An Efficient and Effective Agentic Group Shilling Attack on Recommender Systems
该论文聚焦推荐系统面临的一类重要安全威胁——刷榜/刷单攻击（shilling attack，即攻击者通过注入虚假用户档案来扭曲物品排名、操纵曝光度）。作者指出，现有刷榜攻击方法存在两个明显短板：一是往往需要针对特定目标物品进行微调，或依赖固
#recommender-systems
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← 返回所有主题Privacy Preserving Recommender Systems Balancing Personalization with Privacy
本文提出并评估了一个隐私保护的推荐系统框架，旨在解决传统推荐系统依赖集中存储用户交互数据所带来的隐私与合规挑战（如GDPR、CCPA、CPRA）。该框架结合了联邦学习、差分隐私、群体级建模和隐私感知智能体：联邦学习保持原始用户数据分散在本地