이 문서는 CC BY-NC-SA 4.0 DEED 라이센스에 따라   . arxiv에서 볼 수 있습니다   저자:  (1) H. Wen, 바스 대학교 경제학과;  (2) T. Huang, Roehampton 대학교 경영법학부;  (3) D. Xiao, 수리과학부.  링크 표   초록 및 소개   관련 블록체인 기술   기본 모델   실제 시나리오를 위한 고급 모델   몬테카를로 시뮬레이션   결론   향후 조사 및 참고자료  추상적인  디지털 시장 시대에 소비자의 과제는 정보 비대칭 속에서 품질을 식별하는 것입니다. 기존 시장에서는 이 문제를 해결하기 위해 브랜드 메커니즘을 사용하지만, 이러한 시스템을 가짜 등급과 같은 오해의 소지가 있는 관행이 만연한 인터넷 기반 P2P 시장으로 이전하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 현재 인터넷 플랫폼은 검증 알고리즘을 통해 이에 대응하려고 노력하지만, 이러한 노력은 위조 행위와 계속되는 줄다리기를 하고 있습니다.  본 논문에서는 블록체인 기술의 투명성, 불변성 및 추적성을 활용하여 이를 기반으로 한 강력한 평판 투표 시스템을 소개합니다. 기존 블록체인 기반 평판 시스템과 달리 우리 모델은 에이전트 무결성을 강화하기 위해 본질적으로 경제적으로 인센티브를 제공하는 접근 방식을 활용합니다. 우리는 실제 사용자 행동을 반영하여 평판 시스템의 기본 지속 가능성을 보존하도록 이 모델을 최적화합니다. 혁신적인 역변환 방법으로 구현된 균일 분포와 거듭제곱 법칙 분포를 모두 사용하는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 광범위한 매개변수 환경을 탐색하고 실제 복잡성을 복제합니다. 이번 연구 결과는 지속 가능하고 투명하며 강력한 평판 메커니즘의 가능성을 강조합니다. 구조를 고려할 때, 우리 프레임워크는 오프체인-온체인 브리징을 위한 보편적이고 지속 가능한 오라클 역할을 할 수 있으며, 기업이 지속적으로 명성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. Ring Signature 및 Zero Knowledge Proof와 같은 기술과의 향후 통합은 시스템의 개인 정보 보호 측면을 증폭시켜 끊임없이 진화하는 디지털 영역에서 특히 영향력을 발휘할 수 있습니다.  키워드: 블록체인, 평판 시스템, 지속 가능한 오라클, 에이전트, 신용 점수, 무결성 중심 평가, 인센티브 메커니즘, 몬테카를로 시뮬레이션  1. 소개  정보 비대칭성[1]은 자신의 필요에 가장 적합한 제품이나 서비스를 선택하려는 소비자에게 문제를 야기합니다. 전통적인 소매 시장에서 소비자는 개인적인 경험, 타인의 경험 또는 광고를 바탕으로 신뢰하는 브랜드에 끌립니다[2]. 각 브랜드는 공개 시장에서 수익화할 수 있는 특정 가치를 구현합니다. 목표 소비자의 기대에 미치지 못하는 제품이나 서비스를 제공하면 브랜드 가치가 떨어질 수 있습니다. 이러한 브랜드 메커니즘[3]은 소매업은 물론 더 넓은 전통 시장 분야의 소비자와 생산자 모두에게 혜택을 제공합니다[4].  온라인 제품과 서비스가 제공하는 편의성과 다양성이 향상됨에 따라 많은 소비자가 선호하는 선택이 되고 있습니다. 이 영역에서 주목할만한 추세는 인터넷 플랫폼에서 제3자 P2P 서비스가 증가하고 있다는 것입니다[5]. 빠르게 성장하는 이 부문에는 다양한 서비스가 포함됩니다. Amazon, eBay, Taobao, Anyvan, ClickMechanic 및 Mybuilder와 같은 최신 인터넷 플랫폼은 제3자 서비스 제공업체가 소비자와 소통하는 방식을 변화시켰습니다. 