することにより、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記エンティティの重み付き推薦度を取得することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 前記アイデンティティプロバイダのそれぞれが、

    によって、前記アイデンティティプロバイダに登録されているユーザの前記推薦度の集計を実行し、Ｒｅｃｕｉは、対応するアイデンティティプロバイダに登録されているｎユーザのうちの一であるユーザｕｉによって提供される推薦度であり、ωｕｉは、前記ユーザｕｉの前記推薦度に割り当てられた重みであり、φは加法およびスカラー倍が可能なプライバシー準同型であることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記アイデンティティプロバイダのそれぞれが、

    によって、前記アイデンティティプロバイダに登録されているウェブサービスコンシューマの前記推薦度の集計を実行し、ＲｅｃＷＳＣｉは、対応するアイデンティティプロバイダに登録されているｍのウェブサービスコンシューマのうちの一であるウェブサービスコンシューマＷＳＣｉによって提供される推薦度であり、ωＷＳＣｉは、前記ウェブサービスコンシューマＷＳＣｉの前記推薦度に割り当てられた重みであり、φは加法およびスカラー倍が可能なプライバシー準同型であることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の方法。
  9. 前記信頼度アセスメントが、

    によって求められ、ＧＴは、前記ウェブサービスプロバイダに割り当てられた前記信頼度アセスメントであり、ＴＤは前記ウェブサービスプロバイダに対して設定された直接の信頼度であり、ＴＵは他のユーザから受信された集計された信頼度であり、ＴＷＳＣは他のウェブサービスコンシューマから受信された集計された信頼度であり、ωＤ、ωＵおよびωＷＳＣは対応する重みであることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法。
  10. 前記要求先ウェブサービスコンシューマが信頼度レベルを定義し、前記要求先ウェブサービスコンシューマが、前記信頼度アセスメントを前記信頼度レベルの１つに当てはめることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 前記信頼度レベルを表現するためにファジー集合が使用されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記要求先ウェブサービスコンシューマが、前記ウェブサービスプロバイダに前記ウェブサービスを要求し、前記要求先ウェブサービスプロバイダは、前記ウェブサービスプロバイダがどの信頼度レベルに設定されているかに応じて、より多いまたはより少ないパラメータを提供することを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の方法。
  13. 推薦度の精度および信頼性に従って、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記ユーザおよび／または前記ウェブサービスコンシューマに対して報酬および／または処罰が実行されることを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の方法。
  14. 前記要求側ユーザが、前記要求先ウェブサービスコンシューマにフィードバックを返し、該フィードバックが、前記提供されたウェブサービスに対する前記要求側ユーザの満足度を含むことを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか１項に記載の方法。
  15. 前記要求先ウェブサービスコンシューマが、前記満足度をしきい値δとともに前記アイデンティティプロバイダへ送信し、前記しきい値δが、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記ユーザおよび／またはウェブサービスプロバイダに対して処罰または報酬を行うかどうかを決定するために使用されることを特徴とする請求項１ないし１４のいずれか１項に記載の方法。
  16. 前記要求側ユーザの満足度Ｓａｔと、ユーザｕｉが前に与えた推薦度Ｒｅｃｕｉとの間の相違量が、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜の値を計算することによって測定され、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜＜δの場合に報酬がユーザｕｉに対して実行され、｜Ｓａｔ−Ｒｅｃｕｉ｜≧δの場合に処罰がユーザｕｉに対して実行されることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  17. 報酬がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みを

    によって増大させ、処罰がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みωｕｉを

    によって減少させることを特徴とする請求項１ないし１６のいずれか１項に記載の方法。
  18. 報酬がウェブサービスコンシューマＷＳＣｉに対して実行されるべき場合、ユーザＷＳＣｉの重みωＷＳＣｉを

    によって増大させ、処罰がユーザｕｉに対して実行されるべき場合、ユーザｕｉの重みを

    によって減少させることを特徴とする請求項１ないし１７のいずれか１項に記載の方法。
  19. 前記アイデンティティプロバイダのそれぞれが、前記アイデンティティプロバイダに登録されている前記ユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマの前記推薦度との、前記要求側ユーザの前記満足度の平均偏差を計算し、前記アイデンティティプロバイダは、前記要求先ウェブサービスコンシューマへ前記平均偏差を送信することを特徴とする請求項１ないし１８のいずれか１項に記載の方法。
  20. 前記要求先ウェブサービスコンシューマが、前記アイデンティティプロバイダから受信された前記平均偏差に基づいて前記重みωＵおよびωＷＳＣに対して対応する報酬または処罰を実行することを特徴とする請求項１９に記載の方法。
  21. 評判メカニズムを有するネットワーク、特に請求項１ないし２０のいずれか１項に記載の方法を実行するネットワークにおいて、該ネットワークは、
    １以上のユーザが接続された１つ以上のドメインと、
    前記ユーザに代わってアイデンティティ情報を管理する１以上のアイデンティティプロバイダと、
    前記ユーザのためにウェブサービスコンシューマとして機能する少なくとも１つのエンティティと
    を有し、
    ユーザが、前記ドメインのうちの１つのドメインのウェブサービスコンシューマに対して、特に前記ドメインのうちの他のドメインのウェブサービスプロバイダによって提供されるウェブサービスを要求する場合、該要求先ウェブサービスコンシューマが、既知のアイデンティティプロバイダに対して前記ウェブサービスプロバイダの推薦度を要求し、
    前記アイデンティティプロバイダが、該アイデンティティプロバイダに登録されているエンティティ、特にユーザおよび／またはウェブサービスコンシューマから、前記ウェブサービスプロバイダの評判アセスメントを収集することによって推薦度を集計する推薦度アグリゲータとして機能し、
    前記アイデンティティプロバイダが、集計された推薦度を前記要求先ウェブサービスコンシューマに返し、該ウェブサービスコンシューマは、前記集計された推薦度に基づいて前記ウェブサービスプロバイダに関する信頼度アセスメントを求め、
    前記アイデンティティプロバイダと前記要求先ウェブサービスコンシューマとの間で推薦関連情報の暗号化された交換を行うためにプライバシー準同型が使用される、
    ことを特徴とするネットワーク。
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