Загрузка...
Главная  |  Новости  |  Изучается возможность борьбы с мошенничеством в сети при помощи блокчейна

Изучается возможность борьбы с мошенничеством в сети при помощи блокчейна

23.12.2016

Изучается возможность борьбы с мошенничеством в сети при помощи блокчейна

Университет из штата Айовы, считающийся одним из наиболее солидных исследовательских центров страны, обнародовал доклад об успешном применении технологии распределенного реестра для обнаружения и борьбы с мошенничеством в глобальной сети. Сотрудники учебного заведения особо рассмотрели возможности блокчейн для работы в сегменте ценных бумаг.

Как показали исследования, блокчейн можно использовать для сохранности личных данных, а также сбережения ценных сведений на различных платформах. Надежность и прозрачность технологии гарантирует, что сведения останутся в неизменном виде и возможность манипулирования будет сведена к минимуму.

Непригодность блокчейна для формирования рейтинга

Кредитный рейтинг, называемый еще субъективным мошенничеством, предполагает оценку потребителями товаров и услуги, которые продвигаются через онлайн-ресурсы. Такие известные платформы, как eBay, а также Amazon, оборудованы специальными системами, которые дают возможность потребителям оценить предлагаемый продукт.

Подобные системы формируют рейтинг товара или услуги на основании оценки, оставленной пользователями. При этом он рассчитывается как разницами между позитивными, а также негативными отзывами или среднее арифметическое всех сделанных оценок. До получения результатов ученые полагали, что блокчейн даст возможность безупречно выполнять функции, которые связаны с управлением, а также хранением всевозможных сведений. Но оказалось, что у технологии имеется весьма существенный недостаток – это неизменность.

Сами по себе рейтинги выступают в роли весьма важного показателя в работе онлайн-платформы, поскольку они наглядно демонстрируют добросовестность продавца и покупателя. Но уже замечено, что многие торговцы штучно увеличивают положительный рейтинг при помощи положительных отзывов, оставленных через заказных лиц.

Так, некоторые пользователи совершенно открыто продают комментарии и позитивные оценки. В этом случае сетевые администраторы вправе удалить отзывы, полученные при помощи мошенничества, и скорректировать рейтинг. Кроме того, «манипуляций рейтингом» можно избежать, если отправлять сетевому администратору специальные отчеты. Если же для обслуживания ресурса применяется технология блокчейн, то она использует для формирования рейтинга любую полученную информацию, в том числе и купленные отзывы. Таким образом, опровергнуть фальшивую репутацию недобросовестного поставщика практически невозможно.

Чтобы определить эффективность технологии распределенного реестра для обнаружения мошенничества в глобальной сети, группа исследователей изучила возможность применения блокчейна в следующих вариантах:

• При условии постоянной длящейся атаки недобросовестные торговцы смогут обеспечить себе положительный рейтинг.
• Завуалированная атака: мошенник использует определенную стратегию, суть которой состоит в скрытом внедрении в рейтинг необоснованных отзывов, что делает его обнаружения практически невозможным.
• Белая атака предполагает размещение в течение, как правило, короткого периода несправедливых отзывов. Кроме того, торговец с сомнительной репутацией может избавиться от негативного рейтинга, создав на ресурсе совершенно новую учетную запись.

По факту тестирования блокчейн, ученые пришли к выводу, что технология является действенным методом, предназначенным для борьбы с объективными вариантами мошенничества, в частности, для защиты от белых атак. Но ее возможности не позволяют предотвращать атаки и эффективно бороться с ними, если мошенник постоянно применяет недобросовестные методы или же действует завуалированно.

Учитывая полученные результаты, необходимо признать, что блокчейн не всегда эффективен для работы с данными. Корпоративным клиентам нужно осторожно внедрять технологию в сферу управления сведениями субъективного характера, поскольку возникает ряд вопросов, связанных с обработкой системой полученной информации.