A framework for understanding this

A framework for understanding this research is sketched in Figure 25.1. First, we
demonstrate the extent of the problem by modeling efficient attacks, attacks that can
with relatively low cost produce a large impact on system output. This enables us
to understand the shape of the impact curve for efficient attacks. Research on detection attempts to identify groups of profiles that make up an attack and to eliminate
them from the database. Attacks that are not efficient are more difficult to detect,
but because they are inefficient, must be very large to have an impact. A large influx
of ratings for a particular item is easy to detect with standard system monitoring
procedures. Research on detection therefore focuses on how to detect efficient at-
tacks and variants of them, seeking to increase the size of the “detectable” boxes in
the diagram, and thereby limiting the impact that an attacker can have. At the same
time, researchers have studied a number of algorithms that are intended to be ro-
bust against attack, having lower impact curves relative to efficient attacks. With the
combination of these techniques, researchers have sought, not to eliminate attacks,
but to control their impact to the point where they are no longer cost-effective.
This chapter looks at each of these points in turn. In Section 25.3, we look at
research that aims to identify the most efficient and practical attacks against collaborative recommender systems, establishing the shape of the impact curve suggested
above. Section 25.5 looks at the problem of detection: in particular, the left-most
shaded area for detecting efficient attacks. Lastly, in Section 25.6, we examine attempts to reduce the impact of attacks through robust algorithms

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กรอบงานสำหรับการศึกษาวิจัยนี้เป็นการร่างแผนในรูป 25.1 แรก เราแสดงให้เห็นถึงขอบเขตของปัญหา โดยสร้างโมเดล efficient โจมตี โจมตีที่สามารถด้วยค่อนข้างไม่ประหยัดผลิตกระทบต่อผลผลิตของระบบ นี้ช่วยให้เราเข้าใจรูปร่างของเส้นโค้งผลการโจมตี efficient วิจัยการตรวจหาความพยายามเมื่อ ต้องระบุกลุ่มของ profiles ที่ทำให้ค่าการโจมตี และ การกำจัดออกจากฐานข้อมูล ไม่ได้ efficient มี difficult เพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบแต่เนื่องจากพวกเขามี inefficient ต้องมีขนาดใหญ่มากจะมีผลกระทบ Influx ขนาดใหญ่จัดอันดับสำหรับสินค้าเป็นเรื่องง่ายเพื่อตรวจสอบกับระบบมาตรฐานการตรวจสอบขั้นตอนการ วิจัยตรวจจึงเน้นวิธีการตรวจหา efficient ที่-tacks และตัวแปรของพวกเขา ที่กำลังมองหาเพื่อเพิ่มขนาดของกล่อง "อาสา" ในไดอะแกรม และเพื่อจำกัดผลกระทบที่ผู้โจมตีสามารถมี ที่เดียวกันเวลา นักวิจัยได้ศึกษาจำนวนอัลกอริทึมที่มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ ro -หน้าอกกับการโจมตี การมีผลกระทบเส้นโค้งที่ต่ำสัมพันธ์กับโจมตี efficient ด้วยการชุดของเทคนิคเหล่านี้ นักวิจัยได้ค้นหา การโจมตี กำจัดแต่เพื่อควบคุมผลกระทบของพวกเขาไปยังจุดที่พวกเขาจะไม่คุ้มค่าบทนี้มีลักษณะที่แต่ละจุดเหล่านี้จะ ในส่วน 25.3 เราค้นหางานวิจัยที่มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุ efficient ที่สุดและโจมตีผู้แนะนำร่วมระบบ สร้างรูปร่างของเส้นโค้งผลกระทบแนะนำทางปฏิบัติข้างต้น 25.5 ส่วนค้นหาปัญหาของการตรวจสอบ: โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ด้านซ้ายร่มเงาสำหรับการตรวจสอบการโจมตี efficient สุดท้าย ในส่วน 25.6 เราตรวจสอบความพยายามที่จะลดผลกระทบของการโจมตีโดยใช้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กรอบสำหรับการทำความเข้าใจการวิจัยครั้งนี้เป็นร่างในรูปที่ 25.1 ครั้งแรกที่เรา
แสดงให้เห็นถึงขอบเขตของปัญหาโดยการสร้างแบบจำลองการโจมตีไฟเพียงพอ EF โจมตีที่สามารถ
มีต้นทุนการผลิตที่ค่อนข้างต่ำผลกระทบมากในการส่งออกระบบ นี้ช่วยให้เรา
ที่จะเข้าใจรูปร่างของเส้นโค้งผลกระทบสำหรับ EF ไฟโจมตีเพียงพอ งานวิจัยเกี่ยวกับการตรวจสอบความพยายามที่จะระบุกลุ่มของโปรไฟ les ที่ทำขึ้นการโจมตีและการที่จะกำจัด
พวกเขาออกจากฐานข้อมูล การโจมตีที่ไม่เพียงพอ EF ไฟเป็นยากที่มากขึ้นในการตรวจสอบ
แต่เพราะพวกเขามีเพียงพอไฟ INEF จะต้องมีขนาดใหญ่มากจะมีผลกระทบ ขนาดใหญ่ในชั้น UX
คะแนนสำหรับรายการโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นเรื่องง่ายในการตรวจสอบกับระบบมาตรฐานการตรวจสอบ
ขั้นตอน งานวิจัยเกี่ยวกับการตรวจสอบจึงมุ่งเน้นไปที่วิธีการตรวจสอบไฟเพียงพอ EF AT-
tacks และสายพันธุ์ของพวกเขากำลังมองหาที่จะเพิ่มขนาดของ "ตรวจพบ" กล่องใน
แผนภาพและจึง จำกัด ผลกระทบที่ผู้โจมตีสามารถมี ในขณะเดียวกัน
เวลาที่นักวิจัยได้ศึกษาจำนวนของขั้นตอนวิธีการที่มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็น ro-
หน้าอกจากการโจมตีที่มีเส้นโค้งลดผลกระทบที่มีความสัมพันธ์กับการโจมตี EF ไฟเพียงพอ ด้วย
การรวมกันของเทคนิคเหล่านี้นักวิจัยได้พยายามที่จะไม่กำจัดโจมตี
แต่ในการควบคุมผลกระทบของพวกเขาไปยังจุดที่พวกเขาจะไม่เสียค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพ.
