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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113449305 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202110771261.3
(22)申请日 2021.07.08
(71)申请人 浙江大学
地址 31
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