Una raccomandazione algoritmica è un ordinamento automatizzato che decide quale contenuto, account o messaggio un utente vede per primo. Questi sistemi utilizzano segnali come clic precedenti, follow, tempo di visione, posizione e interessi inferiti per prevedere cosa sia più probabile mantenere l'attenzione. Sulle piattaforme consumer, ciò può modellare un feed; negli strumenti di sicurezza, una logica di ordinamento simile può dare priorità ad avvisi, eventi sospetti o articoli di supporto.
È importante nella sicurezza informatica perché i sistemi di ordinamento possono amplificare contenuti dannosi con la stessa facilità con cui amplificano quelli utili. Gli aggressori cercano di manipolare le raccomandazioni con spam, contenuti pensati per generare interazioni, pubblicazioni coordinate o contenuti fuorvianti, così che il loro materiale compaia più spesso e sembri più affidabile. I difensori osservano comportamenti anomali di ranking, manipolazione dei segnali di interazione ed esposizioni ripetute che possono indicare operazioni di influenza o frode. Per gli utenti, il rischio principale è l'opacità: se non si riesce a capire perché qualcosa venga mostrato per primo, è più difficile individuare manipolazioni, confrontare le fonti o controllare ciò che orienta la propria attenzione.