本研究探讨了数字双胞胎在水资源预测中的脆弱性，揭示其易受对抗攻击。提出了一种新方法，通过动态调整扰动来增强攻击隐蔽性，实验结果显示该方法显著提高了预测误差，强调了人工智能驱动的数字双胞胎在网络安全方面的风险与防御需求。

The Dark Side of Digital Twins: Adversarial Attacks on AI-Driven Water Resource Forecasting
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