The objectives of our studies are t

The objectives of our studies are to understand the limitations of the algorithm; the
aim of the algorithm is to distinguish between trustworthy and malicious nodes. We expect
that the ratio of malicious to trustworthy nodes, as well as the node density should play
an important role in this decision. The measures we examine are the average trust for all
nodes, as well as the average trust of individual nodes.
The effect of the malicious versus trustworthy node ratio on the average trust. We
report the effect of the malicious versus trustworthy node ratio on the average trust when
the number of nodes increases. The average trust is computed separately for the two classes
of nodes and allows us to determine if the algorithm is able to clearly separate them.
Recall that the area is constant thus, when the number of nodes increases so does the
node density. First, we consider two extreme cases; the malicious nodes represent only 20%
of the total number of nodes and an unrealistically high presence, 60%. Then we report on
the average trust when the number of nodes is fixed and the malicious nodes represent an
increasing fraction of the total number of nodes.

Kết quả (Việt) 1:

Mục tiêu của nghiên cứu của chúng tôi là để hiểu những hạn chế của các thuật toán; Cácmục đích của các thuật toán là để phân biệt giữa các nút đáng tin cậy và độc hại. Chúng tôi mong đợitỷ lệ của độc hại để nút đáng tin cậy, cũng như mật độ nút nên chơimột vai trò quan trọng trong quyết định này. Các biện pháp chúng tôi kiểm tra là sự tin tưởng trung bình cho tất cảnút, cũng như sự tin tưởng trung bình của các nút cá nhân.Tác dụng của độc hại so với tỷ lệ đáng tin cậy nút trên sự tin tưởng trung bình. Chúng tôibáo cáo tác dụng của độc hại so với tỷ lệ đáng tin cậy nút trên mức trung bình là tin tưởng khisố lượng nút tăng lên. Sự tin tưởng trung bình tính toán một cách riêng biệt cho các lớp học haicác nút và cho phép chúng tôi để xác định nếu các thuật toán có thể rõ ràng tách chúng.Nhớ lại rằng khu vực này là liên tục do đó, khi số lượng các nút tăng rất hiện cácmật độ nút. Trước tiên, chúng tôi xem xét hai trường hợp cực kỳ; các nút độc hại đại diện cho chỉ 20%Tổng số của nút và một sự hiện diện unrealistically cao, 60%. Sau đó chúng tôi báo cáo vềsự tin tưởng trung bình khi số lượng các nút cố định và các nút độc hại đại diện cho mộttăng các phần nhỏ của tổng số nút.

Kết quả (Việt) 2:

Mục tiêu của nghiên cứu của chúng tôi là để hiểu những hạn chế của thuật toán; các
mục tiêu của thuật toán là để phân biệt giữa các nút đáng tin cậy và độc hại. Chúng tôi hy vọng
rằng tỷ lệ độc hại đến đáng tin cậy nút, cũng như mật độ nút nên đóng
một vai trò quan trọng trong quyết định này. Các biện pháp chúng ta kiểm tra là sự tin tưởng trung bình cho tất cả
các nút, cũng như sự tin tưởng trung bình của các nút riêng lẻ.
Hiệu quả của các độc hại so với tỷ lệ nút đáng tin cậy về sự tin tưởng trung bình. Chúng tôi
báo cáo tác động của tỷ lệ nút độc hại so với đáng tin cậy về sự tin tưởng trung bình khi
số lượng các nút tăng. Sự tin tưởng trung bình được tính toán một cách riêng biệt cho hai lớp học
của các nút và cho phép chúng tôi xác định nếu các thuật toán có thể phân biệt rõ ràng họ.
Nhớ lại rằng khu vực này là không đổi do đó, khi số lượng các nút tăng do đó, hiện
mật độ node. Đầu tiên, chúng ta xem xét hai trường hợp cực đoan; các nút độc hại chỉ chiếm 20%
của tổng số các nút và một sự hiện diện không thực tế cao, 60%. Sau đó, chúng tôi báo cáo về
sự tin tưởng trung bình khi số nút là cố định và các nút độc hại đại diện cho một
phần ngày càng tăng của tổng số các nút.