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一种针对神经网络工业软测量模型的对抗攻击方法

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摘要

本发明公开了一种针对神经网络工业软测量模型的对抗攻击方法。本发明所提出的方法直接最大化(或最小化)模型对标签的预测值，使本发明方法攻击后的模型的输出，整体看起来合理有序，数据分布与真实值的数据分布是一致的，同时尽可能地偏离真实的标签值，即这些预测值相比真实值总体偏大(或偏小)，不易被技术人员发现，容易干扰技术人员使其出现误操作从而对整个生产过程带来影响。本发明方法能够成功地攻击神经网络软测量模型，使模型的预测既看起来合理有序、不易被定义为异常，又具有很大的干扰性和破坏力。本发明所提出的攻击方法不需要依靠样本的真实标签值，所以能够直接用于实际的软测量模型在线攻击。

著录项

  • 公开/公告号CN113449305A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202110771261.3

  • 发明设计人 葛志强;孔祥印;

    申请日2021-07-08

  • 分类号G06F21/56(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人邱启旺

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-10

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06F21/56 专利申请号:2021107712613 申请公布日:20210928

    发明专利申请公布后的视为撤回

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