기본적으로 이러한 플랫폼을 통해 공급업체는 제품이나 서비스를 선보일 수 있으며 고객은 쉽게 찾아보고 비교하고 구매할 수 있습니다.  이러한 작업의 핵심은 고객 리뷰의 역할입니다. 긍정적인 리뷰 수가 많으면 공급업체의 매력이 크게 높아져 다른 잠재 고객의 구매 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 반대로, 부정적인 리뷰는 향후 판매를 방해할 수 있습니다. 그러나 이러한 중대한 영향은 조작 전술의 길을 열었습니다. 가짜 평가, 클릭 파밍 등 기만적인 관행의 확산은 전통 시장에 비해 온라인에서 눈에 띄게 높습니다[6, 7, 8]. 예를 들어, 일부 공급업체는 긍정적인 리뷰를 남기기 위해 제품을 구매하거나 오해의 여지가 있을 만큼 호의적인 리뷰를 작성하도록 개인을 고용하는 '리뷰 파밍'에 참여할 수 있습니다. 어두운 측면에서는 공급업체가 경쟁업체의 평판을 훼손하기 위해 악의적이고 부정적인 리뷰를 남기는 경우가 있을 수 있습니다.  따라서 신뢰할 수 있는 브랜드 메커니즘을 확립하는 것은 상당한 어려움을 안겨줍니다. 이러한 시나리오에서는 진정한 소비자 행동을 검증하고 효율적인 평판 메커니즘을 구축하는 것이 중요합니다. 온라인 플랫폼에는 사기성 행위로부터 진짜를 걸러내는 알고리즘을 사용하여 제3자 생산자가 합법적인 평판을 구축할 수 있는 기능이 있지만, 그러한 방법의 효율성은 여전히 의문의 여지가 있습니다. 일부 제3자 생산자의 기만적인 책략과 플랫폼 검증 알고리즘이 도입한 대응책 사이에는 지속적인 긴장감이 존재합니다. 이러한 역학은 본질적으로 순환적인 전투를 형성합니다. 현재 솔루션은 절충안을 요구할 수 있으며 잠재적으로 사용자 개인 정보 보호 또는 기타 바람직한 속성을 손상시킬 수 있습니다[9]. 기계 학습은 유망한 방법을 제공하지만[10], 이를 구현하려면 실제 사용자 데이터가 보장된 초기 교육 단계나 실질적인 효과가 나타나기 전에 상당한 개발 기간이 필요합니다.  Satoshi Nakamoto가 개척하고[11] Nick Szabo의 스마트 계약 개념[12]으로 강화된 블록체인 기술의 출현은 2014년 Ethereum을 통해 Vitalik Buterin에 의해 결실을 맺었습니다[13]. 체인 평판 시스템.[1] 오라클은 온체인 스마트 계약을 통해 오프체인 데이터에 액세스하고 활용할 수 있는 중요한 링크를 제공하므로 현실 세계와 블록체인 기술 간의 격차를 해소하는 데 중추적인 역할을 합니다. 블록체인은 기본적으로 네트워크 외부의 정보에 액세스할 수 없다는 점을 고려하면 이 기능은 필수적입니다. 2017년에 Chainlink는 오라클 메커니즘[14]을 도입하여 분산형 시스템의 기능을 크게 증폭시켰습니다. 가격 피드에 대한 유명한 사용 사례는 분산형 금융의 꽃피우기 위한 토대를 마련했습니다[15, 16]. 기본적으로 오라클은 외부 데이터를 스마트 계약에 전달하는 제3자 중개자 역할을 합니다. Chainlink의 분산형 오라클 네트워크는 블록체인으로 전달되는 데이터의 신뢰성과 무결성을 보장합니다. 이는 수많은 독립적인 오라클에서 데이터를 소싱하고 응답을 통합하고, 단일 데이터 포인트와 관련된 위험을 완화하고, 외부 데이터에 의존하는 스마트 계약의 신뢰성과 보안을 강화함으로써 달성됩니다.  그러나 이러한 오라클의 기능은 주로 인센티브 메커니즘, 특히 귀속 인센티브에 의존합니다. 예를 들어 비유통에서 유통으로 전환되는 기본 자산 "링크"를 예로 들 수 있습니다. 일정 기간 동안 이러한 인센티브는 모든 참가자의 가치를 희석시킬 가능성이 있습니다. 이러한 보상 풀이 고갈됨에 따라 시스템의 지속적인 생존 가능성에 대한 우려가 대두됩니다. 