针对推荐系统的隐蔽虚假用户数据的黑盒对抗攻击

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摘要：攻击者将设计好的对抗样本（即虚假用户）注入目标推荐系统以达到非法目的，严重影响推荐系统的安全性和可靠性. 实际场景中攻击者难以获取目标模型的详细知识，利用梯度优化在局部代理模型中生成对抗样本成为一种有效的黑盒攻击策略，然而，这些方法存在梯度陷入局部极小值的问题，限制了对抗样本的迁移能力，降低了（剩余304字）

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