经典的同学回归涉及在真实信号的单调性约束下进行非参数估计。我们考虑了此生成过程的变化，我们将其称为对抗符号折磨的等渗（\ texttt {asci}）回归。在此\ texttt {asci}设置下，对手可以完全访问真实的等渗响应，并且可以自由签名。鉴于这些标志浪费的响应，估计真正的单调信号是一项高度挑战的任务。值得注意的是，标志腐败旨在违反单调性，并可能在损坏的响应术语之间引起严重的依赖。从这个意义上讲，\ texttt {asci}回归可以被视为等渗回归的对抗压力测试。我们的动机是通过理解在这种对抗性环境下对单调信号的有效稳健估计是否可行的驱动。我们开发\ texttt {ascifit}，这是\ texttt {asci}设置下的三步估计过程。 \ texttt {ascifit}过程在概念上是简单的，易于使用现有软件实现，并包括使用至关重要的预处理和后处理更正应用\ texttt {pava}。我们对该程序进行了形式化，并以急剧高概率上限和最小值下限的形式证明其理论保证。我们通过详细的模拟说明了我们的发现。