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公开(公告)号：CN117633352A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311650599.9
申请日：2023-12-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本公开涉及基于图神经网络的推荐系统定向攻击系统、方法、介质及设备，所述系统包括：虚假特征生成模块，用于利用对抗生成模型构建和目标用户特征相似的虚假用户特征；虚假连边生成模块，用于利用基于拉普拉斯矩阵的谱聚类方法判断虚假用户节点和目标用户节点是否属于同一连接结构；联合优化模块，用于对多种优化目标进行联合训练和优化，最终生成攻击性能最佳的虚假用户和虚假交互。本公开的系统和方法实现了自动生成、自动优化的攻击方法，不需要手动调整，可以实现端对端的攻击，极大提升了攻击效率。能够对特定目标用户群体进行定向攻击，提升了攻击的成功率和效率，能够以更少的资源达成更精准的攻击。
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