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本发明公开了一种在社交网络评论场景下对时序预测模型进行对抗攻击的方法及系统。本发明首先针对原始时序数据构建包含时间戳、特征以及扰动添加量的攻击序列，其次通过多目标优化攻击序列获取原始数据的最优对抗样本数据，最终利用Transformer生成对抗样本数据添加至原始训练数据中从而干扰时序预测模型的输出破坏其准确性和可靠性。本发明在社交网络评论场景下对时序输入序列进行对抗性扰动，允许在攻击成本最低的情况下达成最隐蔽的攻击效果，这种方法对于保护社交网络评论数据的安全性和提高时序预测模型的鲁棒性具有重要意
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117521854A
(43)申请公布日2024.02.06
(21)申请号202311593136.3
(22)申请日2023.11.27
(71)申请人浙江工商大学
地址310018
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