利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。