Deep learning (DL) architectures have been successfully used in many applications including wireless systems. However, they have been shown to be susceptible to adversarial attacks. We analyze DL-based models for a regression problem in the context of downlink power allocation in massive multiple-input-multiple-output systems and propose universal adversarial perturbation (UAP)-crafting methods as white-box and black-box attacks. We benchmark the UAP performance of white-box and black-box attacks for the considered application and show that the adversarial success rate can achieve up to 60% and 40%, respectively. The proposed UAP-based attacks make a more practical and realistic approach as compared to classical white-box attacks.


翻译:在包括无线系统在内的许多应用中,深层学习(DL)架构已被成功使用。然而,这些架构被证明容易遭到对抗性攻击。我们分析了在大规模多投入-多产出系统下链路分权背景下基于DL的回归问题模型,并提议将通用对抗性扰动(UAP)工艺方法作为白箱和黑盒攻击。我们为经过深思熟虑的应用程序将“白箱”和“黑盒攻击”的“UAP”性能作为基准,并表明对抗性成功率可分别达到60%和40%。与经典白盒攻击相比,拟议的“UAP”式攻击更实际、更现实。

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白盒测试(也称为透明盒测试,玻璃盒测试,透明盒测试和结构测试)是一种软件测试方法,用于测试应用程序的内部结构或功能,而不是其功能(即黑盒测试)。在白盒测试中,系统的内部视角以及编程技能被用来设计测试用例。测试人员选择输入以遍历代码的路径并确定预期的输出。这类似于测试电路中的节点,在线测试(ICT)。白盒测试可以应用于软件测试过程的单元,集成和系统级别。尽管传统的测试人员倾向于将白盒测试视为在单元级别进行的,但如今它已越来越频繁地用于集成和系统测试。它可以测试单元内的路径,集成期间单元之间的路径以及系统级测试期间子系统之间的路径。
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