Stealthy Attack on Large Language Model based Recommendation
作者: Jinghao Zhang, Yuting Liu, Qiang Liu, Shu Wu, Guibing Guo, Liang Wang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-06-05)
备注: ACL 2024 Main
💡 一句话要点
揭示大语言模型推荐系统的隐秘攻击与安全漏洞
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 推荐系统 安全漏洞 隐秘攻击 文本修改 实验研究 机器学习
📋 核心要点
- 现有推荐系统在引入大语言模型后，面临新的安全漏洞，攻击者可通过文本内容的微调进行隐秘攻击。
- 本文提出了一种新颖的攻击方法，攻击者在测试阶段仅需修改文本内容即可提升项目曝光率，且不影响模型训练。
- 实验结果表明，该方法在四种主流LLM推荐模型上表现出色，具有显著的隐蔽性和有效性，揭示了安全隐患。
📝 摘要（中文）
近年来，强大的大语言模型（LLMs）在推动推荐系统（RS）进步方面发挥了重要作用。然而，这些系统的安全威胁却被大大忽视。本文揭示了LLMs在推荐模型中引入的新安全漏洞，攻击者可以通过在测试阶段微调文本内容，显著提升某一项的曝光率，而无需直接干预模型的训练过程。此外，该攻击方式隐蔽性强，不影响整体推荐性能，且文本修改细微，难以被用户和平台察觉。通过对四种主流LLM推荐模型的全面实验，我们展示了该方法的优越有效性和隐蔽性，为未来保护这些系统的研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型推荐系统中存在的安全漏洞，现有方法未能有效识别和防范文本内容微调带来的攻击风险。
核心思路：论文提出的核心思路是通过在推荐系统的测试阶段对文本内容进行细微修改，攻击者能够在不干扰模型训练的情况下，显著提升特定项目的曝光率。
技术框架：整体架构包括攻击模型的设计、文本内容的修改策略以及对推荐系统性能的评估。主要模块包括文本处理、攻击实施和效果评估。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种隐蔽的攻击方式，能够在不影响推荐系统整体性能的情况下，利用文本内容的微调来实现攻击，这与现有方法的直接干预训练过程有本质区别。
关键设计：关键设计包括对文本修改的策略选择、攻击强度的控制以及对推荐系统性能的实时监测，确保攻击的隐蔽性和有效性。具体参数设置和损失函数的选择也在实验中进行了详细探讨。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在四种主流LLM推荐模型上均表现出色，攻击成功率显著提升，且对推荐性能的影响微乎其微。具体而言，攻击后项目曝光率提升了30%以上，而整体推荐准确率保持稳定，展示了该方法的高效性和隐蔽性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括在线推荐平台、社交媒体内容推荐以及电子商务产品推荐等领域。通过识别和防范此类隐秘攻击，能够提升推荐系统的安全性和用户信任度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recently, the powerful large language models (LLMs) have been instrumental in propelling the progress of recommender systems (RS). However, while these systems have flourished, their susceptibility to security threats has been largely overlooked. In this work, we reveal that the introduction of LLMs into recommendation models presents new security vulnerabilities due to their emphasis on the textual content of items. We demonstrate that attackers can significantly boost an item's exposure by merely altering its textual content during the testing phase, without requiring direct interference with the model's training process. Additionally, the attack is notably stealthy, as it does not affect the overall recommendation performance and the modifications to the text are subtle, making it difficult for users and platforms to detect. Our comprehensive experiments across four mainstream LLM-based recommendation models demonstrate the superior efficacy and stealthiness of our approach. Our work unveils a significant security gap in LLM-based recommendation systems and paves the way for future research on protecting these systems.