TY -的A2 -阿齐兹,本杰明盟——徐Guangquan盟——冯Guofeng AU -焦,Litao盟——冯Meiqi AU -郑,Xi盟——刘,剑PY - 2021 DA - 2021/09/07 TI - FNet:二束模型检测敌对攻击5 g深学习服务建设SP - 5395705六世- 2021 AB -与人工智能技术的广泛应用在5克,第五代(B5G)网络,已成为人工智能的一个共同趋势融入现代通信网络。深度学习是机器学习的一个子集,最近在许多领域导致了重大改进。特别是,许多5 g服务使用深度学习建设技术提供更好的服务。虽然深度学习是强大的,但它仍然是脆弱的,当面对5 g深度学习建设服务。因为深度学习算法的非线性,轻微的扰动输入由攻击者将导致大的变化输出。尽管许多研究者提出对对手的攻击方法,这些方法并不总是有效的连续波等强大的攻击。在本文中,我们提出一个新的二束网络包括RGB流和空间丰富模型(SRM)噪声流发现敌对的例子和干净的例子之间的区别。RGB流使用原始数据捕捉细微的差别在敌对的样本。SRM噪音流使用SRM过滤器得到噪声特性。我们认为噪声特性是额外的证据对抗的检测。 Then, we adopt bilinear pooling to fuse the RGB features and the SRM features. Finally, the final features are input into the decision network to decide whether the image is adversarial or not. Experimental results show that our proposed method can accurately detect adversarial examples. Even with powerful attacks, we can still achieve a detection rate of 91.3%. Moreover, our method has good transferability to generalize to other adversaries. SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5395705 DO - 10.1155/2021/5395705 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -