論文の概要: Defensive Distillation based Adversarial Attacks Mitigation Method for Channel Estimation using Deep Learning Models in Next-Generation Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10279v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 08:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-28 22:16:00.512071
• Title: Defensive Distillation based Adversarial Attacks Mitigation Method for Channel Estimation using Deep Learning Models in Next-Generation Wireless Networks
• Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークにおける深層学習モデルを用いたチャネル推定のためのディフェンシブ蒸留による逆攻撃対策
• Authors: Ferhat Ozgur Catak, Murat Kuzlu, Evren Catak, Umit Cali, Ozgur Guler
• Abstract要約: AIベースのモデルを用いたNextGのネットワーク機能に対するセキュリティ上の懸念については、深く調査されていない。 本稿では,5Gツールボックスから得られたデータセットを用いて学習したディープラーニング(DL)に基づくチャネル推定モデルの包括的脆弱性解析を提案する。 提案手法は,NextGネットワークにおける敵攻撃に対して,DLに基づくチャネル推定モデルを守ることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319217
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Future wireless networks (5G and beyond) are the vision of forthcoming cellular systems, connecting billions of devices and people together. In the last decades, cellular networks have been dramatically growth with advanced telecommunication technologies for high-speed data transmission, high cell capacity, and low latency. The main goal of those technologies is to support a wide range of new applications, such as virtual reality, metaverse, telehealth, online education, autonomous and flying vehicles, smart cities, smart grids, advanced manufacturing, and many more. The key motivation of NextG networks is to meet the high demand for those applications by improving and optimizing network functions. Artificial Intelligence (AI) has a high potential to achieve these requirements by being integrated in applications throughout all layers of the network. However, the security concerns on network functions of NextG using AI-based models, i.e., model poising, have not been investigated deeply. Therefore, it needs to design efficient mitigation techniques and secure solutions for NextG networks using AI-based methods. This paper proposes a comprehensive vulnerability analysis of deep learning (DL)-based channel estimation models trained with the dataset obtained from MATLAB's 5G toolbox for adversarial attacks and defensive distillation-based mitigation methods. The adversarial attacks produce faulty results by manipulating trained DL-based models for channel estimation in NextG networks, while making models more robust against any attacks through mitigation methods. This paper also presents the performance of the proposed defensive distillation mitigation method for each adversarial attack against the channel estimation model. The results indicated that the proposed mitigation method can defend the DL-based channel estimation models against adversarial attacks in NextG networks.
• Abstract（参考訳）: 将来のワイヤレスネットワーク(5g以降)は、数十億のデバイスと人々をつなぐ、今後のセルラーシステムのビジョンだ。 過去数十年間、高速データ伝送、セル容量、低レイテンシーのための高度な通信技術によって、携帯電話ネットワークは劇的に成長してきた。 これらの技術の主な目標は、仮想現実、メタバース、テレヘルス、オンライン教育、自律および空飛ぶ車、スマートシティ、スマートグリッド、先進的な製造など、幅広い新しいアプリケーションをサポートすることだ。 NextGネットワークの主な動機は、ネットワーク機能の改善と最適化によって、これらのアプリケーションに対する高い需要を満たすことである。 人工知能(AI)は、ネットワークのすべての層にまたがってアプリケーションに統合することで、これらの要求を達成する高い可能性を持っている。 しかし、AIベースのモデルであるモデルポーリングを用いたNextGのネットワーク機能に対するセキュリティ上の懸念は深く調査されていない。 そのため、AIベースの手法を用いて、NextGネットワークの効率的な緩和技術とセキュアなソリューションを設計する必要がある。 本稿では,matlabの5gツールボックスから得られたデータを用いて学習した深層学習(dl)に基づくチャネル推定モデルの包括的脆弱性解析法を提案する。 敵対的な攻撃は、トレーニングされたdlベースのモデルをnextgネットワークでチャネル推定するために操作することで、誤った結果を生み出す。 本稿では,チャネル推定モデルに対する各逆攻撃に対する防御蒸留緩和法の性能について述べる。 その結果,提案手法は,adversarial attackに対するdlに基づくチャネル推定モデルを守ることができることがわかった。

