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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 4,018 - 4,026 (9page)
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Recommendation systems are trending nowadays, and with the vast deployment of these systems, data protection is required. This paper focuses on the security efforts in a recommendation system for a dataset. In some domains (e.g., the medical, or financial sector), data security and the impact of data manipulation on a system are more relevant than others. The work’s primary goal is to focus on data security effects on recommendation systems and how to protect our dataset from intruders if any data is changed. In this project, the data set was attacked by an intruder, which changed the dataset which was correctly, and as a result, the output that was predicted was wrong, and as an effect of that, the user failed to proceed and complete the task on time, and the project failed.
We apply classification using a convolutional neural network (CNN) on two different datasets separately. We measure the effect of the data manipulation over these networks. We compare the result of a neural network trained on the original dataset with the one trained with the modified dataset. We consider a dataset containing ten different cases. We modify the dataset by changing the output values of one use case. Once the values are modified, we train a separate neural network based on this new dataset. The recommendation system was trained and tested on the modified data, and the results were wrongly calculated due to the data set differing from the original data set. When we apply a similar training and testing process on both Neural Networks, the modified dataset has incorrect results for 10 percent of the dataset.
We apply classification using a convolutional neural network (CNN) on two different datasets separately. We measure the effect of the data manipulation over these networks. We compare the result of a neural network trained on the original dataset with the one trained with the modified dataset. We consider a dataset containing ten different cases. We modify the dataset by changing the output values of one use case. Once the values are modified, we train a separate neural network based on this new dataset. The recommendation system was trained and tested on the modified data, and the results were wrongly calculated due to the data set differing from the original data set. When we apply a similar training and testing process on both Neural Networks, the modified dataset has incorrect results for 10 percent of the dataset.
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