摘要
随着互联网的快速发展，网络流量呈现爆炸式增长，准确的网络流量预测对于保障网络服务质量、优化网络资源配置至关重要。
近年来，深度学习技术以其强大的特征提取和非线性建模能力在网络流量预测领域取得了显著成果。
然而，深度学习模型自身的脆弱性也为网络流量预测带来了新的安全风险。
攻击者可以利用深度学习模型的漏洞，实施对抗样本攻击、数据中毒攻击和模型窃取攻击等，严重影响网络流量预测的准确性和可靠性。
本文针对基于深度学习的网络流量预测技术的攻击方法进行研究，首先阐述网络流量预测和深度学习的基本概念，以及针对深度学习的攻击方法分类；然后分别对对抗样本攻击、数据中毒攻击和模型窃取攻击方法进行详细介绍，分析其攻击原理、实现方式和潜在危害；最后总结现有研究的不足，并展望未来的研究方向。
关键词：网络流量预测；深度学习；对抗样本攻击；数据中毒攻击；模型窃取攻击
网络流量预测作为网络管理的重要组成部分，对于保障网络服务质量、提升用户体验、优化网络资源配置具有重要意义。
传统的网络流量预测方法主要依赖于统计学模型，例如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等[1-3]。
然而，这些传统方法难以捕捉网络流量的复杂特征和非线性规律，预测精度有限。
近年来，深度学习技术以其强大的特征提取和非线性建模能力，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
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