論文の概要: Gradient-based Adversarial Deep Modulation Classification with Data-driven Subsampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06375v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 22:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 10:47:54.608067
• Title: Gradient-based Adversarial Deep Modulation Classification with Data-driven Subsampling
• Title（参考訳）: データ駆動サブサンプリングを用いたグラディエントベース逆深度変調分類
• Authors: Jinho Yi and Aly El Gamal
• Abstract要約: ディープラーニング技術は、従来のモデルベースの戦略に優れたパフォーマンスをもたらすことが示されている。 ディープラーニング技術は、勾配に基づく敵攻撃に対して脆弱であることも示されている。 我々は、最近導入されたディープラーニングベースのアルゴリズムがいくつか採用されているデータ駆動サブサンプリング設定について検討する。 我々は,他者の戦略の知識を前提として,様々な前提の下で最善の戦略を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.447052211404121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic modulation classification can be a core component for intelligent spectrally efficient wireless communication networks, and deep learning techniques have recently been shown to deliver superior performance to conventional model-based strategies, particularly when distinguishing between a large number of modulation types. However, such deep learning techniques have also been recently shown to be vulnerable to gradient-based adversarial attacks that rely on subtle input perturbations, which would be particularly feasible in a wireless setting via jamming. One such potent attack is the one known as the Carlini-Wagner attack, which we consider in this work. We further consider a data-driven subsampling setting, where several recently introduced deep-learning-based algorithms are employed to select a subset of samples that lead to reducing the final classifier's training time with minimal loss in accuracy. In this setting, the attacker has to make an assumption about the employed subsampling strategy, in order to calculate the loss gradient. Based on state of the art techniques available to both the attacker and defender, we evaluate best strategies under various assumptions on the knowledge of the other party's strategy. Interestingly, in presence of knowledgeable attackers, we identify computational cost reduction opportunities for the defender with no or minimal loss in performance.
• Abstract（参考訳）: 自動変調分類は、インテリジェントなスペクトル効率の高い無線通信ネットワークのコアコンポーネントであり、深層学習技術は、特に多数の変調タイプを区別する場合に、従来のモデルベースの戦略よりも優れた性能をもたらすことが最近示されている。 しかし、このような深層学習技術は、微妙な入力摂動に依存する勾配に基づく敵攻撃にも脆弱であることが最近示されている。 そのような強力な攻撃の1つはカルリーニ・ワグナー攻撃(Carini-Wagner attack)として知られるもので、我々はこの研究で検討している。 さらに,最近導入されたディープラーニングに基づくアルゴリズムを用いて,最終分類器のトレーニング時間を最小の精度で短縮するデータ駆動サブサンプル設定についても検討する。 この設定では、攻撃者は損失勾配を計算するために、採用したサブサンプリング戦略について仮定する必要がある。 攻撃者と守備者の両方が利用可能な技術技術状況に基づいて、相手の戦略に関する知識に関する様々な仮定の下で最善の戦略を評価する。 興味深いことに、知識のある攻撃者の存在下では、防御者に対する計算コスト削減の機会を、パフォーマンスの損失を最小限に抑えることなく特定する。

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