Cet article discute comment les attaques d'utilisateurs avec plusieurs identités, appelés Sybil, peuvent nuire aux systèmes de gestion de la confiance et propose une solution pour lutter contre ces attaques en utilisant des concepts tels que la crédibilité et les réseaux sociaux. Dans de telles attaques, les utilisateurs possèdent délibérément plusieurs identités et par conséquent, peuvent fournir des évaluations incohérentes sur les mêmes services Web. Plusieurs approches existantes se basent sur des choix arbitraires pour filtrer les utilisateurs Sybil et réduire leurs capacités d'attaque. Cependant ceci s'avère inefficace. Notre approche se base sur les utilisateurs non-Sybil et crédibles fournissant des évaluations cohérentes sur les services Web et par conséquent, peuvent être dignes de confiance. Pour établir ces évaluations et démystifier les utilisateurs Sybil nous adoptons des techniques telles que le clustering flou, la recherche dans les graphes, et les bases de données probabilistes. Nous mettons en œuvre une série d’expérimentations pour démontrer la robustesse de notre approche de confiance en présence d’attaques Sybil.