托攻击相关论文
随着互联网不断融入到社会经济和日常生活中,人们已习惯于进行各种在线信息查询和交互行为（如数据检索、信息查询、网络购物、社交......
近年来,随着社会经济快速发展,互联网使商品数据呈指数爆发式增长,推荐系统能够帮助人们从海量商品信息中找到相关或喜好的商品,且......
传统的托攻击检测方法多采用基于评分值差异的算法,其在小规模情况下易造成误判率过高的问题。通过分析真实用户和攻击用户评分项......
针对现有的推荐算法面对托攻击时鲁棒性差的情况,提出一种融合层次聚类和粒子群优化的鲁棒推荐算法.首先,根据用户评分矩阵,使用层......
现代社会正处于大数据时代,海量数据的产生导致了信息过载问题,这使得获取有效信息变得日益困难,降低了社会运行效率,阻碍了社会发......
互联网技术的迅速发展推动了电子商务平台的兴起与繁荣,信息量每时每刻以指数倍增长,人们在信息的海洋中很难找到自己真正需要的内......
随着互联网技术的迅速发展,用户获取信息的方式逐渐增多,信息的易获取性给生活带来了便利,也带来了困扰。大量的信息冗余会影响用......
协同过滤推荐作为电子商务领域应用最广泛的技术之一,是解决“信息超载”的重要技术手段。但是,面对托攻击时,现有的协同过滤推荐......
随着互联网技术的发展,全球越来越多的互联网企业成为Web服务提供商,在各大Web服务平台上提供了大量的有相似功能或者描述的Web服......
协同过滤系统在很大程度上缓解了网络上“信息过载”的问题,然而由于自身开放性的因素,使其在面对攻击时会呈现出脆弱性,严重危害......
近年来随着网络的广泛普及,互联网正在一步一步地改变着人们的生活。由于互联网中存在海量资源,人们如何从中快速地,准确地挑选出......
协同过滤系统很大程度上缓解了网络上“信息过载”的问题,然而由于系统的易攻击性,使得恶意用户向其中注入伪造用户记录成为正常用......
网络信息的海量性和不间歇性令用户难以快速地定位目标内容,如何快捷的为用户在“信息过载”的情况下实现高质量的推荐成为研究热......
利用标记用户,提出一种半监督检测算法,对推荐系统混淆托攻击进行有效检测.为降低评分偏移策略对检测的影响,改进K均值聚类算法(K-......
随着社交网络的日益繁荣,好友推荐成为了社交网络提供的重要服务之一,也成了推荐方法研究的热点.现有的好友推荐方法大多基于用户......
针对托攻击存在情况下推荐系统面临的数据稀疏性问题,提出一种融合k-距离和项目类别信息的鲁棒推荐算法.首先,根据离群点检测思想......
协同过滤技术是目前电子商务推荐系统最为有效的信息过滤技术之一.最近的研究尝试在推荐过程中引入信任模型来提高推荐的准确性和......
针对现有托攻击检测算法在攻击强度较小时正确识别率低、实施成本高的缺点,在基于主成分分析变量选择(Variable-selection using p......
针对托攻击提出一种半监督托检测模型,对标记用户分类计算簇中心,给出中心用户相似度特征属性。对不同攻击选择合适的特征指标,把......
协同过滤是推荐系统中普遍使用的一种推荐技术,然而协同推荐系统很容易遭受恶意用户的攻击。攻击者通过向系统注入大量有规律的攻......
协同过滤推荐系统面临着托攻击的安全威胁。研究抵御托攻击的鲁棒性推荐算法已成为一个迫切的课题。传统的鲁棒性推荐算法在算法稳......
托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性,恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分,从而影响推荐结果,降低......
协同过滤推荐系统是广泛应用的推荐技术之一,但是其面临着推荐精度低和托攻击问题。为了提高传统协同过滤推荐系统的推荐精度和抗......
本文利用标记用户和特征指标，计算高信任度标记用户特征指标向量的特征值进而压缩输入用户概貌，使得攻击概貌和普通概貌的特征指标值......
