論文の概要: Adversarial Attacks and Detection on Reinforcement Learning-Based Interactive Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07934v1
• Date: Sun, 14 Jun 2020 15:41:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 13:41:24.059416
• Title: Adversarial Attacks and Detection on Reinforcement Learning-Based Interactive Recommender Systems
• Title（参考訳）: 強化学習に基づくインタラクティブレコメンダシステムにおける敵対的攻撃と検出
• Authors: Yuanjiang Cao, Xiaocong Chen, Lina Yao, Xianzhi Wang and Wei Emma Zhang
• Abstract要約: 敵の攻撃は、早期にそれらを検出する上で大きな課題となる。 本稿では,強化学習に基づく対話型レコメンデーションシステムにおける攻撃非依存の検出を提案する。 まず, 多様な分布を示すために敵の例を作成し, 潜在的な攻撃を検知して推薦システムを強化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.70973322193384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks pose significant challenges for detecting adversarial attacks at an early stage. We propose attack-agnostic detection on reinforcement learning-based interactive recommendation systems. We first craft adversarial examples to show their diverse distributions and then augment recommendation systems by detecting potential attacks with a deep learning-based classifier based on the crafted data. Finally, we study the attack strength and frequency of adversarial examples and evaluate our model on standard datasets with multiple crafting methods. Our extensive experiments show that most adversarial attacks are effective, and both attack strength and attack frequency impact the attack performance. The strategically-timed attack achieves comparative attack performance with only 1/3 to 1/2 attack frequency. Besides, our black-box detector trained with one crafting method has the generalization ability over several crafting methods.
• Abstract（参考訳）: 敵意攻撃は、早期に敵意攻撃を検出する上で重要な課題となる。 強化学習に基づくインタラクティブレコメンデーションシステムにおける攻撃非依存検出を提案する。 まず,その多種多様な分布を示すために敵の例を作成し,それに基づいて深層学習に基づく分類器を用いて潜在的な攻撃を検出することで推薦システムを強化した。 最後に,敵対例の攻撃強度と頻度について検討し,複数の工法を用いて標準的なデータセット上でモデルを評価する。 広範な実験により,ほとんどの敵の攻撃は効果的であり,攻撃強度と攻撃頻度は攻撃性能に影響を及ぼすことが示された。 戦略的に時間的攻撃は、1/3から1/2の攻撃周波数で比較攻撃性能を達成する。 さらに,1つの工法で訓練したブラックボックス検出器は,複数の工法にまたがる一般化能力を有する。

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