基于目标项目识别的用户概貌攻击检测算法

为了准确检测协同过滤推荐系统中的用户概貌注入攻击,从攻击的目的性考虑,通过对攻击概貌中目标项目与填充项目之间的特征差异进行分析,提出一种项目评分背离度的计算方法;利用项目评分背离度来确定受攻击的目标项目,并在此基础上提出一种基于目标项目识别的用户概貌注入攻击检测算法.实验结果表明,该算法进一步提高了攻击检测的精度,确保了系统推荐的质量.

安全推荐系统中基于信任的检测模型

在网格环境中,推荐系统通过提供高品质的个性化推荐,帮助网格用户选择更好的服务。另外,推荐系统也应用于虚拟机管理平台来评估虚拟机的性能和可靠性。然而,推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击(用户概貌注入攻击或托攻击)。本文中,我们提出并评估了一种新的基于信任的安全检测算法以保护推荐系统抵御用户概貌注入攻击。并且,我们分别在用户级和项目级上讨论了信任检测与RDMA检测的结合。最后,我们通过试验表明这些新的安全检测机制可以取得更好的检测精度。