Watermarking Recommender Systems
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Sixiao, Long, Cheng, Yuan, Wei, Chen, Hongxu, Yin, Hongzhi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Data Watermarking for Sequential Recommender Systems
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unveiling Vulnerabilities of Contrastive Recommender Systems to Poisoning Attacks
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Manipulating Recommender Systems: A Survey of Poisoning Attacks and Countermeasures
von: Nguyen, Thanh Toan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nguyen, Thanh Toan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting
von: Yuan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Poisoning Federated Recommender Systems with Fake Users
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Poisoning Attacks and Defenses in Recommender Systems: A Survey
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Few-shot Model Extraction Attacks against Sequential Recommender Systems
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Poisoning Decentralized Collaborative Recommender System and Its Countermeasures
von: Zheng, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mask-based Membership Inference Attacks for Retrieval-Augmented Generation
von: Liu, Mingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Mingrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Green-Red Watermarking for Recommender Systems
von: Zhou, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated Learning
von: Neumann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Neumann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Preserving Privacy and Utility in LLM-Based Product Recommendations
von: Khezresmaeilzadeh, Tina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khezresmaeilzadeh, Tina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Poisoning Deep Learning Based Recommender Model in Federated Learning Scenarios
von: Rong, Dazhong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Rong, Dazhong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Towards Differential Privacy in Sequential Recommendation: A Noisy Graph Neural Network Approach
von: Hu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LazyDP: Co-Designing Algorithm-Software for Scalable Training of Differentially Private Recommendation Models
von: Lim, Juntaek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lim, Juntaek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Text Rewriting for Text-aware Recommender Systems
von: Oh, Sejoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oh, Sejoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Advancing Recommender Systems by mitigating Shilling attacks
von: Chichani, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chichani, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On Mitigating Data Sparsity in Conversational Recommender Systems
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Resolution Diffusion for Privacy-Sensitive Recommender Systems
von: Lilienthal, Derek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lilienthal, Derek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Graph Diffusion with Applications in Personalized PageRanks
von: Wei, Rongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wei, Rongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Practical Poisoning Attacks against Retrieval-Augmented Generation
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Secure Retrieval-Augmented Generation against Poisoning Attacks
von: Cheng, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Who Taught the Lie? Responsibility Attribution for Poisoned Knowledge in Retrieval-Augmented Generation
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DM4Steal: Diffusion Model For Link Stealing Attack On Graph Neural Networks
von: Chen, Jinyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jinyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Randomized algorithms for precise measurement of differentially-private, personalized recommendations
von: Laro, Allegra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Laro, Allegra, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Membership Inference Attacks on LLM-based Recommender Systems
von: He, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benchmarking Poisoning Attacks against Retrieval-Augmented Generation
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AgentPoison: Red-teaming LLM Agents via Poisoning Memory or Knowledge Bases
von: Chen, Zhaorun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zhaorun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Traceback of Poisoning Attacks to Retrieval-Augmented Generation
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Baolei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Training Differentially Private Ad Prediction Models with Semi-Sensitive Features
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
RAID: An In-Training Defense against Attribute Inference Attacks in Recommender Systems
von: Feng, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Attacks to Multi-Modal Models
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How to Forget Clients in Federated Online Learning to Rank?
von: Wang, Shuyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Shuyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HGAttack: Transferable Heterogeneous Graph Adversarial Attack
von: Zhao, He, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, He, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Effective and secure federated online learning to rank
von: Wang, Shuyi
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Shuyi
Veröffentlicht: (2024)
AI-Driven Guided Response for Security Operation Centers with Microsoft Copilot for Security
von: Freitas, Scott, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Freitas, Scott, et al.
Veröffentlicht: (2024)
POST: Email Archival, Processing and Flagging Stack for Incident Responders
von: Fairbanks, Jeffrey
Veröffentlicht: (2024)
von: Fairbanks, Jeffrey
Veröffentlicht: (2024)
Privacy-preserving recommender system using the data collaboration analysis for distributed datasets
von: Yanagi, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yanagi, Tomoya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Auditing Privacy in Multi-Tenant RAG under Account Collusion
von: Burnat, Florian A. D.
Veröffentlicht: (2026)
von: Burnat, Florian A. D.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Data Watermarking for Sequential Recommender Systems
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Unveiling Vulnerabilities of Contrastive Recommender Systems to Poisoning Attacks
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Manipulating Recommender Systems: A Survey of Poisoning Attacks and Countermeasures
von: Nguyen, Thanh Toan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting
von: Yuan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Poisoning Federated Recommender Systems with Fake Users
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)