| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2018-10-15 |
| タイトル |
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タイトル |
攻撃者の条件を緩和した推薦システムに対するModel Inversion攻撃 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Practical Model Inversion Attacks for Recommender Systems |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Model Inversion攻撃，推薦システム，協調フィルタリング，データポイゾニング |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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産業技術総合研究所 |
| 著者所属 |
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産業技術総合研究所／東京大学 |
| 著者所属 |
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KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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産業技術総合研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) / The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) |
| 著者名 |
披田野, 清良
村上, 隆夫
勝又, 秀一
清本, 晋作
花岡, 悟一郎
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| 著者名(英) |
Seira, Hidano
Takao, Murakami
Shuichi, Katsumata
Shinsaku, Kiyomoto
Goichiro, Hanaoka
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ユーザの行動履歴に基づきお薦めのアイテムを提示する推薦システムが利用されている．推薦システムに対するプライバシー暴露の攻撃としては，CSS 2017 において，著者らにより提案された推薦アイテムから過去にセンシティブなアイテムを高く評価したことを暴露する Model Inversion 攻撃がある．しかしながら，本攻撃は，計算量や攻撃者の前提知識の観点から非現実的な手法であった．そこで，本稿では，それらの条件を緩和した，より実用的な Model Inversion 攻撃を提案するとともに，実データを用いた評価実験を通して，提案手法の実現性を明らかにする． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Recommender systems using collaborative filtering (CF) have become increasingly popular in recent years. In CSS 2017, we proposed a model inversion attack on factorization-based CF, which enables us to disclose the past sensitive items highly rated by a user. However, that attack was not unfeasible due to its high computational cost and an unrealistic assumption about adversary's knowledge. In this paper, we further investigate a more practical model inversion attack, and validate its effectiveness through experiments using an actual dataset. |
| 書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
| 書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2018論文集
巻 2018,
号 2,
p. 793-800
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJCSS2018112.pdf (465.3 kB)
