Manipulating Federated Recommender Systems: Poisoning with Synthetic Users and Its Countermeasures

请概述每个章节的主要内容

• 介绍：本文研究了联邦推荐系统（FedRecs）面临的数据投毒和梯度投毒攻击威胁，并提出了相应的防御方法。
• 背景与相关工作：介绍了联邦推荐系统、攻击联邦推荐系统的方法以及现有的防御方法。
• 联邦推荐框架：描述了联邦推荐框架的基本原理和主要参数。
• 攻击方法：提出了一种使用合成恶意用户进行投毒攻击的方法（PSMU）。
• 防御方法：提出了一种分层梯度剪切与稀疏化更新方法（HiCS）来防御梯度投毒攻击。
• 实验：通过在两个真实数据集上进行大量实验，展示了所提出的攻击和防御方法的有效性。

论文试图解决什么问题？

该论文试图解决的问题是在联邦推荐系统（FedRecs）中实施有效的数据投毒攻击（即使没有先验知识），以及针对这种攻击提出一种新颖的防御方法（HiCS）。论文首先提出了一种名为PSMU（Poisoning with Synthetic Malicious Users）的有效投毒攻击，该攻击可以在较少的恶意用户和较少的训练周期内攻击FedRecs，从而揭示了FedRecs对梯度投毒攻击的脆弱性。然后，论文提出了一种名为HiCS（Hierarchical Gradient Clipping and Sparsification Update）的新颖防御方法，用于抵御FedRecs中的梯度投毒攻击。通过在两个真实世界推荐数据集上进行大量实验，论文展示了PSMU攻击和HiCS防御方法的有效性和优越性。

这篇文章的主要研究方法

这篇文章的主要研究方法包括以下几点：

• 提出了一种名为PSMU（Poisoning with Synthetic Malicious Users）的攻击方法，用于攻击联邦推荐系统（FedRecs），该方法无需先验知识且使用较少的恶意用户和较少的训练周期。
• 提出了一种名为HiCS（Hierarchical Gradient Clipping and Sparsification U