软件学报

作者：张耀元，原继东，刘海洋，王志海，赵培翔

单位：张耀元，交通大数据与人工智能教育部重点实验室 (北京交通大学), 北京 100044;北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 10004411,原继东，交通大数据与人工智能教育部重点实验室 (北京交通大学), 北京 100044;北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 10004402,刘海洋，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 10004403,王志海，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 10004404,赵培翔，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 10004405

关键词：时间序列预测;对抗攻击;对抗样本;半白盒攻击;滑动窗口;差分进化

基金：中央高校基本科研业务费专项资金(2022JBMC011); 国家自然科学基金(61702030)

时间序列预测模型已广泛应用于日常生活中的各个行业, 针对这些预测模型的对抗攻击关系到各行业数据的安全性. 目前, 时间序列的对抗攻击多在全局范围内进行大规模扰动, 导致对抗样本易被感知. 同时, 对抗攻击的效果会随着扰动幅度的降低而明显下降. 因此, 如何在生成不易察觉的对抗样本的同时保持较好的攻击效果, 是当前时间序列预测对抗攻击领域亟需解决的问题之一. 首先提出一种基于滑动窗口的局部扰动策略, 缩小对抗样本的扰动区间; 其次, 使用差分进化算法寻找最优攻击点位, 并结合分段函数分割扰动区间, 进一步降低扰动范围, 完成半白盒攻击. 和已有的对抗攻击方法在多个不同深度模型上的对比实验表明, 所提出的方法能够生成不易感知的对抗样本, 并有效改变模型的预测趋势, 在股票交易、电力消耗、太阳黑子观测和气温预测这4个具有挑战性的任务中均取得了较好的攻击效果.

来源：2024年第11期

《软件学报》期刊编辑部

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