論文の概要: Low-Interception Waveform: To Prevent the Recognition of Spectrum
Waveform Modulation via Adversarial Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08731v1
- Date: Thu, 20 Jan 2022 08:13:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-24 15:04:53.660514
- Title: Low-Interception Waveform: To Prevent the Recognition of Spectrum
Waveform Modulation via Adversarial Examples
- Title(参考訳): 低入力波形:逆例によるスペクトル波形変調の認識を防止する
- Authors: Haidong Xie, Jia Tan, Xiaoying Zhang, Nan Ji, Haihua Liao, Zuguo Yu,
Xueshuang Xiang, Naijin Liu
- Abstract要約: 本稿では,第3者によって認識される変調の確率を,友好者間の信頼性の高い通信に影響を与えることなく低減できる低応答波形(LIW)生成法を提案する。
我々のLIWは,物理ハードウェア実験においても高い低入力性能を示し,その精度を15%程度まで下げることができた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.378498479725599
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning is applied to many complex tasks in the field of wireless
communication, such as modulation recognition of spectrum waveforms, because of
its convenience and efficiency. This leads to the problem of a malicious third
party using a deep learning model to easily recognize the modulation format of
the transmitted waveform. Some existing works address this problem directly
using the concept of adversarial examples in the image domain without fully
considering the characteristics of the waveform transmission in the physical
world. Therefore, we propose a low-intercept waveform~(LIW) generation method
that can reduce the probability of the modulation being recognized by a third
party without affecting the reliable communication of the friendly party. Our
LIW exhibits significant low-interception performance even in the physical
hardware experiment, decreasing the accuracy of the state of the art model to
approximately $15\%$ with small perturbations.
- Abstract(参考訳): 深層学習は、その利便性と効率性から、スペクトル波形の変調認識など、無線通信の分野における多くの複雑なタスクに適用される。
これにより、送信波形の変調形式を容易に認識する深層学習モデルを用いた悪意のある第三者が問題となる。
既存の作品の中には、物理的世界の波形伝達の特性を十分に考慮せずに、画像領域における逆例の概念を直接使用してこの問題に対処しているものもある。
そこで,親しい相手の信頼できるコミュニケーションに影響を与えることなく,第三者が認識している変調の確率を低減できる低入力波形〜(liw)生成法を提案する。
このliwは,物理ハードウェア実験においてもかなりの低入力性能を示し,小さな摂動を伴い,アートモデルの精度を約15-%$に低下させた。
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