无组织恶意攻击检测
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2020-07-07 v3 机器学习
摘要
在过去十年中，推荐系统引起了广泛关注。为了提供更好的推荐，人们开发了许多攻击检测算法，主要集中在托攻击上，即攻击组织者使用相同策略生成大量用户画像，以推广或贬低某个项目。本研究考虑了一种不同的攻击方式：无组织恶意攻击，即攻击者各自利用少量用户画像，在没有任何组织者的情况下攻击不同项目。这种攻击方式存在于许多实际应用中，但相关研究仍属空白。我们首先将无组织恶意攻击检测形式化为矩阵补全问题，并提出无组织恶意攻击检测（UMA）方法，这是一种近端交替分裂增广拉格朗日方法。我们从理论和经验两方面验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1610.04086,
title = {Unorganized Malicious Attacks Detection},
author = {Ming Pang and Wei Gao and Min Tao and Zhi-Hua Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.04086},
year = {2020}
}