电商CTO必读:首个人工智能虚假点评系统的攻防分析

水军的虚假点评是各大知名电商平台最为头疼的问题之一,因为虚假点评不但会误导消费者,拉低用户体验,而且会给商家带来巨大损失,同时也给电商平台自身的品牌和发展带来难以估量的危害。

针对美版大众点评网站Yelp分析显示,餐馆每增加一个一星差评,营收就会下滑5-9%。

过去,电商平台最为头疼的虚假点评主要来自”集团化作战“的雇佣水军,例如国内的某些QQ群以及国外的crowdturfing这样的水军劳动力市场,包括亚马逊和Yelp等公司不断开发新的点评过滤系统来与水军对抗。但是一种新的虚假点评技术的出现,也许将成为电商平台的噩梦,那就是人工智能虚假点评技术。

最近芝加哥大学的三位学者首次对人工智能水军点评系统的攻防进行了深入研究。发现利用最新的深度学习技术,以及电商平台公开的点评大数据,攻击者能够对基于RNN卷积神经网络模型的人工智能点评系统进行高强度高质量训练,从而能够生成与特定品类匹配的,定制化的,几可乱真的“高仿”虚假点评。

对于电商平台的技术负责人来说,只有深入了解浮现中的人工智能水军点评系统的算法模型和攻击方法,才能制定有效的防御策略和技术规划。

以下为研究论文原文:

 

 

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