【摘 要】
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深度学习在越来越多的领域发挥着重要的作用,在方方面面影响和改变着人们的生活,比较典型的应用包括智能家居、智能驾驶、人脸支付和智能安防。深度学习系统作为一个非常复杂的软件系统,同样会面对各种黑客攻击。黑客通过攻击深度学习系统,也可以威胁到财产安全、个人隐私、交通安全和公共安全。针对深度学习系统的攻击通常包括偷窃模型、数据投毒和对抗样本,而本文主要研究基于对抗样本的深度学习对抗安全问题。对抗样本即通过
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深度学习在越来越多的领域发挥着重要的作用,在方方面面影响和改变着人们的生活,比较典型的应用包括智能家居、智能驾驶、人脸支付和智能安防。深度学习系统作为一个非常复杂的软件系统,同样会面对各种黑客攻击。黑客通过攻击深度学习系统,也可以威胁到财产安全、个人隐私、交通安全和公共安全。针对深度学习系统的攻击通常包括偷窃模型、数据投毒和对抗样本,而本文主要研究基于对抗样本的深度学习对抗安全问题。对抗样本即通过在原始数据上叠加精心构造的人类难以察觉的微小扰动,使深度学习模型产生错误的结果。深度学习因其具有高效处理海量信息、快速处理复杂问题的特点,有望在未来战场中与人协同合作提高作战效能。目前深度学习被应用于无线通信领域的许多复杂任务中,如频谱波形的调制识别。这导致恶意第三方使用深度学习模型可以很容易地识别出传输波形的调制格式。一些现有的工作直接使用图像领域中的对抗样本的概念来解决这个问题,而没有充分考虑物理世界中波形传输的特点。显然这样的工作仅能在数值实验层面实现,难以迁移至复杂的物理应用场景。因此,本文创新性地提出了一种低截获波形（LIW）的生成方法,该方法可以降低调制格式被敌方识别的概率,并且不影响与友方之间的可靠通信。即使在物理硬件实验中,本文的低截获波形也表现出显著的低截获性能,在附件微小扰动的情况下,成功将敌方使用的先进分类模型精度从大约94%降低到大约15%。
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