Encoded but Exposed: Language Embeddings can Reveal More Than They Should in Recommender Systems

arXiv cs.CR · 16 oct, 06:00

Un estudio demuestra que los embeddings de lenguaje utilizados en sistemas recomendadores pueden revelar identidades de elementos mediante un ataque simple de similitud coseno, incluso cuando el adversario solo tiene acceso a descripciones parciales de fuentes externas. La fuga de información persiste a través de la alineación semántica entre descripciones obtenidas independientemente y puede propagarse a la reidentificación de usuarios a partir de valoraciones escasas.