論文の概要: Adversarial Machine Learning Security Problems for 6G: mmWave Beam Prediction Use-Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07268v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 13:42:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 13:32:05.098164
• Title: Adversarial Machine Learning Security Problems for 6G: mmWave Beam Prediction Use-Case
• Title（参考訳）: 6Gの対比機械学習セキュリティ問題:mm波ビーム予測利用ケース
• Authors: Evren Catak, Ferhat Ozgur Catak, Arild Moldsvor
• Abstract要約: 本稿では,提案する6G機械学習モデルに対する敵攻撃の軽減手法を提案する。 機械学習モデルに対する敵対的攻撃の背後にある主なアイデアは、誤った結果を生み出すことである。 また,ミリ波ビーム予測アプリケーションにおいて,6gセキュリティのための逆学習緩和手法の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 6G is the next generation for the communication systems. In recent years, machine learning algorithms have been applied widely in various fields such as health, transportation, and the autonomous car. The predictive algorithms will be used in 6G problems. With the rapid developments of deep learning techniques, it is critical to take the security concern into account to apply the algorithms. While machine learning offers significant advantages for 6G, AI models' security is ignored. Since it has many applications in the real world, security is a vital part of the algorithms. This paper has proposed a mitigation method for adversarial attacks against proposed 6G machine learning models for the millimeter-wave (mmWave) beam prediction with adversarial learning. The main idea behind adversarial attacks against machine learning models is to produce faulty results by manipulating trained deep learning models for 6G applications for mmWave beam prediction use case. We have also presented the adversarial learning mitigation method's performance for 6G security in millimeter-wave beam prediction application with fast gradient sign method attack. The mean square errors of the defended model and undefended model are very close.
• Abstract（参考訳）: 6Gは次世代の通信システムである。 近年、機械学習アルゴリズムは、健康、交通、自動運転車など、さまざまな分野で広く適用されています。 予測アルゴリズムは6G問題で使用されます。 深層学習技術の急速な発展に伴い,セキュリティ上の懸念を考慮に入れてアルゴリズムを適用することが重要である。 機械学習は6Gに大きな利点をもたらすが、AIモデルのセキュリティは無視される。 現実世界には多くのアプリケーションがあるので、セキュリティはアルゴリズムの重要な部分です。 本稿では,ミリ波(mmwave)ビーム予測のための6g機械学習モデルに対する,逆学習による逆攻撃の軽減法を提案する。 機械学習モデルに対する敵対的な攻撃の背後にある主なアイデアは、mmWaveビーム予測ユースケース用の6Gアプリケーション用の訓練されたディープラーニングモデルを操作することによって、欠陥のある結果を生成することです。 また,高速な勾配符号法攻撃を伴うミリ波ビーム予測アプリケーションにおいて,6gセキュリティのための逆学習緩和法の性能を示す。 防御モデルと無防御モデルの平均二乗誤差は非常に近いです。

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