Abstract-Medan forskning på kontradiktoriska exempel i maskininlärning för bilder har varit produktiv, liknande attacker på djupinlärning (DL) för radiofrekvens (RF) signaler och deras begränsningsstrategier är knappast behandlas i det publicerade arbetet, med endast en nyligen publicerad publikation i RF-domänen [1]. RF kontraversariella exempel (AdExs) kan orsaka drastiska, riktade felklassificeringsresultat främst i spektrumanalys/undersökningstillämpningar (t.ex. BPSK fel för ODM) med minimal vågform perturbation. Det är oklart om RF AdExs bibehåller sina effekter i den fysiska världen, dvs. när AdExs levereras över luften (OTA). Vår forskning om djupinlärning AdExs och föreslagna försvarsmekanismer är RF-centrerade, och införlivar fysiska världen, OTA effekter. Vi presenterar försvarsmekanismer baserade på statistiska tester. Ett test för att upptäcka AdExs använder Peak-toMal-Power-Ratio (PAPR) av de DL-datapunkter som levererats OTA, medan ett annat statistiskt test använder Softmax-utgångar från DL-klassfier, vilket motsvarar de sannolikheter som klassificeringsgivaren tilldelar var och en av de utbildade klasserna. Det tidigare testet utnyttjar uppgifternas RF-karaktär, och det senare är universellt tillämpligt på AdExs oavsett ursprung. Båda lösningarna visas som livskraftiga begränsningsmetoder för att subvertera kontradiktoriska attacker mot kommunikation och radaravkänningssystem. Eftersom djupinlärning (DL) tränger in i icke-traditionella tillämpningar växer en ny forskningsriktning fram inom området trådlösa signaler, som syftar till att emulera och eventuellt ersätta vissa signalbehandlingsalgoritmer med DL-modeller. Spektrumanalys, särskilt i samband med kognitiv radio, definierar de flesta av de problem med radiosignaldetektering som DL tar itu med. Förhållningssättet till DL i RF-domänen skiljer sig från vanliga DL-tillämpningar, såsom bildigenkänning eller bearbetning av naturligt språk, och kräver kunskap om RF-signalbehandling och trådlös kommunikation och/eller radar, beroende på signalutnyttjandet. Forskning om kontradiktoriska exempel på maskininlärning för bilder har varit produktiv, men liknande angrepp på djupinlärning av radiofrekvenssignaler och begränsningsstrategier tas inte alls upp i det publicerade arbetet, med endast en nyligen publicerad publikation om RF [1]. Motsvariga exempel (AdExs) är något perturbed ingångar som klassificeras felaktigt av Machine Learning (ML) modell [2]. Denna perturbering uppnås genom matematisk bearbetning av signalen, t.ex. genom att lägga till ett inkrementellt värde i klassificeringsgradientens riktning med avseende på ingångarna (Fig. 2 A), eller genom att lösa ett begränsat optimeringsproblem. Populär djupt lärande (DL) modeller är ännu mer sårbara för AdExs som DL nätverk lär input-output kartläggningar som är ganska diskontinuerliga. Betrakta stop-sign bilder i figur 1 [3]. För det mänskliga ögat verkar de vara samma - två bilder av en stoppskylt. Bilden till vänster är en vanlig bild av stoppskylten, medan den till höger härleds från den genom att lägga till en exakt perturbation som framkallar den djupa klassificeringen för att klassificera den som ett ledtecken. För ytterligare information om AdExs, se andrahandsarbete, t.ex. [2], [4]. RF kontradiktoriska exempel kan orsaka drastiska, riktade felklassificeringsresultat främst i spektrumanalys/undersökningstillämpningar (t.ex. BPSK fel för ODM) med minimal vågform perturbation. Det är oklart om RF AdExs bibehåller sina effekter i den fysiska världen, dvs. när AdExs levereras över luften (OTA). Vår forskning om djupinlärning AdExs och föreslagna försvarsmekanismer är RF-centrerad, och införliva fysisk-värld, OTA effekter. I detta arbete presenterar vi försvarsmekanismer baserade på statistiska tester. Ett test för att upptäcka AdExs använder Peak-to-MalPower-Ratio (PAPR) av de DL-datapunkter som levererats OTA, medan ett annat statistiskt test använder Softmax-utgångar från DL-klassfier, vilket motsvarar de sannolikheter som klassificeringsgivaren tilldelar var och en av de utbildade klasserna. Det tidigare testet utnyttjar uppgifternas RF-karaktär, och det senare är universellt tillämpligt på AdExs oavsett ursprung. Båda lösningarna visas som livskraftiga begränsningsmetoder för att subvertera kontradiktoriska attacker mot kommunikation och radaravkänningssystem. Forskningen inom området RF-baserad DL i PHY-skiktet är fortfarande embryonal [5]. Moduleringsigenkänning (ModRec) är den mest populära tillämpningen av DL här. Det mesta av det befintliga arbetet bygger på konvolutionella (CNN) arkitekturer [6]. Paper [7] innehåller en fördjupad studie arXiv:1902.06044v1 [cs.LG]
På samma sätt tar REF hänsyn till samma modell för skatteundandragandeattacker och föreslår att man använder en statistisk metod baserad på signalens topp-till-genomsnitt-effekt-förhållande (PAPR).
Adversarial Examples in RF Deep Learning: Detection of the Attack and its Physical Robustness
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}