Manipulación maliciosa de los datos de entrada o feedback de un algoritmo para distorsionar las recomendaciones de productos o inflar artificialmente impresiones publicitarias.
Explicación y Contexto Conceptual
El envenenamiento de datos se produce cuando actores maliciosos (como granjas de bots o competidores desleales) inyectan valoraciones falsas, clics masivos coordinados o metadatos manipulados en la fase de entrenamiento o aprendizaje continuo de un sistema de recomendación. Esto provoca que el algoritmo aprenda patrones erróneos: favorecer productos de baja calidad de un vendedor tramposo en un marketplace, silenciar marcas legítimas o desviar el presupuesto publicitario de una campaña hacia sitios fantasma.
Ejemplo en la Práctica
Un marketplace detecta un ataque coordinado de cuentas ficticias que valoraban positivamente un producto fraudulento para engañar a su motor de recomendación en la página de inicio.