简介： 一种基于CW攻击对智能单交叉口的对抗扰动生成方法，根据现有的深度强化学习中的DQN算法训练控制单交叉口的自适应的智能交通灯模型，根据智能交通灯模型对当前相位的偏好程度判断当前状态是否具有攻击价值，利用基于CW攻击结合优化梯度排序以及输入状态(即车辆在相应路段的空间分布)的离散性生成对抗样本，最后通过在SUMO中交通流的流畅程度，车辆队列长度以及总体等待时间的变化检验攻击效果。本发明减少了攻击被发现的概率，且攻击效果好。