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一种针对推荐系统脆弱性的智能通用评估方法和系统

摘要

本发明涉及一种针对推荐系统脆弱性的智能通用评估方法和系统。该方法包括:1)对推荐系统建立攻击策略的搜索树;2)采用强化学习算法从所述搜索树中学习高效的攻击策略;3)根据学习得到的攻击策略以及测试攻击效果对推荐系统的脆弱性进行评估。本发明提出了针对复杂推荐系统,高效自适应评估其脆弱性的方案,该方案基于强化学习架构,无需过多人工干预,人工成本低,可快速定位到针对特定推荐系统的有效攻击手段,通过攻击效果进而来准确高效地对推荐系统脆弱性进行评估,获得的高效攻击策略也可以更有针对性地指导防御手段的设计。

著录项

  • 公开/公告号CN111414549A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京大学;

    申请/专利号CN201910397783.4

  • 申请日2019-05-14

  • 分类号

  • 代理机构北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人邱晓锋

  • 地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号

  • 入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20190514

    实质审查的生效

  • 2020-07-14

    公开

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