Abordando amenazas de seguridad en sistemas de recomendación federados
Hablando sobre ataques de envenenamiento y estrategias de defensa para sistemas de recomendación federados.
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Tabla de contenidos
Los Sistemas de Recomendación Federados (FedRecs) son un tipo de sistema que ayuda a los usuarios a encontrar productos o contenido que les gusta mientras protege sus datos personales. Estos sistemas aprenden de las interacciones de los usuarios sin enviar datos crudos a un servidor central. Sin embargo, enfrentan serios problemas de seguridad porque actores maliciosos pueden unirse al sistema y manipular las recomendaciones.
Este artículo habla sobre una de las principales amenazas para los FedRecs: los Ataques de envenenamiento. Estos ataques pueden provenir de usuarios malintencionados que suben información dañina para alterar las recomendaciones. También vamos a cubrir cómo defenderse de esos ataques, enfocándonos en un nuevo método que muestra promesas para contrarrestar estas amenazas.
¿Qué son los Sistemas de Recomendación Federados?
Los FedRecs están diseñados para ofrecer recomendaciones personalizadas mientras mantienen la información del usuario privada. Esto es importante porque los sistemas tradicionales a menudo requieren que los usuarios compartan datos personales para funcionar de manera efectiva. Con el aumento de preocupaciones sobre la privacidad y regulaciones como GDPR en Europa y CCPA en EE. UU., los FedRecs ofrecen una solución que permite a los usuarios beneficiarse de recomendaciones personalizadas sin arriesgar su privacidad.
En un FedRec, los usuarios tienen sus propios datos locales y solo comparten actualizaciones de modelos en lugar de datos crudos con un servidor central. Este enfoque descentralizado permite más privacidad pero abre la puerta a posibles riesgos de seguridad.
La Vulnerabilidad de los FedRecs
Aunque los FedRecs ayudan a proteger los datos de los usuarios, no son infalibles. El problema principal es que cualquiera puede participar en el proceso de entrenamiento, incluidos los actores maliciosos. Estos actores pueden subir datos dañinos que afectan quién recibe qué recomendaciones. Esto se conoce como envenenamiento.
Cuando usuarios maliciosos suben datos corruptos, su objetivo es hacer que ciertos elementos parezcan más atractivos de lo que realmente son. Por ejemplo, podrían querer que un libro específico aparezca en la parte superior de las recomendaciones de todos, incluso si no es tan popular. Esto puede llevar a una visión distorsionada de lo que a la gente realmente le gusta, lo que puede afectar negativamente la experiencia del usuario.
Ataques de Envenenamiento Existentes
Se han desarrollado varios métodos para llevar a cabo ataques de envenenamiento en FedRecs. Algunos de los métodos conocidos incluyen:
PipAttack: Este método requiere muchos usuarios maliciosos y supone que tienen acceso a toda la información de popularidad de los elementos. Sin embargo, esto puede ser poco práctico en muchos escenarios del mundo real.
FedRecAttack: Este método es más eficiente en cuanto al número de usuarios maliciosos necesarios, pero se basa en la suposición de que estos malos usuarios pueden obtener algunos datos legítimos de usuarios, lo cual a menudo no es factible.
Muestreo Aleatorio: Algunos enfoques utilizan vectores aleatorios para representar las preferencias de los usuarios, lo que puede resultar en resultados poco confiables.
Estos métodos existentes a menudo dependen de suposiciones o conocimientos previos que pueden no ser ciertos durante los ataques reales, haciéndolos menos efectivos.
Nuevo Método de Ataque de Envenenamiento
Para abordar las vulnerabilidades de los FedRecs, presentamos un nuevo método de ataque llamado "PSMU" (Envenenamiento con Usuarios Maliciosos Sintéticos). Este método no depende de conocimientos previos ni requiere un gran grupo de usuarios maliciosos para ser efectivo.
La idea detrás de PSMU es simple. Al crear Usuarios Sintéticos que se comportan de manera similar a los usuarios reales en términos de recomendaciones, los atacantes maliciosos pueden aumentar las posibilidades de que sus elementos objetivo sean recomendados. Esto se logra seleccionando aleatoriamente elementos para simular preferencias de los usuarios y luego subiendo datos manipulados al servidor.
Así es como funciona:
Creación de Usuarios Sintéticos: Los usuarios maliciosos crean perfiles basados en elementos populares, lo que asegura que los comportamientos de estos usuarios sintéticos se asemejen a los de usuarios reales.
Subida de Gradientes Envenenados: Estos usuarios sintéticos comparten preferencias falsas, lo que ayuda a lograr tasas de exposición más altas para los elementos objetivo.
