移动Agent信任模型：电子商务税收征管的智能解决方案

本文档深入探讨了人工智能和机器学习在电子商务税收征管中的应用，特别是在移动Agent技术背景下构建的信任模型。首先，作者指出随着电子商务的快速发展，它对传统的税收制度产生了重大影响，成为全球研究的焦点。电子商务的兴起挑战了传统的税收征管方式，同时也为采用新技术提供机会。 从技术层面，论文阐述了电子商务如何影响税收征管，强调了从传统的三层结构模式向具有智能性的移动Agent技术转变的过程。移动Agent技术在电子商务中的应用使得系统面临安全信任问题，特别是如何确保交易双方在网络环境中进行可信交易，防止欺诈和攻击。 信任问题是解决电子商务安全的关键。论文提出了一种名为"AgentRepo"的面向移动Agent的电子商务税收征管信任模型。AgentRepo模型通过综合考虑多种影响信任度的因素，如推荐信息的质量、相似度度量方法的改进以及短期信誉和惩罚因子的引入，提高了信任评估的准确性和模型的抗攻击能力。模型能够动态评估系统节点的信任度，并有效地抵御各种恶意行为，如诋毁和策略攻击。 此外，论文还聚焦于电子发票和电子税票在电子商务税收管理中的核心作用，以WEB服务器所在地作为常设机构，探讨了两票（电子发票和电子税票）的生命周期管理，包括传输、存储、归档、销毁和管理等环节。为此，构建了两票管理中心，作为网络环境下的税收管理权威机构，并详细设计了其职能和运作模式。 论文进一步构建了基于移动Agent动态信任模型的电子商务税收征管系统体系结构，强调了如何将信任模型AgentRepo融入实际操作中。最后，作者实现了信任模型的具体算法，并在IBM的Aglet平台上设计和实现了基于移动Agent的电子商务税收征管系统的实现，这标志着在实际应用中对该信任模型的有效集成。 这篇论文不仅提供了理论框架，还展示了如何通过人工智能和机器学习技术提升电子商务税收征管的效率和安全性，对于推动税务领域的技术创新具有重要意义。