Buchumschlag

Secure Federated Graph-Filtering for Recommender Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Nicolas, Julien, Sabater, César, Maouche, Mohamed, Mokhtar, Sonia Ben, Coates, Mark
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval Cryptography and Security
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Differentially private and decentralized randomized power method
von: Nicolas, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inferring Communities of Interest in Collaborative Learning-based Recommender Systems
von: Belal, Yacine, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Beyond Similarity: Personalized Federated Recommendation with Composite Aggregation
von: Zhang, Honglei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Poisoning Federated Recommender Systems with Fake Users
von: Yin, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Green-Red Watermarking for Recommender Systems
von: Zhou, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DV-FSR: A Dual-View Target Attack Framework for Federated Sequential Recommendation
von: Qin, Qitao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Poisoning Decentralized Collaborative Recommender System and Its Countermeasures
von: Zheng, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Poisoning Attacks and Defenses in Recommender Systems: A Survey
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated Learning
von: Neumann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Scenario-Oriented Survey of Federated Recommender Systems: Techniques, Challenges, and Future Directions
von: Mi, Yunqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Watermarking Recommender Systems
von: Zhang, Sixiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Security of a Code-Based PIR Scheme
von: Lage, Svenja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Poisoning Deep Learning Based Recommender Model in Federated Learning Scenarios
von: Rong, Dazhong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Trans-RAG: Query-Centric Vector Transformation for Secure Cross-Organizational Retrieval
von: Liu, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Efficient Communication and Secure Federated Recommendation System via Low-rank Training
von: Nguyen, Ngoc-Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval-Augmented Review Generation for Poisoning Recommender Systems
von: Yang, Shiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RecPS: Privacy Risk Scoring for Recommender Systems
von: He, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Membership Inference Attacks on Recommender System: A Survey
von: He, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling Vulnerabilities of Contrastive Recommender Systems to Poisoning Attacks
von: Wang, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Differential Privacy in Sequential Recommendation: A Noisy Graph Neural Network Approach
von: Hu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Manipulating Recommender Systems: A Survey of Poisoning Attacks and Countermeasures
von: Nguyen, Thanh Toan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KnowML: Improving Generalization of ML-NIDS with Attack Knowledge Graphs
von: Guo, Xin Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-shot Model Extraction Attacks against Sequential Recommender Systems
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KGV: Integrating Large Language Models with Knowledge Graphs for Cyber Threat Intelligence Credibility Assessment
von: Wu, Zongzong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Decentralized Retrieval Augmented Generation System with Source Reliabilities Secured on Blockchain
von: Lu, Yining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Research on the Design of a Short Video Recommendation System Based on Multimodal Information and Differential Privacy
von: Yang, Haowei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data and Decision Traceability for SDA TAP Lab's Prototype Battle Management System
von: Pratti, Latha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The RAG Paradox: A Black-Box Attack Exploiting Unintentional Vulnerabilities in Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Choi, Chanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Driven Guided Response for Security Operation Centers with Microsoft Copilot for Security
von: Freitas, Scott, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spattack: Subgroup Poisoning Attacks on Federated Recommender Systems
von: Yan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preserving Privacy and Utility in LLM-Based Product Recommendations
von: Khezresmaeilzadeh, Tina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Text Rewriting for Text-aware Recommender Systems
von: Oh, Sejoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Securing RAG: A Risk Assessment and Mitigation Framework
von: Ammann, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Secure Retrieval-Augmented Generation against Poisoning Attacks
von: Cheng, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Deep Dive into Fairness, Bias, Threats, and Privacy in Recommender Systems: Insights and Future Research
von: Roy, Falguni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Recommender Systems by mitigating Shilling attacks
von: Chichani, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How to Forget Clients in Federated Online Learning to Rank?
von: Wang, Shuyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting
von: Yuan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SafeRAG: Benchmarking Security in Retrieval-Augmented Generation of Large Language Model
von: Liang, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LazyDP: Co-Designing Algorithm-Software for Scalable Training of Differentially Private Recommendation Models
von: Lim, Juntaek, et al.
Veröffentlicht: (2024)