論文の概要: Practical Adversarial Attacks Against AI-Driven Power Allocation in a Distributed MIMO Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09305v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 07:51:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:01:34.218513
• Title: Practical Adversarial Attacks Against AI-Driven Power Allocation in a Distributed MIMO Network
• Title（参考訳）: 分散MIMOネットワークにおけるAI駆動型パワーアロケーションに対する現実的敵攻撃
• Authors: \"Omer Faruk Tuna, Fehmi Emre Kadan, Leyli Kara\c{c}ay
• Abstract要約: 分散マルチインプット多重出力(D-MIMO)ネットワークでは、ユーザのスペクトル効率を最適化するために電力制御が不可欠である。 深層ニューラルネットワークに基づく人工知能(AI)ソリューションが提案され、複雑性が低下する。 本研究では,悪意のあるユーザや無線ユニットから派生したターゲットAIモデルに対する脅威は,ネットワーク性能を著しく低下させる可能性があることを示す。
• 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: In distributed multiple-input multiple-output (D-MIMO) networks, power control is crucial to optimize the spectral efficiencies of users and max-min fairness (MMF) power control is a commonly used strategy as it satisfies uniform quality-of-service to all users. The optimal solution of MMF power control requires high complexity operations and hence deep neural network based artificial intelligence (AI) solutions are proposed to decrease the complexity. Although quite accurate models can be achieved by using AI, these models have some intrinsic vulnerabilities against adversarial attacks where carefully crafted perturbations are applied to the input of the AI model. In this work, we show that threats against the target AI model which might be originated from malicious users or radio units can substantially decrease the network performance by applying a successful adversarial sample, even in the most constrained circumstances. We also demonstrate that the risk associated with these kinds of adversarial attacks is higher than the conventional attack threats. Detailed simulations reveal the effectiveness of adversarial attacks and the necessity of smart defense techniques.
• Abstract（参考訳）: 分散マルチインプット・マルチアウトプット(D-MIMO)ネットワークにおいて、電力制御はユーザのスペクトル効率を最適化するために不可欠であり、最大ミンフェアネス(MMF)電力制御は全ユーザに対して均一な品質のサービスを実現するため、一般的に使用される戦略である。 mmf電力制御の最適解は高い複雑性操作を必要とするため、ディープニューラルネットワークに基づく人工知能(ai)ソリューションが提案されている。 AIを使用することで極めて正確なモデルを実現することができるが、これらのモデルには、AIモデルの入力に注意深く摂動を適用する敵攻撃に対する固有の脆弱性がある。 本研究では,悪意のあるユーザや無線ユニットが生み出すターゲットAIモデルに対する脅威が,最も制約のある状況であっても,良好な対向サンプルを適用することでネットワーク性能を著しく低下させることができることを示す。 また,これらの攻撃に伴うリスクは,従来の攻撃脅威よりも高いことを実証する。 詳細なシミュレーションは、敵攻撃の有効性とスマートディフェンス技術の必要性を明らかにする。

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