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摘要
为了保证时序数据攻击检测模型的安全性，提出了基于多变量时间序列数据的对抗攻击与对抗防御方法.首先，针对基于自编码器的攻击检测模型，设计了在测试阶段实施的逃逸攻击.其次，针对设计的对抗攻击样本，提出了一种基于雅克比(Jacobian)正则化方法的对抗攻击防御策略，将模型训练过程中的Jacobian矩阵作为目标函数中的正则项，提高了深度学习模型对对抗攻击的防御能力.在工业水处理数据集BATADAL上进行实验，验证了所提出的对抗攻击方法和对抗防御方法的有效性.
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单位北京理工大学; 自动化学院
