針對聯邦序列推薦的雙視角目標攻擊框架

Kernekoncepter

提出一種新的雙視角目標攻擊方法DV-FSR,能有效地操縱聯邦序列推薦系統中目標項目的曝光率,即使只有少量的惡意用戶參與。同時提出一種混合的防禦策略mixed-RFA來緩解此類攻擊。

Resumé

本文探討了在聯邦序列推薦(FSR)系統中的目標攻擊問題。作者提出了一種新的雙視角目標攻擊框架DV-FSR,結合了顯式和隱式的策略來協調攻擊。

1. 顯式策略:通過替換序列中最容易受攻擊的項目,上傳惡意梯度以最大化目標項目的得分。
2. 隱式策略:利用對比學習增強目標項目與交互項目之間的相似性,從而提高目標項目的得分。

作者還提出了一種混合的防禦策略mixed-RFA,結合了幾何中位數的魯棒性和傳統平均方法的效率,以緩解目標項目攻擊。

實驗結果表明,DV-FSR在需要很少的惡意用戶參與的情況下,仍能顯著提高目標項目的曝光率,而且比現有的攻擊方法更加有效。mixed-RFA在低比例的惡意用戶情況下能夠有效緩解攻擊,但隨著惡意用戶比例的增加,防禦效果也逐漸降低。

總的來說,本文提出了一種新穎的目標攻擊方法,並設計了一種防禦策略,為聯邦序列推薦系統的安全性研究提供了新的思路。

Statistik

即使只有0.05%的惡意用戶,DV-FSR在ML-1M數據集上也能將目標項目的曝光率提高到0.9701。
在Steam數據集上,DV-FSR在0.1%的惡意用戶情況下,將目標項目的曝光率提高到0.9169。
隨著惡意用戶比例的增加,DV-FSR的攻擊效果也越來越強,在0.2%的惡意用戶情況下,目標項目的曝光率達到1.0。

Citater

"DV-FSR成功地破壞了系統的魯棒性,不論是在標準設置還是我們新開發的防禦機制下。"
"我們希望,我們的研究能夠引發更多人對聯邦推薦框架內推薦模型感知攻擊的興趣,並鼓勵開發更複雜的方法來增強系統的安全性。"

Vigtigste indsigter udtrukket fra

DV-FSR: A Dual-View Target Attack Framework for Federated Sequential Recommendation

by Qitao Qin, Y... kl. arxiv.org 09-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07500.pdf

Dybere Forespørgsler

如何進一步提高DV-FSR的攻擊效果,使其在更高比例的惡意用戶情況下仍能保持高效?

要進一步提高DV-FSR的攻擊效果，尤其是在更高比例的惡意用戶情況下，可以考慮以下幾個策略：

增強惡意用戶的協同作戰：通過設計一個協同攻擊機制，使得多個惡意用戶之間能夠共享信息和策略，這樣可以提高攻擊的整體效果。例如，惡意用戶可以在本地模型中交換彼此的梯度信息，以便更精確地調整攻擊參數。

動態調整攻擊策略：根據當前的攻擊效果和系統的反應，動態調整攻擊策略。例如，根據模型的反饋，調整替換的項目或改變對目標項的攻擊強度，以最大化攻擊效果。

利用深度學習技術：引入更先進的深度學習技術，如生成對抗網絡（GANs），來生成更具欺騙性的數據或梯度，這樣可以在不增加惡意用戶數量的情況下，提升攻擊的隱蔽性和有效性。

擴展攻擊範圍：不僅針對單一目標項進行攻擊，而是同時針對多個目標項進行攻擊，這樣可以分散系統的注意力，增加攻擊成功的機會。

強化對模型的理解：深入分析被攻擊模型的結構和特性，針對其弱點進行專門設計的攻擊，這樣可以在更高比例的惡意用戶情況下，依然保持高效的攻擊效果。

除了mixed-RFA,還有哪些其他防禦策略可以更有效地緩解DV-FSR的攻擊?

除了mixed-RFA，還可以考慮以下幾種防禦策略來緩解DV-FSR的攻擊：

對抗訓練：通過在訓練過程中引入對抗樣本，增強模型對於惡意攻擊的魯棒性。這種方法可以使模型在面對潛在的攻擊時，能夠更好地識別和抵抗。

梯度檢測：實施梯度檢測機制，監控上傳的梯度是否存在異常變化。若發現異常，可以拒絕該用戶的梯度更新，從而減少攻擊的影響。

隨機化聚合：在聚合過程中引入隨機化技術，對每個用戶的梯度進行隨機擾動，這樣可以降低攻擊者對聚合結果的控制能力。

用戶行為分析：通過分析用戶的行為模式，識別出潛在的惡意用戶，並對其進行隔離或限制其參與模型訓練的權限。

多樣化模型架構：使用多種不同的模型架構進行聯邦學習，這樣即使某一模型受到攻擊，其他模型仍然可以保持正常運行，從而提高整體系統的安全性。

在聯邦學習環境下,如何設計更加安全和隱私保護的序列推薦模型?

在聯邦學習環境下，設計更加安全和隱私保護的序列推薦模型可以考慮以下幾個方面：

數據加密：在用戶端進行數據加密，確保即使在傳輸過程中，數據也不會被未經授權的第三方訪問。可以使用同態加密技術，使得在加密數據上進行計算成為可能。

差分隱私：引入差分隱私技術，在模型訓練過程中添加噪聲，以保護用戶的隱私。這樣可以在不泄露個人數據的情況下，仍然獲得有效的推薦結果。

安全多方計算：利用安全多方計算技術，允許多個用戶共同計算模型而不需要共享各自的數據，這樣可以進一步提高數據的隱私保護。

模型更新的匿名化：在模型更新過程中，對用戶的身份進行匿名化處理，確保模型更新不會洩露用戶的個人信息。

強化學習與隱私保護的結合：將強化學習技術應用於推薦系統中，通過學習用戶的行為模式來進行推薦，同時保護用戶的隱私，避免直接使用用戶的歷史數據。

通過這些策略，可以在聯邦學習環境中設計出更加安全和隱私保護的序列推薦模型，從而提高用戶的信任度和系統的整體安全性。