ในบทนี้จะมีลักษณะที่แต่ละจุดเหล่านี้ในทางกลับกัน ในมาตรา 25.3 เราดูที่
การวิจัยที่มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุเพียงพอไฟ EF มากที่สุดและการโจมตีในทางปฏิบัติกับระบบ recommender ร่วมกันสร้างรูปร่างของเส้นโค้งผลกระทบที่แนะนำ
ข้างต้น มาตรา 25.5 ดูที่ปัญหาของการตรวจสอบ: โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้านซ้ายสุด
ในพื้นที่สีเทาสำหรับการตรวจสอบการโจมตีไฟเพียงพอ EF สุดท้ายในส่วนที่ 25.6 เราตรวจสอบความพยายามที่จะลดผลกระทบของการโจมตีผ่านขั้นตอนวิธีการที่มีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรอบความเข้าใจการวิจัยนี้ เขียนในรูปของส . แรกเรา
แสดงขอบเขตของปัญหา โดยการสร้างโมเดล EF จึง cient การโจมตี , การโจมตีที่สามารถ
ด้วยต้นทุนค่อนข้างต่ำผลิตมีผลกระทบขนาดใหญ่ในระบบ . นี้จะช่วยให้เรา
เข้าใจรูปร่างของผลกระทบเส้น EF จึง cient การโจมตีงานวิจัยเกี่ยวกับการพยายามที่จะระบุกลุ่ม Pro จึงเลสที่ทำให้การโจมตี และขจัด
ออกจากฐานข้อมูล การโจมตีที่ไม่ใช่ EF จึงเป็นศาสนา cient DIF จึงเพิ่มเติมการตรวจสอบ ,
แต่เพราะพวกเขาจะ cient INEF จึงต้องมีขนาดใหญ่มากจะมีผลกระทบต่อ ขนาดใหญ่ในfl ux
อันดับสำหรับรายการเฉพาะ คือ ง่ายในการตรวจสอบ มีการตรวจสอบ
ขั้นตอน ระบบมาตรฐานงานวิจัยเกี่ยวกับการตรวจจับจึงมุ่งเน้นไปที่วิธีการตรวจสอบ EF จึง cient -
tacks และตัวแปรของพวกเขาแสวงหาเพื่อเพิ่มขนาดของกล่อง " ค้นหา "
แผนภาพ เพื่อจำกัดผลกระทบที่ผู้โจมตีสามารถมี ในเวลาเดียวกัน
, นักวิจัยได้ศึกษาตัวเลขของอัลกอริทึมที่มีวัตถุประสงค์เพื่อโร -
หน้าอกต่อต้านโจมตีมีเส้นโค้งผลกระทบลดลงเมื่อเทียบกับ EF จึง cient การโจมตี กับ
การรวมกันของเทคนิคเหล่านี้ นักวิจัยได้พยายามที่จะไม่กำจัดการโจมตี
แต่เพื่อควบคุมผลกระทบของพวกเขาไปยังจุดที่พวกเขาจะไม่มีประสิทธิภาพ .
บทนี้ดูแต่ละจุดเหล่านี้ในการเปิด ในส่วนที่ 1 เราดู
การวิจัยที่มุ่งศึกษามากที่สุด จึง cient EF และปฏิบัติการโจมตีระบบแนะนำร่วมกันสร้างรูปร่างของเส้นโค้งที่ชี้ให้เห็นผลกระทบ
ข้างบน ส่วน 25.5 มองปัญหาการตรวจสอบ : โดยเฉพาะซ้ายสุด
พื้นที่สีเทาสำหรับการตรวจหา EF จึง cient การโจมตี สุดท้ายในส่วน 25.6 ,เราตรวจสอบความพยายามที่จะลดผลกระทบของการโจมตีผ่านขั้นตอนวิธี
คงทน