本文提出了利用敌对性转换网络（ATN）攻击不同时间序列分类模型的方法，并在多个数据集上展示了攻击的成功。最后，作者建议未来的时间序列分类模型研究者将敌对数据样本纳入训练集以提高模型的鲁棒性和考虑模型的抗干扰能力作为评估指标。

Feb, 2019

本文提出一种基于 Distilled 模型的对多元时间序列分类模型进行对抗攻击的方法，并在 UEA 和 UCR 数据集上进行验证，结果表明该方法对 18 个数据集上的两个模型的攻击均成功，因此建议未来的研究者将对抗样本纳入训练数据集以提高鲁棒性。

Mar, 2020

本研究研究了针对神经网络策略的对抗攻击，发现现有的对抗样本制作技术能够很好地降低训练策略的测试时间性能，并且一些小干扰就能引起显著性能下降。

Feb, 2017

本文通过一个基于深度神经网络结构的实证研究，介绍最新的深度学习算法在时间序列分类方面的最新状态，以及给出了一个自由开放的深度学习框架，并在 97 个时间序列数据集上进行了 8,730 种模型的训练来达到最全面的时间序列分类问题的深度学习算法的研究。

Sep, 2018

本论文提出了一种新的面向时间序列预测模型的 DA-TAA 攻击方式，通过对模型预测的振幅和方向进行精确打击，增强了攻击的有效性，在实验中对比了有无目标的攻击方式，结果呈现出更高的统计意义，且难以用统计方法检测，这提出了新的挑战和考虑，需要更好的防御措施。

Jan, 2023

本文研究深度学习中的对抗样本问题，总结了生成对抗样本的方法，提出了对抗样本的应用分类，并探讨了对抗样本的攻击和防御策略以及面临的挑战和潜在解决方案。

Dec, 2017

探索 DL 在多元时间序列回归中的脆弱性，发现在安全关键和成本关键应用中，所有评估的 DL 回归模型都容易遭受对抗攻击。

Sep, 2020

本文综述了计算机视觉领域深度学习中的对抗攻击及其防御方法，包括攻击的设计、存在性和实际应用的评估，旨在提供更全面的研究方向展望及其实际意义。

Jan, 2018

深度神经网络被广泛用于各种下游任务，尤其是自动驾驶等安全关键场景，但深度网络常常受到对抗样本的威胁。对抗攻击可以分为白盒攻击和黑盒攻击，前者攻击者知道模型的参数和梯度，后者攻击者只能获取模型的输入和输出。攻击者的目的可以分为有目标攻击和非有目标攻击，黑盒设置是我们实践中会遇到的情况。

Aug, 2023

文章讨论了不同类型的威胁模型下的敌对攻击，以及近期对抗这些攻击的有效方法和挑战，以提高深度学习算法的鲁棒性。

Sep, 2018