関連論文リスト

• Securing Distributed Network Digital Twin Systems Against Model Poisoning Attacks [19.697853431302768]
  ディジタルツイン(DT)は、リアルタイム監視、予測、意思決定能力の向上を具現化する。 本研究では,分散ネットワークDTシステムにおけるセキュリティ上の課題について検討し,その後のネットワークアプリケーションの信頼性を損なう可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T03:32:09Z)
• FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
  FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。 本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。 本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
• Advancing DDoS Attack Detection: A Synergistic Approach Using Deep Residual Neural Networks and Synthetic Oversampling [2.988269372716689]
  本稿では,Deep Residual Neural Networks(ResNets)の機能を活用したDDoS攻撃検出の強化手法を提案する。 我々は、良性および悪意のあるデータポイントの表現のバランスをとり、モデルが攻撃を示す複雑なパターンをよりよく識別できるようにする。 実世界のデータセットを用いた実験結果から,従来の手法よりもはるかに優れた99.98%の精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T03:03:52Z)
• A Streamlit-based Artificial Intelligence Trust Platform for Next-Generation Wireless Networks [0.0]
  本稿では,NextGネットワークにStreamlitを用いたAI信頼プラットフォームを提案する。 研究者は、敵の脅威に対してAIモデルとアプリケーションを評価し、防御し、認証し、検証することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T05:26:30Z)
• Mitigating Attacks on Artificial Intelligence-based Spectrum Sensing for Cellular Network Signals [0.41998444721319217]
  本稿では,AIに基づくセマンティックセグメンテーションモデルを用いたスペクトルセンシング手法の脆弱性分析を行う。 緩和法は、AIベースのスペクトルセンシングモデルの敵攻撃に対する脆弱性を著しく低減できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T11:14:47Z)
• Downlink Power Allocation in Massive MIMO via Deep Learning: Adversarial Attacks and Training [62.77129284830945]
  本稿では,無線環境における回帰問題を考察し,敵攻撃がDLベースのアプローチを損なう可能性があることを示す。 また,攻撃に対するDLベースの無線システムの堅牢性が著しく向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T04:55:11Z)
• Mixture GAN For Modulation Classification Resiliency Against Adversarial Attacks [55.92475932732775]
  本稿では,GANをベースとした新たな生成逆ネットワーク(Generative Adversarial Network, GAN)を提案する。 GANベースの目的は、DNNベースの分類器に入力する前に、敵の攻撃例を排除することである。 シミュレーションの結果,DNNをベースとしたAMCの精度が約81%に向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T22:30:32Z)
• Adversarial Attacks on Deep Learning Based Power Allocation in a Massive MIMO Network [62.77129284830945]
  本稿では,大規模なマルチインプット・マルチアウトプット(MAMIMO)ネットワークのダウンリンクにおいて,逆攻撃がDLベースの電力割り当てを損なう可能性があることを示す。 我々はこれらの攻撃のパフォーマンスをベンチマークし、ニューラルネットワーク(NN)の入力に小さな摂動がある場合、ホワイトボックス攻撃は最大86%まで実現不可能な解決策をもたらすことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T16:18:19Z)
• Learn2Perturb: an End-to-end Feature Perturbation Learning to Improve Adversarial Robustness [79.47619798416194]
  Learn2Perturbは、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を改善するために、エンドツーエンドの機能摂動学習アプローチである。 予測最大化にインスパイアされ、ネットワークと雑音パラメータを連続的にトレーニングするために、交互にバックプロパゲーショントレーニングアルゴリズムが導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T18:27:35Z)
• Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G Networks [84.2155885234293]
  まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。 このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。