[发明专利]基于划分输入空间的无线电对抗样本检测方法、系统和终端设备

说明书

一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测方法，包括：(S1)，获取无线电数据并处理；(S2)，使用攻击方法对无线电信号训练集和测试集分别进行攻击生成对抗样本；(S3)，设计二元无线电信号对抗样本检测器的优化算法提升对抗样本检测精度；(S4)，得到无线电对抗样本检测器。本发明还包括一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测系统，包括：数据类别分类模块、数据攻击模块、检测器算法设计模块、生成检测器模块。本发明还包括一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测的终端设备。本发明可以在攻击方知道检测模型的情况下很好的检测无线电对抗样本。

技术领域

本发明涉及一种无线电信号对抗样本检测领域，主要应用在无线电信号信息传输的安全领域，具体涉及一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测方法、系统和终端设备。

背景技术

近年来，无线电信号在许多领域广泛使用，如无人机，船舶和空中管制，卫星远程测量以及物联网等。所以无线电准确的信号分类成为了有个重要问题。与此同时，对无线电信号分类的对抗攻击也日益增多。因此，对信号的对抗样本检测技术也至关重要。

随着深度学习在图像分类、纹理分析、语音识别、图挖掘等方面的成功应用，深度神经网络也逐渐成为信号识别的首选方法。深度学习模型，特别是卷积神经网络(CNNS)，可以根据任务目标自动从各种数据集中提取特征，在很多情况下明显优于人工提取特征。由于其强大的特征学习能力，CNNS被越来越多的研究者应用于信号识别。尽管神经网络对噪声输入具有鲁棒性，但它们也被证明会被特殊制作的对抗样本所“欺骗”。如果对手截获了发射机站发射的信号并且进行了微小的改动也即成为对抗信号，然后再次发射出去则会使接收端分类错误并造成损失，所以如何检测出对抗信号成为了关键问题。由于攻击技术的发展，攻击方可能知道检测方的检测方法，那么攻击效果会大大提升，所以本文提出了一种在这种情况下仍然能很好的检测出对抗样本的方法。

公开号为CN112396129A的一种对抗样本检测方法及通用对抗攻击防御系统，其方法为获取训练数据集和对抗样本在相对应预测单元的特征图，将特征图进行拼接作为分类训练数据集。此方法操作步骤繁琐而且无法防御攻击方知道检测机制的情形。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测方法、系统和终端设备。

本发明要在攻击方知道检测方的检测机制并且做了相应调整的情况下，仍然能很好的进行检测。本发明提供了一种基于划分输入空间，可以在这种攻击情况下仍然能很好的的检测无线电信号对抗样本的方法及系统和终端设备。

本发明的技术构思为：根据无线电信号调制分类器的输出将输入空间划分为子空间，接着在子空间内用训练好的相应无线电信号对抗样本检测器进行对抗样本检测。

一种基于划分输入空间的无线电对抗样本检测方法，包括以下步骤：

S1：获取无线电信号训练集和测试集，根据无线电信号的自身的调制类别将数据单独分开。

S2：使用攻击方法根据二元无线电信号对抗样本检测器模型对无线电信号训练集和测试集分别进行攻击生成对抗样本。

S3：设计二元无线电信号对抗样本检测器的优化算法以尽可能提升对抗样本检测精度。

S4：将信号训练集和它相对应的对抗样本以及信号测试集和它相对应的对抗样本送入二元无线电信号对抗样本检测器中训练，得到训练好的检测器以及检测器的检测效果。

进一步的，所述步骤S1具体包括：