获取最新一代网络的物理层数据以研究对抗攻击
信号处理
2024-05-31 v1 机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
机器学习领域正在快速发展，并被应用于科学技术的各个领域。这样，机器学习可用于优化最新一代数据网络（如5G和6G）的功能。这也适用于较低层次的功能。在无线电路径中使用机器学习进行现代超大规模MIMO、可重构智能界面及其他技术中的定向辐射生成时，其特点是物理层数据的复杂采集和处理。此外，操纵智能机器学习模型行为的对抗性措施正成为一个主要问题，因为许多机器学习模型对不正确的输入数据敏感。为了直接从处理服务信息中获取攻击数据，提出了一个与机器学习应用协同工作的仿真模型。
引用
@article{arxiv.2405.19340,
title = {Obtaining physical layer data of latest generation networks for investigating adversary attacks},
author = {M. V. Ushakova and Yu. A. Ushakov and L. V. Legashev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.19340},
year = {2024}
}