SharpAP

研究人员开发了 Sharpness-Aware Poisoning 以提高推荐系统中攻击的可迁移性。

研究人员开发了一种名为 Sharpness-Aware Poisoning (SharpAP) 的新攻击方法，以提高恶意数据注入在推荐系统中的可迁移性。该技术旨在克服当前方法在用于攻击准备的代理模型与实际目标模型在结构上存在差异时所面临的局限性。SharpAP 寻求一个近似的最坏情况受害者模型来优化中毒数据，使其更加健壮，对模型架构的变化不敏感。在真实数据集上的实验表明，SharpAP 显著提高了这些攻击的有效性。