Fugu-MT 論文翻訳(概要): Countermeasures Against Adversarial Examples in Radio Signal Classification

論文の概要: Countermeasures Against Adversarial Examples in Radio Signal Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06796v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 12:08:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 18:07:16.755858
Title: Countermeasures Against Adversarial Examples in Radio Signal Classification
Title（参考訳）: 無線信号分類における逆例対策
Authors: Lu Zhang, Sangarapillai Lambotharan, Gan Zheng, Basil AsSadhan, Fabio Roli,
Abstract要約: 変調分類における逆例に対する対策を初めて提案する。提案手法は,ディープラーニングに基づく変調分類システムを敵の例から保護できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.491016049845083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning algorithms have been shown to be powerful in many communication network design problems, including that in automatic modulation classification. However, they are vulnerable to carefully crafted attacks called adversarial examples. Hence, the reliance of wireless networks on deep learning algorithms poses a serious threat to the security and operation of wireless networks. In this letter, we propose for the first time a countermeasure against adversarial examples in modulation classification. Our countermeasure is based on a neural rejection technique, augmented by label smoothing and Gaussian noise injection, that allows to detect and reject adversarial examples with high accuracy. Our results demonstrate that the proposed countermeasure can protect deep-learning based modulation classification systems against adversarial examples.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムは、自動変調分類を含む多くの通信ネットワーク設計問題において強力であることが示されている。しかし、敵例と呼ばれる慎重な攻撃に対して脆弱である。したがって、ディープラーニングアルゴリズムへの無線ネットワークの依存は、無線ネットワークのセキュリティと運用に深刻な脅威をもたらす。本稿では,変調分類における逆例に対する対策として,初めて提案する。本対策は,ラベルスムース化とガウスノイズ注入により強化されたニューラルリジェクション技術に基づいて,高い精度で敵のサンプルを検出し,拒否することができる。提案手法は,ディープラーニングに基づく変調分類システムを敵の例から保護できることを示す。

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