Rekommenderar system är en viktig komponent i många webbtjänster för att hjälpa användare att hitta objekt som matchar deras intressen. Flera studier visade att recommender system är sårbara för förgiftning acks, där en aacker injicerar falska data till en recommender system så att systemet ger rekommendationer som aacker önskar. Dessa förgiftningsacker är dock antingen agnostiska för att rekommendera algoritmer eller optimerade för att rekommendera system (t.ex., association-rule-based eller matris-faktorization-based recommender system) som inte är graf-based. Liksom associationrule-baserade och matris-faktorization-baserade recommender system, graf-baserade recommender system används också i praktiken, t.ex. eBay, Huawei App Store (en stor app butik i Kina). Men hur man designar optimerade förgiftningsacker för graf-baserade recommender system är fortfarande ett öppet problem. I detta arbete utför vi en systematisk studie av förgiftningsacker till grafbaserade recommender-system. Vi anser att en aacker mål är att främja ett mål objekt rekommenderas till så många användare som möjligt. För att uppnå detta mål, våra acks injicera falska användare med noggrant krångliga betyg poäng till rekommendationssystemet. På grund av begränsade resurser och för att undvika upptäckt, antar vi att antalet falska användare som kan injiceras i systemet begränsas. Den viktigaste utmaningen är hur man tilldelar betygspoäng till falska användare så att målobjektet rekommenderas till så många normala användare som möjligt. För att ta itu med utmaningen formulerar vi förgiftningsackerna som ett optimeringsproblem, vilket avgör betygen för de falska användarna. Vi föreslår också tekniker för att lösa optimeringsproblemet. Vi utvärderar våra acks och jämför dem med befintliga acks under white-box (rekommenderingsalgoritm och dess parametrar är kända), grå-box (rekommenderingsalgoritm är känd men dess parametrar är okända), och blackbox (rekommenderingsalgoritm är okänd) seings med hjälp av två verkliga datauppsättningar. Våra resultat visar att vår ack är eektiv och överträffar befintliga acks för graf-baserade recommender system. Till exempel, när 1% av användarna injiceras falska användare, vår aack kan göra ett mål objekt rekommenderas till 580 gånger mer normala användare i vissa scenarier.
REF föreslog en optimerad dataförgiftningsattack för grafbaserade recommender-system.
Poisoning Attacks to Graph-Based Recommender Systems
{'venue': "ACSAC '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}