다른 최신 솔루션과 함께 Chainlink 2.0 [17]과 같은 지속적인 개선 사항은 이러한 문제를 극복하기 위해 노력해 왔습니다. 그럼에도 불구하고 그 효과는 지속적인 논의의 대상입니다. 이러한 세련된 모델과 전략은 잠재력을 보여주지만, 장기간에 걸쳐 흔들리지 않는 효과를 유지할 수 있는 능력은 여전히 시험 중입니다[18]. 따라서 실제 세계와 블록체인 기술 간의 연결을 강화하려면 진정으로 지속 가능한 오라클 인프라를 구축하는 것이 필수적입니다.  최근 연구에서는 블록체인 기술, 특히 블록체인 기반 평판 시스템의 다양한 측면을 조명했습니다[19, 20]. 이러한 노력은 칭찬할 만하지만 일부는 더 이론적인 것처럼 보이며 모든 동적 에이전트[2] 상호 작용을 처리할 때 어려움에 직면할 수 있습니다. 다른 사람들은 신뢰할 수 있는 노드를 중앙 집중식으로 선택하여 잠재적으로 단일 실패 지점과 관련된 취약점을 도입했습니다[21, 22, 23, 24]. 실제 설정을 모방하는 것을 목표로 하는 메커니즘은 때때로 에이전트 유형을 식별하고 온체인 활동을 모니터링하기 위한 복잡한 프로세스에 의존합니다. 이러한 프로세스는 때때로 자발적인 효능을 입증한 보다 직접적인 인센티브 메커니즘을 무색하게 만듭니다[25]. 일부 제안된 경제적 인센티브 구조는 구체적인 이점을 제공하는 대신 시간이 지남에 따라 희석되기 쉬울 수 있는 블록체인 자산 "수" 증가에 의존하는 것으로 보입니다[26]. 메커니즘 설계가 복잡해짐에 따라 의도치 않게 개입 비용이 증가하거나 예측 불가능성이 발생할 수 있습니다. 유명한 "나비 효과"[28]에서 영감을 받은 혼돈 이론[27]에서 제안한 것과 유사한 불확실성에 크게 의존하는 것은 취약한 기반을 밟을 수 있습니다.  전자 상거래 플랫폼을 신뢰해야 하는 필요성을 없애고 피드백의 신뢰성과 익명성을 보장하기 위한 블록체인 기반 평판 시스템인 "Truth"[29]와 같은 유망한 솔루션이 있는 것처럼 보이지만 이 시스템에는 잠재적인 단점이 있습니다. "Truth"는 중앙 집중식 전자 상거래 플랫폼이 기존 거래 서비스를 담당하지만 블록체인이 피드백 인증을 감독하는 하이브리드 모델을 도입합니다. "진실"은 전자상거래 피드백을 인증하는 오래된 문제에 대한 혁신적인 접근 방식을 제시하지만 특정 측면에서는 더 심층적인 조사가 필요합니다. 예를 들어, 이 논문은 소비자가 피드백 프로세스에 참여하도록 유도하는 동기를 적절하게 다루지 않습니다. 광범위한 채택과 진지한 피드백을 보장하려면 이러한 인센티브를 이해하는 것이 중요합니다. 더욱이 시스템은 경쟁사에 대한 부정적인 피드백을 게시하거나 긍정적인 리뷰를 생성하기 위해 가상의 소비자를 고용하는 등 판매자의 잠재적인 악의적 행동을 간과하는 것으로 보입니다. 거래는 규정된 채널을 통해 이루어질 수 있지만 대체 방법을 통해 이러한 "고용된" 소비자에게 보상을 제공함으로써 시스템의 안전 장치를 우회할 가능성이 있습니다. "진실"이 잠재력을 완전히 실현하고 실제 환경에서 그 효과를 입증하려면 이러한 우려를 향후 버전이나 연구에서 해결해야 합니다.  이러한 과제를 고려할 때 상담원 행동 무결성을 본질적으로 장려하고 지속 가능성을 촉진하는 보다 간소화된 기본 모델을 탐색하는 데는 장점이 있습니다[30, 31, 32, 33, 34]. 이 모델의 초기 평가에서는 광범위한 매개변수 영역에 걸쳐 Monte-Carlo 시뮬레이션을 사용하여 실제 세계의 복잡성을 포착할 수 있습니다. 이 기초적인 모델이 실제 시나리오의 모든 복잡한 세부 사항을 캡처할 필요는 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 기본 평판 시스템은 단일한 신뢰성 등급만 제공하더라도 수많은 응용 프로그램에서 매우 중요할 수 있습니다. 