臉書點(diǎn)贊被攻破暴露個(gè)性化推薦漏洞

?當(dāng)前，個(gè)性化推薦成為互聯(lián)網(wǎng)的熱門詞匯，無(wú)論是社交網(wǎng)絡(luò)、購(gòu)物網(wǎng)站，還是新聞客戶端，都會(huì)通過(guò)某種復(fù)雜的算法，基于用戶的操作習(xí)慣針對(duì)性地推薦“用戶喜歡”的內(nèi)容，以期達(dá)到最大限度取悅用戶的目的。

然而，這些個(gè)性化推薦背后的算法，很多時(shí)候并不奏效。譬如，當(dāng)理性的分析遭遇極端的測(cè)試時(shí)，就會(huì)發(fā)生意想不到的效果。這不，國(guó)外“無(wú)聊”人士近日就通過(guò)對(duì)Facebook的“點(diǎn)贊”行為進(jìn)行野蠻測(cè)試，“攻破”了這一功能，得到了意想不到的結(jié)果。

據(jù)TechWeb報(bào)道，美國(guó)《連線》雜志作家馬特?霍楠（Mat Honan）最近做了一個(gè)試驗(yàn)，他在自己的Facebook上對(duì)所有出現(xiàn)的內(nèi)容都點(diǎn)贊，并持續(xù)點(diǎn)贊近48小時(shí)。結(jié)果戲劇性的事情發(fā)生了，馬特Facebook頁(yè)面的信息流不再是其好友的信息更新，取而代之的是狂轟爛炸的品牌推廣和廣告消息。同時(shí)，基于馬特最近點(diǎn)贊頗為頻繁的那些內(nèi)容（譬如一些像“加沙沖突、支持以色列”等政治言論），F(xiàn)acebook為他的頁(yè)面推薦了大量相關(guān)的極左或極右消息。更為糟糕的是，這些毫無(wú)預(yù)兆的信息流使馬特在其好友頁(yè)面上也頻頻出現(xiàn)，嚴(yán)重干擾了其好友的信息流。

另一位來(lái)自Medium的作家埃朗?摩根（Elan Morgan）做了一個(gè)完全相反的實(shí)驗(yàn)，她在自己的Facebook上一個(gè)“贊”都不點(diǎn)。當(dāng)她遇到一些喜歡的內(nèi)容時(shí)，埃朗只通過(guò)簡(jiǎn)短的文字抒發(fā)自己的欣賞之情，例如“這是多么華麗濃密的頭發(fā)呀！”，或“還記得當(dāng)年我們背著外婆在屋頂塔樓偷偷吸煙么？”結(jié)果埃朗的Facebook頁(yè)面跟馬特的被極端信息狂轟濫炸完全相反，再也沒(méi)有出現(xiàn)一些廣告信息。

出現(xiàn)兩種截然不同的情況，可以看出點(diǎn)贊在Facebook推薦算法中權(quán)重極高，不過(guò)也正因?yàn)槿绱?，我們也看到了這種高權(quán)重極易被利用，或者說(shuō)被攻破。特別是前一種情況，如果是黑客故意為之，那么對(duì)其關(guān)系網(wǎng)中的其他人將會(huì)帶來(lái)連鎖反應(yīng)的災(zāi)難。

其實(shí)，這種不靠譜的推薦也經(jīng)常發(fā)生在我們身邊，至少我就遇到過(guò)不少，以下僅做簡(jiǎn)單敘述。

之前我在TI做新媒體運(yùn)營(yíng)時(shí)，由于要監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為，經(jīng)常要對(duì)一些品牌名、技術(shù)關(guān)鍵詞和產(chǎn)品型號(hào)做搜索，而且是重復(fù)、大量的搜索。然后我就發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是百度網(wǎng)盟還是谷歌AdSense，都會(huì)給我推薦大量的廣告，自家公司和對(duì)手的都有，有一種“滿城盡帶黃金甲”的感覺(jué)。由于我是在一定時(shí)期內(nèi)做大量重復(fù)搜索，也可理解為采取極端手段搞暈了百度和谷歌的分析系統(tǒng)，最終給自己的上網(wǎng)環(huán)境帶來(lái)混亂。

后來(lái)在用今日頭條時(shí)，我也發(fā)現(xiàn)了類似的不爽之處。有一段時(shí)間研究P2P，短期內(nèi)搜索閱讀了不少相關(guān)的文章，結(jié)果我的推薦分類里就擺滿了P2P相關(guān)文章，質(zhì)量參差不齊，水文軟文居多。這種現(xiàn)象直到我很久不去點(diǎn)擊那類文章后才有所好轉(zhuǎn)。這個(gè)案例也可理解為我在短時(shí)間內(nèi)采取了野蠻行為，遺憾的是今日頭條也沒(méi)能逃脫被攻破，未能做出讓我驚喜的反應(yīng)。

如此看來(lái)，個(gè)性化推薦發(fā)展之路還任重道遠(yuǎn)，一個(gè)好的推薦系統(tǒng)要不斷打磨和錘煉。從Facebook點(diǎn)贊功能被攻破可以看出，一個(gè)靠譜的個(gè)性化推薦除了要不斷完善算法，也要對(duì)現(xiàn)有的用戶行為做評(píng)估和規(guī)范，不能給予某些行為過(guò)高的權(quán)重，成為擾亂用戶體驗(yàn)的BUG。當(dāng)然，正常人不太可能去挑戰(zhàn)這些BUG，黑客就另當(dāng)別論了。

—— 說(shuō)明 ——

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