論文の概要: Attacks against Ranking Algorithms with Text Embeddings: a Case Study on Recruitment Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05490v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 01:41:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 14:44:29.210079
• Title: Attacks against Ranking Algorithms with Text Embeddings: a Case Study on Recruitment Algorithms
• Title（参考訳）: テキスト埋め込みによるランク付けアルゴリズムに対する攻撃:リクルートアルゴリズムを事例として
• Authors: Anahita Samadi, Debapriya Banerjee, Shirin Nilizadeh
• Abstract要約: 本稿では、求職者に対するテキスト埋め込みを利用したランキングアルゴリズムについて、求職者による求職者に対する評価と比較した。 テキストアイテムを識別するホワイトボックスとブラックボックスの両方の攻撃を,埋め込みスペースにおける位置に基づいて,履歴書とジョブ記述との類似点の増大に大きく貢献することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0024346589785926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, some studies have shown that text classification tasks are vulnerable to poisoning and evasion attacks. However, little work has investigated attacks against decision making algorithms that use text embeddings, and their output is a ranking. In this paper, we focus on ranking algorithms for recruitment process, that employ text embeddings for ranking applicants resumes when compared to a job description. We demonstrate both white box and black box attacks that identify text items, that based on their location in embedding space, have significant contribution in increasing the similarity score between a resume and a job description. The adversary then uses these text items to improve the ranking of their resume among others. We tested recruitment algorithms that use the similarity scores obtained from Universal Sentence Encoder (USE) and Term Frequency Inverse Document Frequency (TF IDF) vectors. Our results show that in both adversarial settings, on average the attacker is successful. We also found that attacks against TF IDF is more successful compared to USE.
• Abstract（参考訳）: 近年,テキスト分類タスクは中毒や回避攻撃に弱いことが研究で示されている。 しかし,テキスト埋め込みを用いた意思決定アルゴリズムに対する攻撃についてはほとんど研究されていない。 本稿では,求職者の履歴書に対するテキスト埋め込みを用いた採用プロセスにおけるランク付けアルゴリズムに着目した。 我々は,テキストアイテムを識別するホワイトボックスとブラックボックスの両方を,埋め込みスペースにおける位置に基づいて,履歴書とジョブ記述との類似点の増大に大きく貢献することを示す。 敵はこれらのテキストアイテムを使用して履歴書のランキングを改善させる。 汎用文エンコーダ (use) と項周波数逆文書周波数 (tf idf) から得られた類似度スコアを用いたリクルートアルゴリズムをテストした。 結果は,両敵の状況において,攻撃者が平均的に成功していることを示している。 また,TF IDFに対する攻撃はUSEと比較してより成功した。

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