Sep, 2021
针对基于深度学习的无线通信功率控制的对抗攻击
Adversarial Attacks against Deep Learning Based Power Control in Wireless Communications
Brian Kim, Yi Shi, Yalin E. Sagduyu, Tugba Erpek, Sennur Ulukus
TL;DR本论文研究基于对手机器学习的对功率分配的攻击，其中基站通过使用深度神经网络（DNN）将其传输功率分配给多个正交子载波来为多个用户设备（UE）提供服务。 训练相应于回归模型的 DNN 以通道增益为输入并返回传输功率作为输出。研究了对单个 UE 或所有 UE 进行的攻击，并与基准进行比较，表明对手攻击在减少通信速率方面比基准攻击更有效。