《推薦系統(tǒng)中基于目標項目分析的托攻擊檢測研究》：
　�、偎阉饕�擎是指運用一定的策略，使用特定的程序?qū)�互�?lián)網(wǎng)上的信息資源搜集整理，對信息組織和處理后，供用戶輸入關(guān)鍵詞查詢的系統(tǒng)。它搜集并整理互聯(lián)網(wǎng)上的信息并根據(jù)用戶的查詢關(guān)鍵詞返回相應(yīng)結(jié)果。搜索引擎不僅能夠滿足人們絕大多數(shù)的搜索需求，還可以按照用戶的方式對搜索結(jié)果進行個性化排序。根據(jù)有關(guān)調(diào)查報告顯示，截至2014年6月，中國搜索引擎用戶數(shù)達到50749萬人，較去年同期增長3711萬人，增長率為7.9%。這表明搜索引擎已經(jīng)逐漸融人人們的日常生活之中。
　　搜索引擎雖然在用戶能提供明確需求時功能強大，但是它只能被動地向用戶展示信息，無法主動地向用戶提供服務(wù)，具有一定的局限性。同時對用戶而言，將需求表達成一個或者幾個合適的關(guān)鍵詞是一個較大的挑戰(zhàn)。例如，用戶面對成千上萬的音樂專輯時，往往難以找出符合自己興趣音樂的關(guān)鍵詞。此時搜索引擎難以提供有效的幫助，這就需要一個更為自動化的信息過濾工具幫助用戶從龐大的音樂庫中找到其感興趣的音樂。另外，搜索結(jié)果的排序受到用戶越來越多的關(guān)注，如何對搜索結(jié)果進行排序顯得尤為重要，而競價排名的出現(xiàn)，也成為搜索引擎被人詬病的原因之一。
　　②推薦系統(tǒng)是一種通過分析用戶的歷史行為信息、使用習慣等向用戶主動推送信息的工具。電子商務(wù)是推薦系統(tǒng)的主要應(yīng)用領(lǐng)域，在電子商務(wù)不斷發(fā)展壯大的今天，各種商品信息在電子商務(wù)網(wǎng)站上不斷涌現(xiàn)，用戶往往需要花費大量的時間在各類商品信息中尋找自己想要的商品。推薦系統(tǒng)通過對用戶的歷史消費習慣、點擊情況等信息進行分析，向用戶呈現(xiàn)感興趣的甚至是潛在感興趣的商品，從而減少用戶瀏覽無用信息的時間以幫助用戶獲得更好的購物體驗，并且能夠為電子商務(wù)站點帶來更多的營業(yè)額。
　　推薦系統(tǒng)促進了電子商務(wù)的發(fā)展，同時電子商務(wù)的進一步發(fā)展依賴于推薦系統(tǒng)自身功能的完善。推薦系統(tǒng)需要用戶大量的歷史記錄作為預(yù)測的依據(jù)，一般來說，用戶提供的歷史數(shù)據(jù)越多，推薦系統(tǒng)向用戶推薦的結(jié)果就越準確。推薦系統(tǒng)管理者希望用戶能夠提供對項目真實的評價從而使推薦系統(tǒng)能夠產(chǎn)生高質(zhì)量的推薦服務(wù)，然而在現(xiàn)實中，惡意用戶利用推薦系統(tǒng)評分驅(qū)動的工作機制與開放性的特點來謀求不正當利益。惡意用戶向推薦系統(tǒng)中注入虛假評價信息以達到干擾推薦系統(tǒng)正常推薦的目的，其結(jié)果是損害正常用戶的利益和推薦系統(tǒng)的信譽。例如在電子商務(wù)平臺中，部分廠商為了銷售更多的商品，向推薦系統(tǒng)注入虛假的評分信息或評論信息來提高商品在推薦系統(tǒng)中的排名；或者使用類似的方法打壓競爭對手銷售的產(chǎn)品，以此來提高自己商品的銷量。現(xiàn)實生活中也不乏這樣的例子：索尼影業(yè)公司就曾經(jīng)偽造電影評論信息來宣傳正在發(fā)行的電影；亞馬遜網(wǎng)站曾遭到外來的攻擊，當用戶瀏覽與宗教相關(guān)的書籍時，系統(tǒng)會向用戶推薦有關(guān)性方面的書籍。
　　為了減少虛假信息對于推薦系統(tǒng)的影響，推薦系統(tǒng)管理者探討使用各種技術(shù)防御惡意程序的攻擊。例如，實行實名制，審核系統(tǒng)用戶信息，增加惡意用戶向推薦系統(tǒng)中注入托攻擊概貌的難度；使用驗證碼，增加惡意程序的攻擊成本。然而，這些方法能阻止部分惡意程序，但同時也增加了正常用戶使用推薦系統(tǒng)的難度，不利于推薦系統(tǒng)的擴展。
　　除了惡意程序?qū)ν扑]系統(tǒng)的攻擊之外，現(xiàn)實中還有專門提供托攻擊服務(wù)的人群，被稱為“網(wǎng)絡(luò)水軍”。例如手機軟件公司為了推廣自己開發(fā)的軟件，通過雇傭網(wǎng)絡(luò)水軍來下載使用自己的軟件，使得軟件在軟件排行榜上的名次上升，吸引更多的用戶下載使用。網(wǎng)絡(luò)水軍的出現(xiàn)造成部分公司通過人為操縱下載量的方式長期占據(jù)軟件排行榜前列導(dǎo)致了不公平競爭。
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