本文综述了针对推荐系统的投毒攻击(PAR)研究现状，提出了一种新颖的三维分类法：组件特定攻击、目标驱动攻击和能力探测攻击。组件特定攻击针对不同推荐架构(如图结构、异构数据、强化学习系统)的固有漏洞；目标驱动攻击根据攻击者意图(如降低整体性能或操纵特定结果)进行区分；能力探测攻击则考察在有限资源和知识约束下的攻击效果。研究指出，现代推荐系统虽然准确性提升，但也引入了新的安全隐患，特别是深度学习模型对

这篇综述文章系统性地探讨了推荐系统中的投毒攻击及其防御措施。文章首先定义了投毒攻击的概念，即攻击者通过注入恶意训练数据来操纵推荐结果的行为。与对抗性攻击不同，投毒攻击针对的是模型的训练阶段而非推理阶段。 作者提出了一个五维分类法来分析投毒攻击，包括攻击目标（目标性/非目标性）、攻击知识（黑盒/灰盒/白盒）等维度。文章还详细比较了基于经典启发式和人工智能的两类攻击方法，并分析了推荐系统特有的安全挑战

这篇综述文章系统性地探讨了推荐系统中的投毒攻击及其防御措施。文章首先定义了投毒攻击的概念，即攻击者通过注入恶意训练数据来操纵推荐结果的行为。与对抗性攻击不同，投毒攻击针对的是模型的训练阶段而非推理阶段。 作者提出了一个五维分类法来分析投毒攻击，包括攻击目标（目标性/非目标性）、攻击知识（黑盒/灰盒/白盒）等维度。文章还详细比较了基于经典启发式和人工智能的两类攻击方法，并分析了推荐系统特有的安全挑战

本文介绍了全连接神经网络的基本结构与工作原理。全连接神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每一层的神经元都与上一层所有神经元相连。文章详细分析了神经网络单元结构，指出不激活时为线性回归模型，使用Sigmoid激活函数则变为逻辑回归模型。 重点讨论了激活函数的作用与类型，包括： Linear函数：适用于回归任务 Sigmoid函数：适用于二分类，但存在梯度消失问题 Tanh函数：改进Sigmoi

本文摘要：卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权重共享机制有效解决了全连接神经网络在处理图像时的局限。文章详细介绍了CNN的核心组件：卷积层通过滑动窗口(卷积核)提取局部特征，池化层降低维度保留关键信息，多通道处理机制适应不同图像格式。关键概念包括通道数、卷积运算规则、填充与步幅对输出尺寸的影响。最后以MNIST手写数字识别为例，展示了包含卷积层、池化层和全连接层的典型CNN实现代码。CNN通过这