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张小明 2026/1/12 5:43:26
自己做网站怎么赚钱,红豆梧州论坛,公司变更法人需要多少费用,网站html地图怎么做TLDR:本文系统地分析了推荐系统的安全性#xff0c;并提供了新的见解。具体而言#xff0c;针对 2018–2025 年期间超过 230 篇论文进行全面整理#xff0c;从攻击方法、检测策略、系统脆弱性、隐私风险等多个方面构建了推荐系统安全的完整框架。论文和代码均已Open Access并提供了新的见解。具体而言针对2018–2025年期间超过230篇论文进行全面整理从攻击方法、检测策略、系统脆弱性、隐私风险等多个方面构建了推荐系统安全的完整框架。论文和代码均已Open Access欢迎批评指正。导语推荐系统作为在线服务的核心组件能够有效帮助用户获取其可能感兴趣的信息。然而在实际应用中推荐系统长期面临安全威胁。攻击者通过注入恶意数据操纵推荐结果以谋取不当利益。当前针对推荐系统安全性的研究仍缺乏对攻击能力的全面认知。此外现有防御策略尚未与各类攻击特征建立系统性关联。尤为重要的是大多数现有防御方法在异常检测与取证分析中极少考虑实际应用场景下未标注的真实数据。鉴于上述问题本文对推荐系统的安全性进行了系统性梳理并提出了新的研究视角与见解。推荐系统攻防示意图引言随着电子商务、短视频及直播内容平台的快速发展推荐算法已成为互联网中最重要的内容分发机制之一。用户日常所接触的商品推荐、视频推送与新闻资讯实质上均由后台复杂的推荐算法动态计算生成。然而推荐系统并非绝对安全其可能遭受攻击与操纵甚至被黑灰产利用以谋取非法利益。因此推荐系统的安全性问题已引起学术界与工业界的广泛关注。基于此本综述旨在为研究人员提供一个系统而全面的视角以深入理解并有效应对推荐系统当前及未来可能面临的安全威胁。本文将推荐系统的安全研究划分为两个主要阶段第一初始阶段该阶段的攻击策略与防御方法相对简单第二发展阶段为应对日益复杂且隐蔽的攻击行为检测技术逐渐转向对模型泛化能力的关注。具体而言本文首先从攻击角度出发将攻击模型归纳为四类基于目标的攻击策略、针对安全与隐私的攻击策略、基于先验知识的攻击策略以及针对其他推荐系统的攻击策略。在防御层面现有检测模型可进一步划分为基于统计的行为建模、基于隐藏特征的检测方法、面向隐私攻击的防御机制、基于关联挖掘的异常发现以及面向真实场景数据的异常取证技术。最后本文提出了若干潜在的研究方向为推荐系统安全领域的后续研究提供理论参考与实践指导。此外为促进实验的可重复性与研究成果的横向比较本综述同步构建并公开了一个涵盖典型攻击与防御方法的资源库https://github.com/xiaofengbbb/RS-Papers。文献分类文章的贡献点系统性地探讨推荐系统的攻击与防御机制本文系统梳理了当前针对推荐系统的典型攻击模型深入剖析其攻击机理并评估了现有防御策略的可行性与适用范围。同时对现有的攻击检测方法进行了归纳与分析评述其有效性及局限性。从防御视角反观攻击行为通过对比分析攻击与防御相关研究本文揭示了二者之间的内在关联。对于已有防御手段的攻击类型文章系统总结了相应防御机制的优势与不足对于尚未有效防御方案的攻击则探讨了潜在的应对方案与研究方向。面向真实未标记数据的异常发现与取证分析本文讨论了在缺乏标注信息的真实场景下如何开展异常行为的取证识别与有价值模式的挖掘并对现有防御方法在该类环境中的实际应用效果进行了定性评估。提出基线方法选择的指导建议文章提出了一套选择合适基准方法的原则性建议旨在为研究人员在实验设计中合理选取对比方法提供参考依据。构建开源研究资源库为推动推荐系统安全领域的学术交流与技术发展本文构建了一个公开的文献与代码存储库系统整合了主流攻击与防御方法的实现资源。展望未来研究方向文章总结了推荐系统安全领域亟待探索的关键问题与潜在研究方向为后续工作提供了思路指引。针对推荐系统的攻击策略我们从四个维度系统梳理了推荐系统攻击领域的研究进展基于攻击目标的策略分类AS-T包括单目标攻击与多目标攻击。针对安全与隐私威胁的攻击策略AS-SP进一步划分为安全攻击和隐私攻击。基于先验知识利用的攻击策略AS-PK涵盖知识渗透攻击与知识转移攻击两类。面向特定推荐系统的攻击策略AS-ORS涉及针对联邦推荐系统、基于对比学习的推荐系统以及大语言模型推荐系统的攻击方法。如图所示文章展示了各维度研究成果所占的比例分布。在此基础上进一步探讨了针对每个攻击维度设计相应防御机制的可行性并提出了具有前瞻性的研究方向。