論文の概要: A Hybrid Training-time and Run-time Defense Against Adversarial Attacks in Modulation Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06807v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 12:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 18:07:16.743294
• Title: A Hybrid Training-time and Run-time Defense Against Adversarial Attacks in Modulation Classification
• Title（参考訳）: 修正分類における対人攻撃に対するハイブリッド・トレーニング・タイムと実行時防御
• Authors: Lu Zhang, Sangarapillai Lambotharan, Gan Zheng, Guisheng Liao, Ambra Demontis, Fabio Roli,
• Abstract要約: 機械学習に基づく無線信号(変調)分類を敵攻撃から保護するための訓練時間と実行時間の両方の防御技術に基づく防御機構。 ホワイトボックスのシナリオと実際のデータセットを考慮すると、提案手法が既存の最先端技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.061430235135155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by the superior performance of deep learning in many applications including computer vision and natural language processing, several recent studies have focused on applying deep neural network for devising future generations of wireless networks. However, several recent works have pointed out that imperceptible and carefully designed adversarial examples (attacks) can significantly deteriorate the classification accuracy. In this paper, we investigate a defense mechanism based on both training-time and run-time defense techniques for protecting machine learning-based radio signal (modulation) classification against adversarial attacks. The training-time defense consists of adversarial training and label smoothing, while the run-time defense employs a support vector machine-based neural rejection (NR). Considering a white-box scenario and real datasets, we demonstrate that our proposed techniques outperform existing state-of-the-art technologies.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンや自然言語処理など,多くのアプリケーションにおけるディープラーニングの優れたパフォーマンスに触発された最近の研究は,次世代の無線ネットワークを開発するためのディープニューラルネットワークの適用に重点を置いている。 しかし、近年の研究では、非知覚的かつ慎重に設計された敵の例(攻撃)が、分類精度を著しく低下させることが指摘されている。 本稿では,機械学習に基づく無線信号(変調)分類を敵攻撃から保護するための,訓練時間と実行時間の両方の防御技術に基づく防御機構について検討する。 トレーニングタイムディフェンスは対向的なトレーニングとラベルの平滑化で構成され、ランタイムディフェンスはサポートベクターマシンベースのニューラルリジェクション(NR)を採用している。 ホワイトボックスのシナリオと実際のデータセットを考慮すると、提案手法が既存の最先端技術より優れていることを示す。

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