En kontradiktorisk maskininlärningsmetod introduceras för att starta störattacker mot trådlös kommunikation och en försvarsstrategi presenteras. En kognitiv sändare använder en förtränad klassificerare för att förutsäga den aktuella kanalstatusen baserat på nyligen avkänningsresultat och bestämmer sig för att överföra eller inte, medan en jammer samlar kanalstatus och ACKs för att bygga en djupinlärningsklassificerare som tillförlitligt förutser nästa framgångsrika sändningar och effektivt stör dem. Denna störningsmetod visar sig minska sändarens prestanda betydligt hårdare jämfört med slumpmässig eller sensorbaserad störning. Den djupinlärning klassificering poäng används av stören för effektkontroll som är föremål för en genomsnittlig effektbegränsning. Därefter är ett generativt kontraversarialt nätverk utvecklat för jammaren för att minska tiden för att samla in träningsdatasetet genom att utöka det med syntetiska prover. Som ett försvar system, sändaren medvetet tar ett litet antal felaktiga åtgärder i spektrumaccess (i form av en orsakande attack mot jammer) och hindrar därför jammer från att bygga en pålitlig klassificerare. Sändaren väljer systematiskt när man ska vidta felaktiga åtgärder och anpassar försvarsnivån för att vilseleda störsändaren till att göra förutsägelser fel och därmed öka dess genomströmning. Index Terms-kognitiv radio, jammer, kontraarial maskininlärning, djupinlärning, generativt kontraversarialt nätverk, strömkontroll.
En djupt lärande algoritm har använts i REF för kognitiva sändare att besluta om att överföra eller inte och för att störsändaren ska förutsäga nästa framgångsrika sändningar.
Deep Learning for Launching and Mitigating Wireless Jamming Attacks
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}