マルチエージェント共同フィルタリングシステムへの攻撃と防御: コネクティビティを介して
arXiv cs.MA ・ 2026-08-04
原題: Attacking and Defending Multi-Agent Collaborative Filtering Systems Through Connectivity
AI による要約
マルチエージェント共同フィルタリング（CF）システムは、自然言語インタラクションを通じて、LLMを搭載した自律的なユーザーエージェントとアイテムエージェントを調整して、好みを洗練し、レコメンデーションを生成する。システムは、データ駆動型の性質とマルチエージェントインタラクションの両方から脆弱性を継承する。コネクティビティがこれらのシステムの脆弱性をどのように変化させるかを理解することで、よりロバストなレコメンデーションパイプラインの開発が促進される。マルチエージェントシステム（MAS）文献から攻撃と防御を適応させ、AgentCFフレームワークで評価する。コネクティビティを2つの軸で特徴づける：（i）候補カウント（ユーザーごとのアイテム候補の数）と（ii）カタログ濃度（アイテムカタログの濃度）。
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