論文の概要: Towards Adversarially Robust Recommendation from Adaptive Fraudster Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11534v3
• Date: Sat, 20 May 2023 08:30:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 05:09:56.176004
• Title: Towards Adversarially Robust Recommendation from Adaptive Fraudster Detection
• Title（参考訳）: 適応型フレーダ検出からの逆ロバスト勧告に向けて
• Authors: Yuni Lai, Yulin Zhu, Wenqi Fan, Xiaoge Zhang, Kai Zhou
• Abstract要約: GNNベースのレコメンデータシステムであるGraphRfiが提案され、注入された偽ユーザの影響を効果的に緩和することを示した。 我々は、GraphRfiが不正検出コンポーネントの教師付き性質のため、攻撃に対して脆弱なままであることを示す。 特に,GNNベースとMFベースの両方のレコメンデーターシステムに対して,強力な毒殺攻撃であるMetaCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.756305372960423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The robustness of recommender systems under node injection attacks has garnered significant attention. Recently, GraphRfi, a GNN-based recommender system, was proposed and shown to effectively mitigate the impact of injected fake users. However, we demonstrate that GraphRfi remains vulnerable to attacks due to the supervised nature of its fraudster detection component, where obtaining clean labels is challenging in practice. In particular, we propose a powerful poisoning attack, MetaC, against both GNN-based and MF-based recommender systems. Furthermore, we analyze why GraphRfi fails under such an attack. Then, based on our insights obtained from vulnerability analysis, we design an adaptive fraudster detection module that explicitly considers label uncertainty. This module can serve as a plug-in for different recommender systems, resulting in a robust framework named PDR. Comprehensive experiments show that our defense approach outperforms other benchmark methods under attacks. Overall, our research presents an effective framework for integrating fraudster detection into recommendation systems to achieve adversarial robustness.
• Abstract（参考訳）: ノードインジェクション攻撃によるリコメンダシステムの堅牢性は大きな注目を集めている。 近年,GNNベースのレコメンデーションシステムであるGraphRfiが提案され,インジェクトされた偽ユーザの影響を効果的に緩和することを示した。 しかし我々は、GraphRfiが不正検出コンポーネントの監督された性質のため、攻撃に対して脆弱であることを示し、クリーンなラベルを取得することは実際は困難である。 特に,GNNベースおよびMFベースのレコメンデーターシステムに対する強力な毒殺攻撃であるMetaCを提案する。 さらに、このような攻撃でGraphRfiがフェールする理由を分析する。 そして,脆弱性分析から得られた知見に基づいて,ラベルの不確実性を明確に考慮した適応型不正検出モジュールを設計する。 このモジュールは、異なるレコメンデータシステムのプラグインとして機能し、PDRと呼ばれる堅牢なフレームワークとなる。 総合的な実験によって、我々の防御アプローチは攻撃下の他のベンチマークメソッドよりも優れています。 本研究は,不正検出をレコメンデーションシステムに統合し,敵対的堅牢性を実現するための効果的な枠組みを提案する。

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