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研究提出JiT去噪防御无线电信号对抗攻击

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AI 综述

Shiwei Liu等提出基于JiT的去噪防御方法,用于抵御无线电信号自动调制分类中的对抗样本;在RML2018.01A实验中,该方法相较PGD对抗训练提高了鲁棒准确率和干净样本分类准确率。推理时,方法将输入投影到干净信号流形,且不需要预先掌握攻击信息。 研究报告称,在PGD攻击下鲁棒准确率相对提升至少20.58%,干净样本分类准确率提升10.20%;面对训练中未见的攻击,在高攻击强度下鲁棒准确率相对提升至少39.72%。实验使用单一、经经验选定且固定的去噪起始时间。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

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10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    基于 JiT 的去噪防御方法:抵御无线电信号自动调制分类中的对抗样本

    该研究提出基于 JiT 的去噪防御方法,用于无线电信号自动调制分类(AMC),推理时将输入投影到干净信号流形,无需预先掌握攻击信息。RML2018.01A 实验中,相比 PGD 对抗训练,PGD 攻击下鲁棒准确率相对提升至少 20.58%,干净样本分类准确率提升 10.20%;面对训练中未见的攻击,高攻击强度下鲁棒准确率相对提升至少 39.72%。

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