中检失败 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

推荐系统是一种能够有效替代搜索算法的方式，广泛应用于视频、电商、广告等网站，在当今的工业界中得到了广泛的应用。推荐系统通过对信息的过滤向各种用户推送与用户特征相匹配的物品。在学术界中也不乏对推荐系统的研究。然而由于推荐算法自身对用户文件开放和敏感的特性，系统在应对恶意恶意攻击方面可能会表现出脆弱性。 目前针对推荐系统进行攻击的行为屡见不鲜。黑灰产人员通过各种方式进行刷榜，对商品、新闻等的推荐进行恶意篡改，从而谋取非法利益。 因此本项目将在学术界已有的基础上，基于深度学习对推荐系统攻击模型进行研究，从而促进推荐系统的安全性发展。我们计划以GAN（生成式对抗网络）或者图神经网络等方式实现对推荐系统的攻击。