多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究
Attacking and Defending Multi-Agent Collaborative Filtering Systems Through Connectivity
AI 导读
研究将通用多智能体系统（MAS）中的攻击与防御方法迁移至基于智能体的协同过滤场景，在 AgentCF 框架下评估连接性对攻防效果的影响。连接性由每用户每轮候选物品数和跨用户物品目录重叠度两个维度刻画，实验揭示了用户与物品智能体之间的角色不对称、攻击效果的非单调时间动态，以及传播类与提取类攻击目标间的分化模式。研究还探索了传染病学启发的静态指标用于排序协同过滤配置的预期攻击结果。