Abstract-Machine lärande har tillämpats i trådlös kommunikation. I detta dokument anser vi att en kognitiv sändare känner av spektrumet och sänder på inaktiva kanaler som bestäms av en maskininlärningsalgoritm. Vi presenterar sedan en kontradiktorisk maskininlärningsmetod för att starta en spektrumdataförgiftningsattack. Det vill säga, en motståndare lär sig sändarens beteende och försöker förfalska spektrumavkänningsdata över luften genom att sända under en kort tid när kanalen är overksam för att manipulera inmatningen för sändarens beslutsmekanism. Den kognitiva motorn vid sändaren är en djup neural nätverksmodell som förutspår tomgångskanaler med minsta sensorfel för dataöverföringar. Sändaren samlar in spektrumanalysdata och använder den som ingång till sin maskininlärningsalgoritm. Under tiden bygger motståndaren också en kognitiv motor med hjälp av en annan djup neural nätverksmodell för att förutsäga när sändaren kommer att ha en framgångsrik överföring baserad på dess spektrumavkänningsdata. Motståndaren utför sedan överluftsspektrumet dataförgiftning attack, som syftar till att ändra kanalen beläggning status från sysslolös till upptagen när sändaren är avkänning, så att sändaren luras att göra felaktiga överföringsbeslut. Denna attack är mer energieffektiv och svårare att upptäcka jämfört med störning av dataöverföringar. Vi visar att denna attack är mycket effektiv och minskar genomströmningen av sändaren avsevärt.
Som en förgiftning attack, motståndaren kan också störa spektrumavkänningsperioden och förgifta spektrumet utbildningsdata, vilket försöker förhindra en sändare från att bygga en tillförlitlig klassificerare REF.
Spectrum Data Poisoning with Adversarial Deep Learning
{'venue': 'MILCOM 2018 - 2018 IEEE Military Communications Conference (MILCOM)', 'journal': 'MILCOM 2018 - 2018 IEEE Military Communications Conference (MILCOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}