典型文献
一种针对无线电信号分类的对抗增强方法
文献摘要：
深度学习模型依赖大量带类标的数据作为训练数据,实际应用的各种无线电环境中收集并标记无线电信号需要消耗大量的人力物力,极大地限制了深度学习模型在无线电信号识别中的应用.目前针对数据量不足带来的问题,研究者们主要采用数据增强的方法,即根据一些先验知识,在保持已知信息的前提下,对原始数据进行适当变换达到扩充数据集的效果.具体到分类任务,在保持数据类别不变的前提下,可以对训练集中的每个样本进行变换,如在一定程度内的随机旋转、缩放、裁剪、左右翻转等,这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果,并且增强效果有限.此外,深度学习作为一个非常复杂的方法,会面对各种安全问题.深度神经网络很容易受到对抗样本的攻击,攻击者可以通过向良性数据中添加特定的扰动,生成对抗样本,使DNN模型出错.虽然这些伪造的样本对人类的判断没有影响,但是对于深度学习模型来说是一个致命性的误导.聚焦到深度学习领域,本论文提出一种针对无线电信号分类的对抗增强方法,将对抗训练方法引入信号领域,通过控制eps、iteration参数,在数据集中添加算法精心设计的细微扰动生成靠近决策边界面的边界样本实现数据增强,将边界样本与训练样本混合,重新训练识别模型,在提升模型识别精度的同时,提升模型的防御能力.最终在多个分类模型、多个实际无线电信号数据集上的分类性能都有显著的提高,同时防御性能也显著增强,验证了本文提出的信号增强识别方法的有效性.
文献关键词：
深度学习;对抗训练;调制识别;数据增强
中图分类号：
作者姓名：
宣琦;崔慧;徐鑫杰;陈壮志;郑仕链;王巍;杨小牛
作者机构：
浙江工业大学网络空间安全研究院 杭州 中国310012;通信信息控制和安全技术重点实验室 嘉兴中国314033
文献出处：
引用格式：
[1]宣琦;崔慧;徐鑫杰;陈壮志;郑仕链;王巍;杨小牛-.一种针对无线电信号分类的对抗增强方法)[J].信息安全学报,2022(03):149-158
A类：
B类：
无线电信号,信号分类,增强方法,深度学习模型,训练数据,人力物力,信号识别,数据量,数据增强,先验知识,原始数据,充数,分类任务,保持数据,数据类别,训练集,如在,随机旋转,缩放,裁剪,同一个,增强效果,习作,非常复杂,会面,深度神经网络,对抗样本,攻击者,加特,生成对抗,DNN,出错,伪造,致命性,误导,学习领域,本论,对抗训练,训练方法,eps,iteration,加算,精心设计,细微,微扰动,决策边界,训练样本,新训,识别模型,模型识别,识别精度,防御能力,分类模型,号数,分类性能,防御性,信号增强,调制识别
AB值：
0.459148
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