Observation-Free Attacks on Online Learning to Rank

📄 arXiv: 2509.22855v4 📥 PDF

作者: Sameep Chattopadhyay, Nikhil Karamchandani, Sharayu Moharir

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-12-02)

💡 一句话要点

提出针对在线排序学习的无观察攻击框架，提升目标项目排名并诱导线性遗憾。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 在线排序学习 对抗攻击 无观察攻击 信息检索 推荐系统

📋 核心要点

  1. 在线排序学习算法在实际应用中面临对抗攻击的威胁，现有研究对其脆弱性认识不足。
  2. 提出无观察攻击框架，通过操纵少量样本，在提升目标项目排名的同时诱导算法产生线性遗憾。
  3. 理论分析表明攻击策略仅需少量操作即可成功，并在真实数据集上验证了有效性。

📝 摘要（中文）

在线排序学习(OLTR)在信息检索和机器学习系统中扮演着关键角色，广泛应用于搜索引擎和内容推荐器。然而，尽管OLTR算法被广泛采用，但它们对协同对抗攻击的脆弱性仍然知之甚少。本文提出了一个新颖的框架，用于攻击一些广泛使用的OLTR算法。该框架旨在提升一组目标项目的排名，使其在T - o(T)轮中出现在前K个推荐列表中，同时在学习算法中诱导线性遗憾。我们提出了两种新的攻击策略：CascadeUCB1的CascadeOFA和PBM-UCB的PBMOFA。我们提供了理论保证，表明这两种策略只需要O(log T)次操作就能成功。此外，我们还用真实世界数据上的实验结果来补充我们的理论分析。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线排序学习(OLTR)算法在面对对抗攻击时的脆弱性问题。现有的OLTR算法在设计时通常没有充分考虑对抗样本的影响，容易被攻击者利用，导致推荐结果的偏差和用户体验的下降。攻击者可以通过操纵用户反馈或搜索查询来影响OLTR模型的学习过程，从而提升特定项目的排名或降低其他项目的排名。

核心思路：论文的核心思路是在不直接观察OLTR算法内部状态的情况下，通过精心设计的攻击策略，操纵输入数据，使得目标项目在推荐列表中获得更高的排名，同时诱导学习算法产生线性遗憾。这种攻击方式模拟了实际应用中攻击者无法完全了解系统内部机制的情况，更具现实意义。

技术框架：该框架主要包含两个攻击策略：CascadeOFA和PBMOFA，分别针对CascadeUCB1和PBM-UCB两种OLTR算法。整体流程是，攻击者根据当前的模型状态和目标项目的特征，选择合适的攻击策略，并生成相应的对抗样本。这些对抗样本被注入到OLTR算法的训练数据中，从而影响模型的学习过程。攻击的目标是在一定轮数内，将目标项目提升到前K个推荐列表中，并最大化算法的遗憾值。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了无观察攻击(Observation-Free Attack)的概念，即攻击者不需要直接访问或观察OLTR算法的内部状态，而是通过操纵输入数据来实现攻击目标。与传统的对抗攻击方法相比，这种无观察攻击更具隐蔽性和实用性，因为在实际应用中，攻击者通常无法获得模型的内部信息。

关键设计：CascadeOFA和PBMOFA是两种针对特定OLTR算法的攻击策略。CascadeOFA利用CascadeUCB1算法的特性，通过操纵用户对目标项目的点击反馈来提升其排名。PBMOFA则针对PBM-UCB算法，通过改变用户对不同位置的点击概率来影响模型的学习。这两种策略都经过精心设计，以确保攻击的有效性和效率，同时尽量减少对其他项目的负面影响。理论分析表明，这两种策略只需要O(log T)次操作就能成功。

📊 实验亮点

论文通过理论分析证明，所提出的CascadeOFA和PBMOFA攻击策略只需要O(log T)次操作就能成功地将目标项目提升到前K个推荐列表中，并在学习算法中诱导线性遗憾。在真实数据集上的实验结果表明，这些攻击策略在实际应用中具有很高的有效性，能够显著影响OLTR算法的排序结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和增强在线排序学习系统的安全性。通过模拟和分析各种攻击场景，可以帮助开发者发现OLTR算法的潜在漏洞，并设计更具鲁棒性的模型和防御机制。此外，该研究还可以用于开发新型的对抗训练方法，提高OLTR算法在面对恶意攻击时的性能和稳定性。潜在的应用领域包括搜索引擎、推荐系统、广告排序等。

📄 摘要（原文）

Online learning to rank (OLTR) plays a critical role in information retrieval and machine learning systems, with a wide range of applications in search engines and content recommenders. However, despite their extensive adoption, the susceptibility of OLTR algorithms to coordinated adversarial attacks remains poorly understood. In this work, we present a novel framework for attacking some of the widely used OLTR algorithms. Our framework is designed to promote a set of target items so that they appear in the list of top-K recommendations for T - o(T) rounds, while simultaneously inducing linear regret in the learning algorithm. We propose two novel attack strategies: CascadeOFA for CascadeUCB1 and PBMOFA for PBM-UCB . We provide theoretical guarantees showing that both strategies require only O(log T) manipulations to succeed. Additionally, we supplement our theoretical analysis with empirical results on real-world data.