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辐射源个体识别中的对抗攻击研究
被引量：
2
1
作者
刘丰汇
张治中
+1 位作者
张涛
杨小蒙
《电子测量技术》
北大核心
2023年第16期16-23,共8页
基于深度学习的辐射源个体识别研究主要关注识别精度的提升,往往忽视了识别过程中对抗样本的威胁。针对上述问题,本文在增加辐射源个体类别并提升模型识别精度的同时分析研究了对抗样本对高识别率深度学习识别网络产生的影响。首先获取...
基于深度学习的辐射源个体识别研究主要关注识别精度的提升,往往忽视了识别过程中对抗样本的威胁。针对上述问题,本文在增加辐射源个体类别并提升模型识别精度的同时分析研究了对抗样本对高识别率深度学习识别网络产生的影响。首先获取小样本ADS-B信号,通过数据随机切片进行数据增强;再对原有网络进行微调并加入卷积注意力模块提高模型对辐射源个体信号的识别率;最后使用4种攻击算法生成对抗样本并在辐射源个体识别网络上进行测试。除此之外,还将攻击前后的信号样本转化为图片进行可视化比较,以在攻击成功率和攻击隐蔽性之间权衡。实验结果表明,优化后的高识别率模型也容易受到对抗样本的攻击,基于动量的迭代攻击效果最好,相比于快速梯度下降的攻击方法的攻击效果高出10%。
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关键词
辐射源个体
深度学习
对抗样本
注意力机制
数据随机切片
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职称材料
题名
辐射源个体识别中的对抗攻击研究
被引量：
2
1
作者
刘丰汇
张治中
张涛
杨小蒙
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
国防科技大学第六十三研究所
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第16期16-23,共8页
文摘
基于深度学习的辐射源个体识别研究主要关注识别精度的提升,往往忽视了识别过程中对抗样本的威胁。针对上述问题,本文在增加辐射源个体类别并提升模型识别精度的同时分析研究了对抗样本对高识别率深度学习识别网络产生的影响。首先获取小样本ADS-B信号,通过数据随机切片进行数据增强;再对原有网络进行微调并加入卷积注意力模块提高模型对辐射源个体信号的识别率;最后使用4种攻击算法生成对抗样本并在辐射源个体识别网络上进行测试。除此之外,还将攻击前后的信号样本转化为图片进行可视化比较,以在攻击成功率和攻击隐蔽性之间权衡。实验结果表明,优化后的高识别率模型也容易受到对抗样本的攻击,基于动量的迭代攻击效果最好,相比于快速梯度下降的攻击方法的攻击效果高出10%。
关键词
辐射源个体
深度学习
对抗样本
注意力机制
数据随机切片
Keywords
specific emitter
deep learning
adversarial example
attention mechanism
data random slicing
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
辐射源个体识别中的对抗攻击研究
刘丰汇
张治中
张涛
杨小蒙
《电子测量技术》
北大核心
2023
2
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