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这份调查有两个目标：(一) 概述对抗机器学习 (AML) 在推荐系统 (RS) 安全性方面的最新进展（即攻击和防御推荐模型）；(二) 展示 AML 在生成对抗网络 (GAN) 生成应用中的另一个成功案例，这得益于 GAN 学习（高维）数据分布的能力。本调查对发表在主要 RS 和 ML 期刊和会议上的 74 篇文章进行了详尽的文献综述。这份综述可作为从事 RS 安全性研究或使用 GAN 生成模型来提高模型质量的 RS 社区的研究参考。