物理信号的对抗扰动
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们研究了基于计算机视觉的信号分类器对输入的敌对扰动的脆弱性，其中信号和扰动受到物理约束。通过求解 PDE 约束优化问题，我们构建了干扰信号使得即使对接收信号的谱图进行的扰动几乎不可察觉，探测器仍会误将源分类。尽管此类问题可能涉及数百万个决策变量，但我们引入了高效解决方案。我们的实验表明，可以在各种物理条件下计算出对多种机器学习模型有效且可实现的敌对扰动。
研究发现，基于计算机视觉的信号分类器对敌对扰动具有脆弱性，即使对接收信号的谱图进行扰动，探测器仍会误将源分类。通过求解PDE约束优化问题，可以构建出干扰信号，对多种机器学习模型有效且可实现的敌对扰动。
