无线通信中的智能识别神经网络对抗攻击技术综述

无线通信中的智能识别神经网络对抗攻击技术综述

杨明轩

65410119831027051X

摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

关键词：无线通信；智能识别神经网络；攻击技术

引言

无线通信在现代社会中发挥着重要的作用，然而其安全性一直是一个关注的焦点。智能识别神经网络作为一种有效的信号处理工具，已经广泛应用于无线通信系统中，能够实现自动化的信号分类和识别。然而，随着技术的进步，对抗攻击技术也不断发展，挑战着智能识别神经网络的鲁棒性和性能。本综述旨在对无线通信中的智能识别神经网络对抗攻击技术进行综合分析和总结。

1.智能识别神经网络在无线通信中的应用概述：

智能识别神经网络在无线通信中具有广泛的应用价值。它可以应用于多个领域，如移动通信、物联网、无人驾驶和智能城市等。主要应用模式包括信号识别与分类、频谱感知与管理、移动用户识别和行为分析等。

1.信号识别与分类：智能识别神经网络可以通过学习和训练，对无线信号特征进行自动提取和分类，实现对不同无线设备发出的信号进行识别和分类。这对于无线通信系统资源的优化配置、干扰源的定位和无线电频谱管理至关重要。

2.频谱感知与管理：智能识别神经网络可以通过学习和分析周围环境的频谱特征，实时感知和判断当前频谱使用情况。在频谱稀缺和频谱共享的无线通信环境中，通过智能感知与管理，可以提高频谱利用效率，优化频谱资源配置。

3.移动用户识别：智能识别神经网络可以通过学习和分析移动用户的行为和特征，对不同用户进行识别和分类。这对于移动用户定位、用户行为分析和个性化服务等有重要意义。

4.行为分析：智能识别神经网络可以对无线通信中的实体行为进行识别和分析，如无人机的飞行模式、车辆的行驶方式等。这对于无线通信安全和智能交通等领域具有重要的应用前景。

2.详细探讨常见的对抗攻击方法

对智能识别神经网络的对抗攻击方法主要包括针对模型参数的攻击、输入样本的篡改和欺骗攻击等。下面将详细探讨这些常见的对抗攻击方法，并分析它们的攻击原理和技术手段。

一、针对模型参数的攻击：

针对模型参数的攻击是指攻击者试图修改智能识别神经网络的模型参数，以达到迷惑模型和破坏其正常运行的目的。

1.梯度攻击：攻击者通过在训练数据中添加特制样本或修改真实样本的标签，来扰乱模型的训练过程。在反向传播算法中，梯度攻击可以通过对模型优化所使用的损失函数进行改变，迫使模型收敛到错误的值。

2.参数篡改攻击：攻击者通过篡改模型的参数，修改权重和阈值等参数信息，以改变模型的预测结果。这种攻击方法需要对模型的结构和参数具有较高的了解和访问权限。

二、输入样本的篡改：

输入样本的篡改是指攻击者修改输入数据，让智能识别神经网络产生错误的判断或分类结果。

1.添加噪声攻击：攻击者通过在输入样本中添加噪声，改变信号的特征，干扰模型的判断。这种攻击方法通常是基于对信号传输过程的理解，加入特定的噪声来干扰模型的正确判断。

2.数据篡改攻击：攻击者通过修改输入样本的部分数据内容，来误导智能识别神经网络的判断。这种攻击方法可以直接影响模型对输入数据的处理过程，从而改变输出结果。

三、欺骗攻击：

欺骗攻击是指攻击者通过精心构造的恶意样本来欺骗智能识别神经网络，使其产生错误或误导性的分类结果。

1.对抗样本攻击：攻击者通过添加微小但针对性的扰动，使原本被正确分类的样本被误识别。对抗样本攻击的目标是在外观上保持样本的不变性，同时具有欺骗性。

2.伪装攻击：攻击者可能伪装成合法用户发送恶意数据，这些数据看起来与正常的无线通信数据一样，但实际上携带恶意信息。此类攻击涉及伪造身份、数据的混淆和隐藏等技术手段。

