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语义通信安全吗?多域对抗攻击的故事

IEEE Communications Magazine ( IF 8.3 ) Pub Date : 2023-11-23 , DOI: 10.1109/mcom.006.2200878
Yalin E. Sagduyu 1 , Tugba Erpek 1 , Sennur Ulukus 2 , Aylin Yener 3
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语义通信旨在从源传输信息,同时将所需的含义传达到目的地。我们将发送器-接收器功能建模为自动编码器,然后是评估所传达信息的含义的任务分类器。自动编码器由位于发射机处的编码器和位于接收机处的解码器组成,编码器联合建模源编码、信道编码和调制,解码器联合建模解调、信道解码和源解码。通过用语义损失来增强重建损失,该编码器-解码器对与语义任务分类器进行交互训练。这种方法通过少量的通道使用可靠地传输压缩的特征向量,同时保持较低的语义损失。我们确定了使用深度神经网络(DNN)进行语义通信的多域安全漏洞。基于对抗性机器学习,我们引入了对这些 DNN 的测试时(有针对性和无针对性)对抗性攻击。作为计算机视觉攻击,小的扰动被注入到发射器编码器输入端的图像中。作为无线攻击,传输小扰动信号以干扰接收器解码器的输入。通过单独或联合发起这些攻击(作为多域攻击),我们表明可以改变所传输信息的语义(比传统干扰具有更大的影响),并强调了安全采用防御方法的必要性语义通信。




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更新日期:2023-11-23
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