論文の概要: Radio Signal Classification by Adversarially Robust Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07821v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 01:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:10:40.957416
• Title: Radio Signal Classification by Adversarially Robust Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 逆ロバスト量子機械学習による無線信号の分類
• Authors: Yanqiu Wu, Eromanga Adermann, Chandra Thapa, Seyit Camtepe, Hajime Suzuki and Muhammad Usman
• Abstract要約: この研究は、QVCを無線信号分類に適用し、様々な敵攻撃に対するロバスト性を研究する。 また、無線信号データを効率的に符号化するための近似振幅符号化(AAE)手法の新たな適用法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.892401165756214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio signal classification plays a pivotal role in identifying the modulation scheme used in received radio signals, which is essential for demodulation and proper interpretation of the transmitted information. Researchers have underscored the high susceptibility of ML algorithms for radio signal classification to adversarial attacks. Such vulnerability could result in severe consequences, including misinterpretation of critical messages, interception of classified information, or disruption of communication channels. Recent advancements in quantum computing have revolutionized theories and implementations of computation, bringing the unprecedented development of Quantum Machine Learning (QML). It is shown that quantum variational classifiers (QVCs) provide notably enhanced robustness against classical adversarial attacks in image classification. However, no research has yet explored whether QML can similarly mitigate adversarial threats in the context of radio signal classification. This work applies QVCs to radio signal classification and studies their robustness to various adversarial attacks. We also propose the novel application of the approximate amplitude encoding (AAE) technique to encode radio signal data efficiently. Our extensive simulation results present that attacks generated on QVCs transfer well to CNN models, indicating that these adversarial examples can fool neural networks that they are not explicitly designed to attack. However, the converse is not true. QVCs primarily resist the attacks generated on CNNs. Overall, with comprehensive simulations, our results shed new light on the growing field of QML by bridging knowledge gaps in QAML in radio signal classification and uncovering the advantages of applying QML methods in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 無線信号の分類は、送信された情報の復調と適切な解釈に不可欠である受信無線信号の変調方式を特定する上で重要な役割を担っている。 研究者らは、対向攻撃に対する電波信号分類のためのmlアルゴリズムの高感受性を強調している。 このような脆弱性は、クリティカルメッセージの誤解、機密情報の傍受、通信チャネルの破壊など、深刻な結果をもたらす可能性がある。 量子コンピューティングの最近の進歩は理論と計算の実装に革命をもたらし、量子機械学習(QML)の先例のない発展をもたらした。 量子変分分類器 (QVC) は, 画像分類における古典的逆数攻撃に対して, 顕著に強靭性を示す。 しかし、QMLが無線信号分類の文脈で同様に敵の脅威を軽減することができるかどうかはまだ研究されていない。 この研究は、QVCを無線信号分類に適用し、様々な敵攻撃に対するロバスト性を研究する。 また,無線信号データを効率的に符号化するための近似振幅符号化(aae)手法の新たな応用を提案する。 シミュレーションの結果,QVCが生成した攻撃はCNNモデルによく対応し,攻撃対象に設計されていないニューラルネットワークを騙すことが示唆された。 しかし、その逆は真実ではない。 QVCは主にCNNで生成された攻撃に抵抗する。 総合シミュレーションでは,無線信号分類におけるQAMLの知識ギャップを埋めるとともに,QML手法を実用化するメリットを明らかにすることで,QMLの育成分野に新たな光を当てた。

関連論文リスト

• Adversarial Poisoning Attack on Quantum Machine Learning Models [2.348041867134616]
  量子無差別データ中毒攻撃(QUID)を導入する。 QUIDはベースラインモデルと比較して、モデル性能の最大92%の精度劣化を達成している。 また、QUIDを最先端のクラシックディフェンスに対してテストし、精度の低下は50ドルを超えました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T18:46:45Z)
• QML-IDS: Quantum Machine Learning Intrusion Detection System [1.2016264781280588]
  本稿では量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせた新しい侵入検知システムQML-IDSを提案する。 QML-IDSはQuantum Machine Learning(QML)手法を用いてネットワークパターンを分析し、攻撃活動を検出する。 我々は,QML-IDSが攻撃検出に有効であることを示し,バイナリおよびマルチクラス分類タスクで良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T13:07:41Z)
• FreqFed: A Frequency Analysis-Based Approach for Mitigating Poisoning Attacks in Federated Learning [98.43475653490219]
  フェデレート・ラーニング(Federated Learning, FL)は、毒素による攻撃を受けやすい。 FreqFedは、モデルの更新を周波数領域に変換する新しいアグリゲーションメカニズムである。 FreqFedは, 凝集モデルの有用性に悪影響を及ぼすことなく, 毒性攻撃を効果的に軽減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T16:56:24Z)
• Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System [0.40964539027092917]
  本稿では機械学習(ML)技術を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点を当てた。 機械学習モデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T06:35:37Z)
• Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.20479832949069]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。 本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。 我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T10:46:40Z)
• Is Semantic Communications Secure? A Tale of Multi-Domain Adversarial Attacks [70.51799606279883]
  セマンティック・コミュニケーションのためのディープ・ニューラル・ネットワーク(DNN)に対するテスト・タイム・アタックを導入する。 再建損失が低い場合でも,伝達情報のセマンティクスを変更可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:13:22Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Real-time Over-the-air Adversarial Perturbations for Digital Communications using Deep Neural Networks [0.0]
  逆方向の摂動は、RF通信システムによって、反応性ジャマーやインターセプションシステムを避けるために使用できる。 この研究は、クラス固有およびサンプル非依存の対向摂動を定義することによって、このギャップを埋めようとしている。 本研究は,ソフトウェア定義無線を用いて,物理的チャネルを横断する空対空攻撃の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-20T14:50:52Z)
• Decentralizing Feature Extraction with Quantum Convolutional Neural Network for Automatic Speech Recognition [101.69873988328808]
  特徴抽出のための量子回路エンコーダからなる量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を構築した。 入力音声はまず、Mel-spectrogramを抽出するために量子コンピューティングサーバにアップストリームされる。 対応する畳み込み特徴は、ランダムパラメータを持つ量子回路アルゴリズムを用いて符号化される。 符号化された機能は、最終認識のためにローカルRNNモデルにダウンストリームされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T03:36:01Z)
• Detecting Adversarial Examples for Speech Recognition via Uncertainty Quantification [21.582072216282725]
  機械学習システム、特に自動音声認識(ASR)システムは、敵の攻撃に対して脆弱である。 本稿では,ハイブリッドASRシステムに着目し,攻撃時の不確実性を示す能力に関する4つの音響モデルを比較した。 我々は、受信演算子曲線スコア0.99以上の領域の逆例を検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-24T19:31:02Z)
• Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
  機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。 このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。 提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T06:58:27Z)

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。