对抗环境下基于机器学习的低功耗安全通信
密码学与安全
2022-12-29 v1
摘要
随着无线网络技术日益普及,各类信号间的互干扰愈发严重和常见。因此,常出现自身信号传输因信道被占用而受干扰的情况。尤其在对抗环境中,Jamming对信息传输安全造成了极大危害。为此,我们提出基于ML的安全超低功耗通信,该方法利用机器学习通过捕捉过往无线流量模式来预测未来无线流量,从而经由反向散射确保信号的超低功耗传输。为更适应对抗环境,我们采用反向散射实现超低功耗信号传输,并利用跳频技术实现对Jamming信息的成功对抗。最终,我们取得了96.19%的预测成功率。
引用
@article{arxiv.2212.13689,
title = {ML-based Secure Low-Power Communication in Adversarial Contexts},
author = {Guanqun Song and Ting Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13689},
year = {2022}
}