論文の概要: How to Make 5G Communications "Invisible": Adversarial Machine Learning for Wireless Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07675v1
• Date: Fri, 15 May 2020 17:45:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 22:54:04.612196
• Title: How to Make 5G Communications "Invisible": Adversarial Machine Learning for Wireless Privacy
• Title（参考訳）: 5G通信を"見えない"ものにする方法: ワイヤレスプライバシのための敵対的機械学習
• Authors: Brian Kim and Yalin E. Sagduyu and Kemal Davaslioglu and Tugba Erpek and Sennur Ulukus
• Abstract要約: 盗聴器から無線通信を隠蔽する問題について検討する。 盗聴器の存在下で受信機に送信する送信機は1つある。 協調ジャムマー(CJ)は、盗聴器を騙して受信した信号の重畳をノイズとして分類するために、慎重に製造された対向的摂動を空気中に送信する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.156901821548935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of hiding wireless communications from an eavesdropper that employs a deep learning (DL) classifier to detect whether any transmission of interest is present or not. There exists one transmitter that transmits to its receiver in the presence of an eavesdropper, while a cooperative jammer (CJ) transmits carefully crafted adversarial perturbations over the air to fool the eavesdropper into classifying the received superposition of signals as noise. The CJ puts an upper bound on the strength of perturbation signal to limit its impact on the bit error rate (BER) at the receiver. We show that this adversarial perturbation causes the eavesdropper to misclassify the received signals as noise with high probability while increasing the BER only slightly. On the other hand, the CJ cannot fool the eavesdropper by simply transmitting Gaussian noise as in conventional jamming and instead needs to craft perturbation signals built by adversarial machine learning to enable covert communications. Our results show that signals with different modulation types and eventually 5G communications can be effectively hidden from an eavesdropper even if it is equipped with a DL classifier to detect transmissions.
• Abstract（参考訳）: 我々は,興味の伝達の有無を検出するために,深層学習(dl)分類器を用いた盗聴者からの無線通信を隠蔽する問題について検討する。 盗聴器の存在下で受信機に送信する送信機が1つ存在し、一方、協調ジャマ(CJ)は、盗聴器を騙して受信した信号の重ね合わせをノイズとして分類するために、慎重に製造された対向的摂動を空気中に送信する。 cjは、受信機のビット誤り率(ber)への影響を制限するために摂動信号の強度を上限とする。 この逆摂動により、受信した信号をノイズとして分類し、berをわずかに増加させながら高い確率でノイズとして分類する。 一方、cjは、従来のジャミングのようにガウスノイズを送信するだけでは盗聴者を騙すことはできない。 その結果,DL分類器を内蔵して送信を検知しても,異なる変調型と最終的に5G通信を行う信号は盗聴器から効果的に隠蔽できることがわかった。

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