이 가치는 이전에 설명한 것처럼 저가의 가짜 평점을 걸러내느라 애쓰는 다른 플랫폼으로 전환하는 대신, 그것이 제공하는 평판 정보가 정확하고 신뢰할 수 있을 때 사용자가 이에 의존할 수 있을 때 실현됩니다.  잘 정의된 기본 모델 기반을 기반으로 구축하면 반복 및 개선이 가능합니다. 기본 방정식에 수정 구성 요소를 통합함으로써 우리는 실제 시나리오를 보다 정확하게 반영하기 위해 영원한 평판 시스템을 향한 모델을 개선하는 동시에 핵심 인센티브를 유지할 수 있습니다. 다른 플랫폼이나 블록체인 솔루션에 비해 이 모델의 경쟁 우위를 보장하면 탄력성과 지속 가능성이 증폭됩니다. 이 전략은 모델의 실용적인 유용성을 강조할 뿐만 아니라 채택이 증가함에 따라 네트워크 효과를 활용합니다. 우리 시스템의 광범위한 통합은 복제에 대한 상업적 장벽을 강화하여 잠재적 경쟁업체가 우리 고유 모델과 그 이점을 모방하는 것을 점점 더 어렵게 만듭니다.  영원한 평판 시스템의 적용이 다양한 영역과 인구통계에 걸쳐 계속 확장되는 동안, 이 시스템은 검증된 신뢰성을 갖춘 지속 가능한 오라클 네트워크로 기능할 수 있습니다. 링 서명 [35, 36, 37, 38, 39] 및 영지식 증명(ZKP) [40, 41, 42]의 통합은 특히 개인 정보 보호가 가장 중요한 상황에서 이러한 오라클 메커니즘의 개인 정보 보호 차원을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 링 서명을 사용하면 특정 서명자의 신원을 공개하지 않고도 그룹 구성원의 디지털 서명이 가능합니다. ZKP는 대리인이 구체적인 내용을 공개하지 않고도 특정 주장(예: 자산 또는 상태)을 입증할 수 있는 고급 암호화 기술을 나타냅니다.  본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 관련 블록체인 기술을 소개한다. 이에 따라, 에이전트 간의 자기 동기 부여 무결성을 촉진하는 인센티브 메커니즘을 이해하기 위한 기반을 마련하는 기본 모델이 섹션 3에 제시됩니다. 그런 다음 섹션 4에서 이 기본 모델을 개선하여 실제 시나리오를 보다 밀접하게 반영하여 정직성 기반 등급에 대한 인센티브가 유지되도록 보장합니다. 강력한 이론적 기반을 구축한 후 섹션 5에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 제안을 검증한 다음 결과에 대한 자세한 분석과 논의를 진행합니다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과는 섹션 6에 요약되어 있으며, 여기에서 우리의 평판 시스템이 보편적이고 지속 가능한 오라클로서 효과적으로 기능한다는 점을 강조합니다. 마지막으로 7장에서는 향후 연구를 위한 잠재적인 방향을 제안한다.  [1] 우리 모델에서 "평판 시스템"이라는 용어는 우리가 제안하는 대체 솔루션을 나타내기 위해 일반적으로 사용됩니다. 그러나 실제 애플리케이션 시나리오에서는 "플랫폼"이라고도 할 수 있습니다. 두 용어는 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.  [2] 우리 모델에서는 시스템에 관련된 엔터티를 나타내기 위해 "에이전트"라는 용어를 사용합니다. 반대로 실제 애플리케이션 시나리오에서는 이들을 "사용자"라고 부릅니다. 이 백서 전체에서 "에이전트"라는 용어는 모델의 맥락에서 사용되는 반면 "사용자"는 실제 응용 프로그램의 맥락에서 사용됩니다. 두 용어 모두 많은 시나리오에서 상호 교환 가능한 것으로 간주될 수 있습니다.

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