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重新审视频域时间序列分类中的后门攻击
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出FreqBack方法，针对深度神经网络时间序列分类模型的后门攻击，通过频域分析生成触发器，成功率超过90%，对模型准确率的影响小于3%。
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关键要点
- 本研究提出FreqBack方法，针对深度神经网络时间序列分类模型的后门攻击。
- 指出现有时间序列分类模型在深度神经网络中的后门攻击方法的局限性。
- FreqBack方法通过频域分析有效生成触发器，成功率超过90%。
- 该方法对模型在干净数据上的准确率影响不足3%。
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