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题名基于雅可比显著图的电磁信号快速对抗攻击方法
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作者
张剑
周侠
张一然
王梓聪
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机构
武汉数字工程研究所
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期180-193,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61873040)。
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文摘
为了生成高质量的电磁信号对抗样本,提出了快速雅可比显著图攻击(FJSMA)方法。FJSMA通过计算攻击目标类别的雅可比矩阵,并根据该矩阵生成特征显著图,之后迭代选取显著性最强的特征点及其邻域内连续特征点添加扰动,同时引入单点扰动限制,最后生成对抗样本。实验结果表明,与雅可比显著图攻击方法相比,FJSMA在保持与之相同的高攻击成功率的同时,生成速度提升了约10倍,相似度提升了超过11%;与其他基于梯度的方法相比,攻击成功率提升了超过20%,相似度提升了20%~30%。
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关键词
深度神经网络
对抗样本
电磁信号调制识别
雅可比显著图
目标攻击
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Keywords
deep neural network
adversarial sample
electromagnetic signal modulation recognition
Jacobian saliency map
target attack
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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