論文の概要: On Adversarial Vulnerability of PHM algorithms: An Initial Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07462v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 15:35:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 15:06:00.180053
• Title: On Adversarial Vulnerability of PHM algorithms: An Initial Study
• Title（参考訳）: PHMアルゴリズムの逆脆弱性について:最初の研究
• Authors: Weizhong Yan, Zhaoyuan Yang, Jianwei Qiu
• Abstract要約: 時系列センサ計測データに関連するいくつかの特徴を考慮し,PHMアルゴリズムの攻撃戦略を検討する。 実世界の2つのPHMアプリケーションを用いて、攻撃戦略を検証するとともに、PHMアルゴリズムが実際に敵攻撃に対して脆弱であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2559617939136505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With proliferation of deep learning (DL) applications in diverse domains, vulnerability of DL models to adversarial attacks has become an increasingly interesting research topic in the domains of Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP). DL has also been widely adopted to diverse PHM applications, where data are primarily time-series sensor measurements. While those advanced DL algorithms/models have resulted in an improved PHM algorithms' performance, the vulnerability of those PHM algorithms to adversarial attacks has not drawn much attention in the PHM community. In this paper we attempt to explore the vulnerability of PHM algorithms. More specifically, we investigate the strategies of attacking PHM algorithms by considering several unique characteristics associated with time-series sensor measurements data. We use two real-world PHM applications as examples to validate our attack strategies and to demonstrate that PHM algorithms indeed are vulnerable to adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 多様なドメインにおけるディープラーニング(DL)アプリケーションの普及に伴い、コンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)の分野において、DLモデルの敵攻撃に対する脆弱性がますます興味深い研究トピックになりつつある。 DLはさまざまなPHMアプリケーションにも広く採用されており、データは主に時系列センサーの測定である。 これらの先進的なDLアルゴリズム/モデルによりPHMアルゴリズムの性能は向上したが、敵攻撃に対するPHMアルゴリズムの脆弱性はPHMコミュニティではあまり注目されていない。 本稿では,PHMアルゴリズムの脆弱性について検討する。 より具体的には,時系列センサ計測データに関連する特徴をいくつか考慮し,phmアルゴリズムに対する攻撃戦略を検討する。 実世界の2つのPHMアプリケーションを用いて、攻撃戦略を検証するとともに、PHMアルゴリズムが実際に敵攻撃に対して脆弱であることを示す。

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