論文の概要: On the benefits of robust models in modulation recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14977v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 19:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:37:11.992601
• Title: On the benefits of robust models in modulation recognition
• Title（参考訳）: 変調認識におけるロバストモデルの利点について
• Authors: Javier Maroto, G\'er\^ome Bovet and Pascal Frossard
• Abstract要約: 畳み込み層を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)は、通信における多くのタスクにおいて最先端である。 画像分類のような他の領域では、DNNは敵の摂動に弱いことが示されている。 最新モデルの堅牢性をテストするための新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.391095789289736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the rapid changes in telecommunication systems and their higher dependence on artificial intelligence, it is increasingly important to have models that can perform well under different, possibly adverse, conditions. Deep Neural Networks (DNNs) using convolutional layers are state-of-the-art in many tasks in communications. However, in other domains, like image classification, DNNs have been shown to be vulnerable to adversarial perturbations, which consist of imperceptible crafted noise that when added to the data fools the model into misclassification. This puts into question the security of DNNs in communication tasks, and in particular in modulation recognition. We propose a novel framework to test the robustness of current state-of-the-art models where the adversarial perturbation strength is dependent on the signal strength and measured with the "signal to perturbation ratio" (SPR). We show that current state-of-the-art models are susceptible to these perturbations. In contrast to current research on the topic of image classification, modulation recognition allows us to have easily accessible insights on the usefulness of the features learned by DNNs by looking at the constellation space. When analyzing these vulnerable models we found that adversarial perturbations do not shift the symbols towards the nearest classes in constellation space. This shows that DNNs do not base their decisions on signal statistics that are important for the Bayes-optimal modulation recognition model, but spurious correlations in the training data. Our feature analysis and proposed framework can help in the task of finding better models for communication systems.
• Abstract（参考訳）: 通信システムの急速な変化と、人工知能への依存度の高さを考えると、異なる、おそらく悪質な条件下でうまく機能するモデルを持つことはますます重要である。 畳み込み層を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)は、通信における多くのタスクにおいて最先端である。 しかし、画像分類のような他の領域では、DNNは、データに付加された時にモデルを誤分類に騙す、知覚不可能な工芸的なノイズからなる敵の摂動に弱いことが示されている。 これは、通信タスク、特に変調認識におけるDNNのセキュリティに疑問を呈する。 本稿では, 対向摂動強度が信号強度に依存し, SPR (signal to perturbation ratio) で測定される現在の最先端モデルのロバスト性を検証するための新しい枠組みを提案する。 現状のモデルがこれらの摂動に影響を受けやすいことを示す。 画像分類に関する現在の研究とは対照的に、変調認識により、星座空間を見ることで、DNNが学習した特徴の有用性について、容易に理解することができる。 これらの脆弱なモデルを分析すると、逆摂動は星座空間の最も近いクラスへシンボルをシフトしないことがわかった。 このことは、DNNがベイズ-最適変調認識モデルにとって重要な信号統計に基づくのではなく、トレーニングデータに急激な相関関係があることを示唆している。 我々の特徴分析と提案フレームワークは,コミュニケーションシステムのためのより良いモデルを見つけるのに役立つ。

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