针对基于深度学习的无线信号调制分类器的隐藏后门攻击
信号处理
2023-06-21 v1
摘要
近来，深度学习（DL）已被应用于无线通信如调制分类中。然而，由于无线信道的开放性和 DL 的不可解释性，它也易受对抗攻击。在本通信中，我们研究了一种针对调制分类的所谓隐藏后门攻击，其中 adversary 将基于 IQ 序列精心设计的投毒样本放入训练数据集中。这些投毒样本是隐藏的，因为传统分类方法无法发现它们。且投毒样本与带触发器的样本相同，后者是特征空间中打了补丁的样本。我们表明，隐藏后门攻击可利用打补丁的样本显著降低调制分类的准确率。最后，我们提出激活聚类以检测训练数据集中的异常样本。
引用
@article{arxiv.2306.10753,
title = {Hidden Backdoor Attack against Deep Learning-Based Wireless Signal Modulation Classifiers},
author = {Yunsong Huang and Weicheng Liu and Hui-Ming Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10753},
year = {2023}
}