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J-GLOBAL ID：201802236932153657   整理番号：18A0285302

モデルに基づく社会的レコメンダーシステムにおけるハイブリッド攻撃【Powered by NICT】

Hybrid attacks on model-based social recommender systems

著者 (10件)： Yu Junliang (Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber-Physical Society (Chongqing University), Ministry of Education, Chongqing, 400044, China) ,  Yu Junliang (School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Gao Min (Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber-Physical Society (Chongqing University), Ministry of Education, Chongqing, 400044, China) ,  Gao Min (School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Rong Wenge (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Li Wentao (Centre for Artificial Intelligence, School of Software, Faculty of Engineering & Information Technology, University of Technology Sydney, NSW 2007, Australia) ,  Xiong Qingyu (Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber-Physical Society (Chongqing University), Ministry of Education, Chongqing, 400044, China) ,  Xiong Qingyu (School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) ,  Wen Junhao (Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber-Physical Society (Chongqing University), Ministry of Education, Chongqing, 400044, China) ,  Wen Junhao (School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 483  ページ： 171-181  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインソーシャルプラットフォームの普及により,社会的ネットワークが出現し勧告に近づく。格付けシステムと社会的ネットワークのオープン性のため,社会的推薦システムは悪意ある攻撃に感受性である。本論文では,ある新しい攻撃,定格攻撃と関係攻撃の特性を継承していると,ハイブリッド攻撃と命名を提案した。さらに,複数の側面におけるモデルに基づく社会的推薦システムに対する混合攻撃の影響を調べた。実験結果は,ハイブリッド攻撃である多くの場合に定格攻撃よりもより破壊的示した。さらに,攻撃されたときより少ない評価ユーザと項目の間の関係は,より影響されるだろう。最後に,しかし最小でなく所見は,スパムをより強力になる正常ユーザからのフィードバックリンクに依存しないことを示唆し,片側リンクは,ハイブリッド攻撃は十分効果的にすることができる。片側リンクがはるかに安価なので,ハイブリッド攻撃は,モデルベース社会的推薦システムへの大きな脅威である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 感受性 ,  *等級づけ
準シソーラス用語： スパム ,  推奨システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 社会的レコメンダーシステム ,  いんちき攻撃 ,  ハイブリッド攻撃 ,  マトリックス因数分解

分類 (4件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  格子理論  (BA08030M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  社会 ,  攻撃