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基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法
1
作者
徐东伟
蒋斌
+4 位作者
陈嘉峻
宣琦
王巍
赵文红
杨小牛
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期926-933,共8页
针对电磁信号调制识别智能模型容易受到对抗样本攻击的问题,提出了一种基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法。该方法首先通过变分模态分解对测试样本进行去噪得到去噪后的电磁信号样本,然后分别将去噪前后的电磁信号样本输入到神经...
针对电磁信号调制识别智能模型容易受到对抗样本攻击的问题,提出了一种基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法。该方法首先通过变分模态分解对测试样本进行去噪得到去噪后的电磁信号样本,然后分别将去噪前后的电磁信号样本输入到神经网络模型中,接着计算去噪前后模型输出向量的余弦相似性值和置信度差值,最后将两个特征进行融合,输入到一个神经网络模型中进行检测。与基线方法相比,该方法在实验中取得了更高的检测成功率。本文方法具有时间复杂度低、易于实现的优点,为电磁信号调制识别智能模型提供了一种新颖的对抗样本检测方法。
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关键词
电磁信号调制识别
对抗样本检测
特征融合
余弦相似性
置信度差
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职称材料
题名
基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法
1
作者
徐东伟
蒋斌
陈嘉峻
宣琦
王巍
赵文红
杨小牛
机构
杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
浙江工业大学网络安全研究院
中国电子科技集团公司第三十六研究所
嘉兴学院
出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期926-933,共8页
基金
国家自然科学基金联合重点基金(U21B2001)
嘉兴南湖学院校级科研项目(62211ZL)。
文摘
针对电磁信号调制识别智能模型容易受到对抗样本攻击的问题,提出了一种基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法。该方法首先通过变分模态分解对测试样本进行去噪得到去噪后的电磁信号样本,然后分别将去噪前后的电磁信号样本输入到神经网络模型中,接着计算去噪前后模型输出向量的余弦相似性值和置信度差值,最后将两个特征进行融合,输入到一个神经网络模型中进行检测。与基线方法相比,该方法在实验中取得了更高的检测成功率。本文方法具有时间复杂度低、易于实现的优点,为电磁信号调制识别智能模型提供了一种新颖的对抗样本检测方法。
关键词
电磁信号调制识别
对抗样本检测
特征融合
余弦相似性
置信度差
Keywords
electromagnetic signal modulation recognition
deep learning
adversarial sample detection
cosine similarity
confidence difference
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合的电磁信号对抗样本检测方法
徐东伟
蒋斌
陈嘉峻
宣琦
王巍
赵文红
杨小牛
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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