以上对抗攻击方法都能弱化智能识别神经网络的性能和可靠性，并导致错误的判断和预测。这些攻击手段通常要求攻击者具备一定的专业技能和对模型的深入了解。在应对这些攻击时，研究人员需要采取相应的对抗措施，如使用对抗训练算法增强模型的鲁棒性、利用异常检测方法识别恶意样本等。此外，加强对通信系统的安全性设计、完善认证和加密机制也是防范上述攻击的重要手段。

3.重点关注现有对抗攻击技术面临的挑战

现有的对抗攻击技术在应对智能识别神经网络的挑战时面临着一些关键问题，包括隐蔽性、攻击目标的选择和对系统性能的影响。下面将详细探讨这些挑战及其影响。

一、隐蔽性：

对抗攻击技术的一个重要挑战是保持攻击的隐蔽性，即攻击者希望攻击行为不被智能识别神经网络察觉或预测。为此，攻击者需要通过改变输入数据或模型参数等方式来影响系统，而又不引起系统的怀疑。然而，隐蔽性攻击并非易事，因为系统可能已经采取了一些鲁棒性强化措施来检测和防御对抗攻击，使攻击者更难以达到攻击目标。

二、攻击目标的选择：

对抗攻击者需要根据攻击目的选择合适的攻击方式和攻击样本，以达到最佳的攻击效果。攻击目标的选择涉及到攻击者对智能识别神经网络的理解和了解，同时还需要考虑各种因素如攻击目的、攻击资源成本、攻击后果等。然而，在实际应用环境中，攻击目标往往具有多样性和动态性，攻击者需要克服不同目标之间的差异，选择最适当的攻击方式。

三、对系统性能的影响：

对抗攻击技术会对智能识别神经网络的性能和表现产生直接或间接的影响。攻击者常常试图利用对抗攻击方法迫使模型产生错误预测结果，并破坏系统的稳定性和鲁棒性。这些攻击可能导致系统的准确率下降，甚至造成严重的安全和隐私问题。与此同时，防御对抗攻击的措施也可能增加系统的计算复杂性和开销，降低系统的性能。

针对上述挑战，研究人员需要采取相应的解决方案来应对对抗攻击。

1.隐蔽性：提高对抗攻击的隐蔽性需要更深入的研究和开发。这包括改进攻击样本的生成算法，使对抗样本在输入数据中难以被察觉，以及设计新的攻击方式来规避现有的鲁棒性增强算法。

2.攻击目标的选择：攻击者需要根据不同的攻击目标制定相应的攻击策略，并综合考虑攻击资源、攻击后果以及防御措施等因素。研究人员需要深入分析不同目标的特点，制定相应的对抗策略和防御措施。

3.对系统性能的影响：为了提高智能识别神经网络的鲁棒性和性能，在设计系统和算法时需要充分考虑对抗攻击的可能性。同时，需要平衡鲁棒性和性能之间的权衡，优化算法和加强系统的安全性设计。

结束语

随着无线通信的快速发展和普及，智能识别神经网络作为一种重要的技术应用也日益受到关注。在无线通信中，智能识别神经网络承担着识别、分类和决策等关键任务。然而，在实际应用中，智能识别神经网络面临着来自攻击者的针对性攻击和欺骗。

针对智能识别神经网络的对抗攻击是指攻击者通过篡改输入数据、添加噪声、伪装攻击和干扰攻击等手段，以扰乱和误导智能识别神经网络的正常运行，甚至使其产生错误的识别结果。这些对抗攻击对于无线通信系统的可靠性和安全性构成了威胁。

参考文献

[1]韩超,秦若熙,王林元等.无线通信中的智能识别神经网络对抗攻击技术综述[J].电讯技术,2023,63(06):918-926.

[2]石晨宇.基于神经网络的心电智能监测系统设计[D].中北大学,2022.

[3]顾浩.加性高斯白噪声下基于深度神经网络的无线通信信号分类算法设计[D].南京邮电大学,2021.

[4]宁暑光.基于特征提取与学习的无线通信数字调制方式自动识别方法研究[D].合肥工业大学,2019.

[5]潘国兵.无线胶囊内窥镜系统及内窥图像中出血智能识别研究[D].上海交通大学,2010.