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通过白盒攻击生成信号对抗样本的信号检测网络
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
研究提出了一种生成信号对抗样本的模型，解决深度学习在信号检测任务中的脆弱性。通过L2范数分析，发现当扰动能量比率小于3%时，信号检测网络的精度和召回率显著下降。研究还探讨了多种对抗攻击和防御方法，如AdvGAN、对抗训练和频率分析，提升了检测和防御效果。
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关键要点
- 研究提出了一种生成信号对抗样本的模型，解决深度学习在信号检测任务中的脆弱性。
- 通过L2范数分析，发现当扰动能量比率小于3%时，信号检测网络的精度和召回率显著下降。
- 研究探讨了多种对抗攻击和防御方法，如AdvGAN、对抗训练和频率分析，提升了检测和防御效果。
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