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基于生成模型的网络物理系统需求破解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
OGAN算法可自动伪造物理系统需求，揭示设计、软件或硬件缺陷，无需先前模型支持，具有最先进的CPS伪造效率和效果。
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关键要点
- OGAN算法通过训练生成式机器学习模型，自动伪造物理系统需求。
- 该算法揭示设计、软件或硬件缺陷，提高系统安全性。
- OGAN算法在系统投入运行之前发现潜在问题。
- 使用原子测试执行，无需先前模型支持。
- 在ARCH-COMP基准问题上的评估结果表明，生成式模型是一种可行的需求伪造方法。
- OGAN适用于新系统，对系统的要求很少，具有先进的CPS伪造效率和效果。
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