Rede Adversária Generativa Semi-Supervisionada para Falsificação de Sinais Modulados Utilizados em Simulação de Ataque a Modelos de Reconhecimento Automático de Modulações

Waldir Silva, André L. A. Costa, Antonio M. C. Pereira, Samuel Tavares, Celso Barbosa Carvalho, Diego A. Amoedo, Myke D. M. Valadão, Beatriz Alves dos Santos

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570822071

Evento: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2022)

Keywords:

Abstract

Diante do problema da falta de dinâmica na alocação de usuários no espectro de frequência, o reconhecimento automático de modulações foi uma das soluções para fornecer informações a priori e auxiliar no processo de sensoriamento de espectro. Entretanto, com o aprimoramento de redes generativas adversárias sérias questões de segurança entraram no debate mais recente. Propomos, então, a utilização de uma SGAN para gerar sinais falsificados de diversas modulações e simular ataques a modelos de reconhecimento de modulações presentes na literatura. Com o método proposto conseguimos enganar esses modelos em mais de 70% dos casos.

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