本研究提出了一种创新的对抗攻击方案，旨在解决非侵入式负荷监测技术中的隐私泄露问题，保护用户电器隐私并确保账单准确。该方案通过生成微小扰动信号来提高预测误差，并在真实电力数据集上验证了其有效性。

本文提出了一种新方法，利用对抗网络生成扰动信号，以应对神经网络在输入数据上遭受微小扰动攻击的脆弱性。研究表明，扰动具有可逆性，授权实体能够恢复原始语音，实验结果证明该方法有效保护隐私。