Öneri sistemleri için gürbüz tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of robust prediction models for recommender systems
Yazar: HALİL İBRAHİM AYAZ
Danışman: DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS)

Özet:
Öneri sistemleri, aşırı bilgi yükü sorununun ele alınmasında önemli bir rol oynamaktadır. Giderek artan bir literatür öneri sistemlerinin önemini kabul etmektedir. Ancak bu sistemler, öneri sistemlerinin performansını olumsuz yönde etkileyen şilin ataklarına maruz kalmaktadır. Söz konusu saldırıları tespit etmek için birçok çalışma sunulmuş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ancak çalışmaların çoğu çevrimdışı yöntemler sunmuştur. Bu nedenle, bu sistemlerin gürbüzlüğünü artırmak için çevrimiçi ve anlık atak tespit yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasında, öneri sistemlerine anlık müdahaleyi mümkün kılmak için yeni bir çevrimiçi şilin saldırı tespiti önerilmektedir. Şüpheli kullanıcıları tespit etmek için kalite kontrol grafikleri kullanılmıştır. Tespit edilen şüpheli kullanıcılar yoğunluk tabanlı kümeleme algoritması ile kontrol edilmektedir. Kontrol sürecinde kullanıcı benzerliklerini bulmak için korelasyon analizi kullanılmaktadır. Önerilen yöntemin performansını göstermek için duyarlılık, kesinlik ve F1-skorları verilmiştir. Bu çalışmanın ana katkısı, şilin saldırılarının tüm veri kümesi yerine şüpheli kullanıcılar arasında tespit edilmesidir. Ayrıca, saldırı zamanı tespit sürecinde ek bir öznitelik olarak kullanılmıştır. Öneri sistemlerinin gürbüzlüğünü sağlamak için tespit edilen ataklar ile bir sınıflandırma algoritması eğitilerek gelecekteki benzer atakların tespitinin kolaylaştırılması sağlanmıştır. Burada atak ve gerçek profiller arasındaki sayı eşitsizliğini dengelemek amacıyla aşırı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Yine atak profillerin olmadığı durumlarda tek sınıflı destek vektör makinaları ile atak tespiti sağlanmıştır.

Abstract:
Recommender systems play an important role in addressing the problem of information overload. A growing body of literature recognizes the importance of recommender systems. However, these systems are subject to shilling attacks that adversely affect the performance of recommender systems. Many works have been presented to detect these attacks and have achieved successful results. However, most of the works have presented offline methods. Therefore, there is a need for online and instantaneous attack detection methods to improve the robustness of these systems. In this thesis, we propose a novel online shilling intrusion detection to enable instantaneous intervention in recommender systems. Quality control charts are used to detect suspicious users. The detected suspicious users are checked with a density-based clustering algorithm. Correlation analysis is used to find user similarities in the checking process. Recall, precision and F1-scores are given to show the performance of the proposed method. The main contribution of this work is that shilling attacks are detected among suspicious users instead of the whole dataset. Furthermore, the attack time is used as an additional attribute in the detection process. To ensure the robustness of the recommender systems, a classification algorithm is trained with the detected attacks to facilitate the detection of similar attacks in the future. Here, oversampling is used to compensate for the number disparity between attack and real profiles. Again, in the absence of attack profiles, single class support vector machines were used for attack detection.