关于 PHM 算法的对抗脆弱性：一项初步研究
密码学与安全
2021-10-15 v1 机器学习
摘要
随着深度学习（DL）应用在多个领域的普及，DL 模型对对抗攻击的脆弱性已成为计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域日益引人关注的研究课题。DL 也被广泛用于各种 PHM 应用，这些应用的数据主要是时间序列传感器测量值。虽然这些先进的 DL 算法/模型提升了 PHM 算法的性能，但 PHM 算法对对抗攻击的脆弱性尚未在 PHM 社区引起太多关注。本文试图探索 PHM 算法的脆弱性。具体而言，我们通过考虑与时间序列传感器测量数据相关的若干独特特征，研究攻击 PHM 算法的策略。我们以两个真实的 PHM 应用为例，验证了我们的攻击策略，并证明 PHM 算法确实容易受到对抗攻击。
引用
@article{arxiv.2110.07462,
title = {On Adversarial Vulnerability of PHM algorithms: An Initial Study},
author = {Weizhong Yan and Zhaoyuan Yang and Jianwei Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07462},
year = {2021}
}