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无线信号分类中对抗样本的对策
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究使用深度神经网络对广播领域信号处理算法进行分类，并探究对抗性扰动对DNN分类器的欺骗和准确度降低的效果及来源。
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关键要点
- 研究使用深度神经网络对广播领域信号处理算法进行分类。
- 探究对抗性扰动对DNN分类器的欺骗效果及准确度降低的来源。
- 定义特定于类别和独立于样本的对抗性扰动。
- 展示对抗性扰动在物理信道上通过软件定义电台的有效性。
- 指出对抗扰动可以从通信设备之外的源头发出，适用于无法在物理层操纵信号的设备。
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