此外图中还标示了当前广泛采用的基于隐蔽行为的攻击策略以反映其在现有研究中的受关注程度。攻击分类示意图针对推荐系统的检测与异常取证我们从五个维度系统梳理了推荐系统防御方法的研究进展基于统计的行为建模DM-BR涵盖用户评分行为与物品分布特征的量化分析。基于隐性特征的检测方法DM-HF包括统计特征的优化改进以及模型性能与鲁棒性的提升策略。针对隐私攻击的防御机制DM-PA主要从差分隐私保护与数据脱敏技术两个维度展开。基于关联挖掘的异常发现DM-AD涉及攻击目标的识别分析及基于图结构的检测方法研究。面向真实场景数据的异常取证DM-AF包含对真实数据环境下的检测实践与异常行为的取证分析。如图所示文章展示了各维度防御方法在现有研究中所占的比例分布。在此基础上系统分析了当前检测方法面临的主要挑战与局限性并提出了具有前瞻性的未来研究方向。检测与异常取证分类示意图现有挑战与未来方向攻击研究的差距高隐蔽性攻击的挑战当前的研究方法主要集中在对推荐系统的可用性攻击上在一定程度上忽视了攻击行为的隐蔽性。然而高度隐蔽的攻击对推荐系统的安全性构成了实质性威胁。当攻击规模较小时破坏力较弱。随着规模的增加检测机制更容易识别攻击。因此攻击者需要平衡可用性和隐蔽性以实现难以检测但真正有效的攻击效果。用户隐私攻击的挑战尽管差分隐私和数据匿名化能够有效防止隐私泄露但推荐系统的输入和输出仍会暴露少量用户敏感信息。因此如何从少量暴露的信息中窃取用户隐私已成为攻击者关注的问题。针对基于大语言模型的推荐系统的攻击挑战大语言模型在推荐系统中的广泛应用为攻击者提供了新的攻击策略使得诸如提示注入攻击、训练数据中毒攻击和模型窃取攻击等各种攻击成为可能。侧信息整合的挑战随着防御机制的日益成熟基于评分行为的攻击方法越来越难以达到预期效果。除了评分之外侧信息例如点赞/点踩、评论、图片能够提供更丰富的用户行为和偏好信息。检测的差距与方向异常检测的必要性当前的检测机制高度依赖大量原始评分数据这不仅容易导致数据不平衡问题还容易受到噪声数据的干扰。然而攻击者在实施攻击前通常会暴露少量异常行为。如果能捕捉到这些信号将为检测方法的设计提供重要思路。统一的检测机制当前的防御方法主要针对特定类型的推荐系统因此它们在不同推荐系统之间的可转移性相当有限。然而推荐系统的开放性使其容易受到多种类型的攻击。因此不依赖攻击细节的检测机制是当前防御的关键方向。攻击目标的早期检测高度隐蔽的攻击通常通过多阶段和深层次渗透方法来构成威胁而传统的基于隐藏特征的单检测机制在应对此类攻击时往往表现出明显的局限性。要实现精准检测防御方法需要采用分而治之的检测策略逐步分离可疑目标并通过将检测与攻击目标的二次验证相结合来降低误报率。现实世界数据的适用性当前的检测方法主要依靠合成数据来验证其有效性。然而合成数据往往无法还原真实数据的复杂性。此外真实数据通常包含大量噪声和异常值而且也不确定其中是否包含攻击数据。因此获取真实数据仍然是一个挑战。总结本综述系统梳理了针对推荐系统的现有攻击与防御方法旨在为深入理解推荐系统的安全性提供全面且具有发展性的研究视角。首先本文阐述了推荐系统的威胁模型为分析其面临的安全挑战奠定了理论基础。随后提出了全新的攻击与防御分类体系。基于该分类框架系统归纳并分析了文献中所涵盖的95种攻击方法及其对应的130种防御机制。进一步地通过对攻击与防御技术的对比与关联性探讨揭示了二者之间的内在互动关系并从中提炼出更具深度的研究见解。更多技术细节请阅读原始论文。相关工作Z. Yang, Y. Feng, J. Li, P. Wang and Z. Liu, “Meet Trick With Trick: Revealing Collusion Intentions in Highly Concealed Poisoning Behavior,” in IEEE TDSC, doi: 10.1109/TDSC.2025.3613425.论文https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11176436我们针对高度隐蔽或小规模的数据投毒攻击提出了一种名为METT的分而治之的检测方法。首先我们提出利用基于群体和个体层面不公平序列的因果推断来增强用户-物品共生关联的可靠性。然后我们开发了一种名为ideaT的新型攻击目标早期检测方法。最后利用一种在行为边界模糊的情况下具有抗干扰能力的机制进一步区分虚假注入。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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