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摘要：本发明提供了一种针对深度学习工业软测量模型的生成式对抗攻击方法，包括以下步骤：基于构建的观测数据集1训练代理深度学习软测量模型，构建生成式模型；基于构建的观测数据集2中的标签数据自寻峰得到虚假输出，将所述虚假输出作为所述生成式模型的输入，训练得到对抗样本生成器；基于劫持到的查询数据输入所述对抗样本生成器，得到对抗样本输入原始软测量模型，做出虚假预测。本方法能够避免现有攻击方法普适性差、虚假预测合理性不足等缺点，首先，自寻峰的虚假输出能够使软测量的虚假预测在数值上具备合理性，其次，无需了解工业过程的机理知识，使用攻击生成器就能直接生成对抗样本以开展攻击，使此方法对各类复杂工业过程均具备适用性。
主权项：1.一种针对深度学习工业软测量模型的生成式对抗攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：基于构建的观测数据集2中的标签数据自寻峰得到虚假输出；基于构建的观测数据集1训练代理深度学习工业软测量模型，构建生成式模型，将所述虚假输出作为所述生成式模型的输入，训练得到对抗样本生成器；基于劫持到的查询数据输入所述对抗样本生成器，得到虚假输出值。
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百度查询： 西安理工大学 一种针对深度学习工业软测量模型的生成式对抗攻击方法
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