쇼핑 에이전트를 어떻게 설득할 것인가?

쇼핑 에이전트가 전자상거래 환경에서 중요한 위치를 차지하게 될수록 일부에서는 쇼핑 에이전트의 취약점을 공격하여 부당한 이익을 취하려는 다양한 시도가 이뤄질 것으로 생각됩니다. 예상할 수 있는 공격방법으로는, 앞장에서 예시로 든 학습 데이터 중독 공격 외에 초고속 가격 변동 사기, 학습 알고리즘 타겟팅 공격, 맥락 전환 사기, 그리고 연합 학습 환경에서의 데이터 중독 공격 등이 있다. 이런 방식들은 기존의 보안 기술로는 효과적으로 대응하기 어려운 새로운 종류의 위협입니다. 기존의 보안 기술은 주로 웹 봇 방지, 콘텐츠 필터링, 정적인 시점의 가격 모니터링 등에 초점을 맞추고 있어, 쇼핑 에이전트의 학습 알고리즘 자체를 타겟팅하는 정교한 공격이나 밀리초 단위의 초고속 가격 변동과 같은 동적인 조작에 대응하기..