Efectividad: La belleza de PSMU es que requiere menos usuarios maliciosos y menos tiempo para obtener resultados en comparación con los métodos anteriores. Esto demuestra un riesgo de seguridad significativo en los marcos existentes de FedRec.
La Necesidad de Mecanismos de Defensa
A medida que la amenaza de ataques de envenenamiento crece, hay una necesidad urgente de mecanismos de defensa efectivos. Aunque se ha investigado sobre estrategias de defensa en configuraciones de aprendizaje federado en general, los FedRecs enfrentan desafíos únicos que hacen que estos métodos sean inadecuados.
Los problemas principales incluyen:
Datos No IID: A diferencia del aprendizaje federado tradicional, los datos de los usuarios en los FedRecs no están distribuidos de manera idéntica, lo que significa que los gradientes subidos pueden variar significativamente.
Parámetros Privados: El servidor no puede acceder a los parámetros privados de los usuarios. La mayoría de los métodos de defensa dependen de tener acceso al modelo completo, lo cual no es posible con los FedRecs.
Método de Defensa Propuesto: Hics
Para llenar el vacío en las defensas contra ataques de envenenamiento en los FedRecs, proponemos un nuevo método llamado "HiCS" (Recorte de Gradientes Jerárquico con Actualización Esparcida). Este método tiene como objetivo limitar los efectos de los gradientes envenenados mientras asegura que el rendimiento general del sistema de recomendación siga intacto.
Así es como funciona HiCS:
Recorte de Gradientes: El primer paso en HiCS es recortar los gradientes subidos por los usuarios. Esto significa que los usuarios maliciosos no pueden influir significativamente en el resultado incluso si participan en el proceso de entrenamiento.
Actualización Esparcida: En lugar de usar todos los gradientes subidos, HiCS los almacena en un banco de memoria y selecciona solo los gradientes más críticos para la actualización. Esto ayuda a eliminar los efectos de cualquier dato envenenado.
Recorte Adaptativo: El método también utiliza límites adaptativos para recortar los gradientes, asegurando que la influencia de los datos maliciosos se mantenga al mínimo.
La efectividad de HiCS se ha demostrado a través de extensos experimentos en sistemas comunes de FedRec. Los resultados indican que HiCS reduce exitosamente las tasas de exposición de los elementos objetivo manipulados por ataques sin perjudicar significativamente el rendimiento general del sistema de recomendación.
Conclusión
La amenaza de ataques de envenenamiento en los Sistemas de Recomendación Federados es real y está creciendo. La introducción de PSMU muestra una nueva forma en que los usuarios maliciosos pueden explotar estos sistemas, enfatizando la necesidad de defensas efectivas.
El método de defensa HiCS ofrece una solución práctica para combatir estas amenazas mientras se mantiene el rendimiento de los sistemas de recomendación. A medida que los FedRecs continúan ganando terreno por sus características de preservación de la privacidad, desarrollar defensas confiables será esencial para garantizar la confianza del usuario y la integridad del sistema.
A través de la investigación y la innovación continuas, es posible crear entornos de recomendación más seguros que protejan a los usuarios de actores maliciosos mientras siguen ofreciendo experiencias personalizadas.
Título: Manipulating Federated Recommender Systems: Poisoning with Synthetic Users and Its Countermeasures
Resumen: Federated Recommender Systems (FedRecs) are considered privacy-preserving techniques to collaboratively learn a recommendation model without sharing user data. Since all participants can directly influence the systems by uploading gradients, FedRecs are vulnerable to poisoning attacks of malicious clients. However, most existing poisoning attacks on FedRecs are either based on some prior knowledge or with less effectiveness. To reveal the real vulnerability of FedRecs, in this paper, we present a new poisoning attack method to manipulate target items' ranks and exposure rates effectively in the top-$K$ recommendation without relying on any prior knowledge. Specifically, our attack manipulates target items' exposure rate by a group of synthetic malicious users who upload poisoned gradients considering target items' alternative products. We conduct extensive experiments with two widely used FedRecs (Fed-NCF and Fed-LightGCN) on two real-world recommendation datasets. The experimental results show that our attack can significantly improve the exposure rate of unpopular target items with extremely fewer malicious users and fewer global epochs than state-of-the-art attacks. In addition to disclosing the security hole, we design a novel countermeasure for poisoning attacks on FedRecs. Specifically, we propose a hierarchical gradient clipping with sparsified updating to defend against existing poisoning attacks. The empirical results demonstrate that the proposed defending mechanism improves the robustness of FedRecs.
Autores: Wei Yuan, Quoc Viet Hung Nguyen, Tieke He, Liang Chen, Hongzhi Yin
Última actualización: 2023-04-15 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.03054
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.03054
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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