論文の概要: Analysis of the vulnerability of machine learning regression models to adversarial attacks using data from 5G wireless networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00487v1
• Date: Thu, 01 May 2025 12:36:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.299025
• Title: Analysis of the vulnerability of machine learning regression models to adversarial attacks using data from 5G wireless networks
• Title（参考訳）: 5G無線ネットワークのデータを用いた敵攻撃に対する機械学習回帰モデルの脆弱性の解析
• Authors: Leonid Legashev, Artur Zhigalov, Denis Parfenov,
• Abstract要約: FGSM法を用いて勾配の最大化を行う。 歪みデータ検出における二進勾配攻撃の有効性を比較検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article describes the process of creating a script and conducting an analytical study of a dataset using the DeepMIMO emulator. An advertorial attack was carried out using the FGSM method to maximize the gradient. A comparison is made of the effectiveness of binary classifiers in the task of detecting distorted data. The dynamics of changes in the quality indicators of the regression model were analyzed in conditions without adversarial attacks, during an adversarial attack and when the distorted data was isolated. It is shown that an adversarial FGSM attack with gradient maximization leads to an increase in the value of the MSE metric by 33% and a decrease in the R2 indicator by 10% on average. The LightGBM binary classifier effectively identifies data with adversarial anomalies with 98% accuracy. Regression machine learning models are susceptible to adversarial attacks, but rapid analysis of network traffic and data transmitted over the network makes it possible to identify malicious activity
• Abstract（参考訳）: 本稿では、DeepMIMOエミュレータを用いてスクリプトを作成し、データセットの分析研究を行う過程について述べる。 勾配を最大化するためにFGSM法を用いて副次攻撃を行った。 歪んだデータを検出するタスクにおいて、バイナリ分類器の有効性を比較検討する。 回帰モデルの品質指標の変化のダイナミクスを, 敵攻撃のない条件, 敵攻撃時, 歪んだデータを分離した場合に解析した。 その結果, 逆FGSM攻撃によるMSE測定値の33%の上昇, R2指標の平均値の10%の低下がみられた。 LightGBMバイナリ分類器は、対向異常のあるデータを98%の精度で効果的に識別する。 回帰機械学習モデルは敵攻撃の影響を受けやすいが、ネットワークトラフィックとネットワークを介して送信されるデータの迅速な分析により、悪意のある活動を特定することができる。

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