针对现有的无监督检测算法对正常用户误检率较高的问题，提出了一种基于矩阵分解的托攻击检测算法。对评分矩阵采用非负矩阵分解技术......
作为一种应对“信息过载”问题的有效手段,协同过滤推荐系统被广泛应用到诸多领域.然而托攻击的存在严重影响了推荐系统的推荐质量......
提出一种基于矩阵分解模型的托攻击防御算法框架.首先,利用托攻击检测技术,度量用户是托用户的概率,并以此构造信任度权值矩阵;然......
使用具有较好泛化能力的支持向量机算法建立推荐系统托攻击检测模型，由于在传统支持向量机算法中，用来控制错误识别样本惩罚度的惩罚......
协同过滤推荐系统极易受到托攻击的侵害．开发托攻击探测技术已成为保障推荐系统可靠性与鲁棒性的关键．本文以数据非随机缺失机制为依......
基于协同过滤的推荐系统容易受到托攻击的危害,如何检测托攻击成为推荐系统可靠性的关键.针对现有托攻击检测手段使用基于评分的分......
针对现有推荐算法鲁棒性差的问题,提出一种融入个体特征差异的鲁棒协同过滤推荐算法.首先,根据用户评分信息的分布情况,给出用户评......
针对恶意攻击者利用协同推荐系统用户偏好敏感的缺陷向系统中注入虚假数据破坏推荐结果真实性的问题,提出基于统计过程控制(SPC)的......
协同推荐系统作为一种重要的个性化服务模式,在电子商务站点中的应用越来越广泛.然而,各种恶意欺骗和虚假反馈已制约了其应有效能......
为了躲避现有的托攻击检测,攻击者利用混淆技术降低攻击概貌和普通概貌之间的区别,使之成为更多用户的近邻进而影响推荐系统的预测......
随着社交网络迅猛发展,用户间的信任关系在推荐过程中扮演着愈加重要的角色。研究表明,综合考虑信任信息来计算相似度,可以获得更......
托攻击是当前推荐系统面临的重大安全性问题之一．开发托攻击探测算法已成为保障推荐系统准确性与鲁棒性的关键．针对现有托攻击探测算......
随着电子商务的迅速发展,协同过滤技术在推荐领域中,得到了广泛的运用。托攻击问题和数据稀疏性问题,导致推荐结果不理想。研究证......
针对现有基于协同过滤的推荐系统易受托攻击影响的问题，提出一种基于特征子集的推荐系统托攻击无监督检测算法。利用现有攻击模型在......
提出一种基于记忆原理的推荐系统托攻击检测模型。利用短时记忆元和长时记忆元所描述的记忆增强和衰减规律,以及这2种记忆元与综合......
协同过滤推荐系统在信息检索领域具有广阔的应用前景。它能为终端用户提供个性化的信息服务，有效缓解了信息过载问题。然而，托攻击的......
推荐系统已成为向用户推荐他喜爱物品的常用工具,协同过滤是推荐系统中广泛使用的技术.由于协同过滤本身严重依赖用户的行为记录,......
推荐系统托攻击检测面临数据不均衡和代价敏感两个问题，但目前的检测方法缺乏同时对这两个问题的研究。提出了一种基于重采样和代价......
针对有监督检测方法在检测托攻击时准确率不高的问题,提出一种基于项目流行度和新颖度分类特征的托攻击检测算法。首先,根据真实概......
期刊
从托(shilling)攻击的分类、攻击模型、影响程度评价、检测和防御等几个方面进行系统评述,着重分析了托攻击所面临的关键议题。最......
在采用协同过滤技术的推荐系统中,恶意用户通过注入大量虚假概貌使系统的推荐结果产生偏离,达到其攻击目的。为了检测托攻击,根据......
推荐系统提供给用户主动和个性化的信息服务是应对信息过载的重要方法。协同过滤推荐技术是推荐系统中最为成功，同时是最为成熟的重......
