由于无线信道的开放性,无线通信系统非常容易受到攻击,伪造和窃听。广泛采用的人工智能(AI)技术之外的第五代(5克)和第五代(B5G)网络,基于AI的攻击已成为无线通信系统面临的新威胁。基于深度学习的端到端通信系统非常容易身体对抗性的攻击可能导致严重减少或无线电调制信号分类识别的准确性。未来可以利用AI智能威胁攻击网络,相关服务和应用程序使用深度学习算法在小干扰很容易设计和生成的攻击者。然而,研究人员仍然需要考虑如何最好地保护5 g和B5G从人工智能的网络攻击。此外,敌对攻击的防御策略对未来通信系统仍不发达,效率低下。

这个特殊的问题欢迎的小说理论贡献,实践研究和评论文章,分析安全威胁,挑战,和机制的内在AI-driven无线通信系统。研究强调潜在的防御方法和策略应对智能攻击这样的系统尤其鼓励。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 体系结构、模拟器、场景和应用程序调优AI-driven无线通信系统的安全和隐私问题
• 对抗攻击基于ai或无线电调制信号分类识别
• 白盒或black-box-based攻击信号/调制分类器
• 有效攻击检测和预测基于深度学习技术,例如autoencoder (AE),深层神经网络(款),生成对抗网络(GAN)和深强化学习(DRL)
• 防御机制和理论的敌对攻击端到端通信系统
• 敌对的造型或敌对的深度学习为未来无线网络
• 安全威胁到5 g和B5G-based应用程序、服务和物联网设备
• 人工智能的攻击防御战略和解决方案在无线通信系统中
• 稳健算法来防止人工智能对无线通信系统的攻击