Magmaw: Modality-Agnostic Adversarial Attacks on Machine Learning-Based Wireless Communication Systems
作者: Jung-Woo Chang, Ke Sun, Nasimeh Heydaribeni, Seira Hidano, Xinyu Zhang, Farinaz Koushanfar
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2023-11-01 (更新: 2024-11-21)
备注: Accepted at NDSS 2025
💡 一句话要点
提出Magmaw以解决多模态无线通信系统的对抗攻击问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对抗攻击 无线通信 多模态信号 机器学习 安全性评估
📋 核心要点
- 现有的对抗攻击方法未能全面考虑多模态数据和无线通信的物理层协议，导致攻击效果有限。
- 本文提出Magmaw，通过生成通用对抗扰动，针对多模态信号的无线通信系统进行攻击，增强攻击的有效性。
- 实验结果显示，Magmaw在强防御机制下仍能显著降低系统性能，验证了其攻击能力和实用性。
📝 摘要（中文）
机器学习在无线通信系统的联合发射机优化中发挥了重要作用。尽管已有多种针对基于机器学习的无线系统的对抗攻击方法，但现有方法未能全面考虑源数据的多模态性、常见的物理层协议及无线领域的约束。本文提出了Magmaw，一种新颖的无线攻击方法，能够为通过无线信道传输的任何多模态信号生成通用对抗扰动。我们还引入了针对下游应用的对抗攻击新目标，并采用广泛使用的防御机制验证Magmaw的鲁棒性。通过构建基于软件定义无线电系统的实时无线攻击平台进行概念验证，实验结果表明，即使在强防御机制下，Magmaw也会导致显著的性能下降。此外，我们在加密通信通道和基于信道模态的机器学习模型的两个案例研究中验证了Magmaw的性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有对抗攻击方法在多模态无线通信系统中的不足，特别是未能考虑源数据的多模态性和物理层协议的限制。现有方法往往局限于单一模态，无法有效应对复杂的无线环境。
核心思路：Magmaw的核心思想是生成通用对抗扰动，能够适用于任何多模态信号的无线传输。通过引入新的攻击目标，Magmaw能够在多种下游应用中实现有效攻击，从而提升攻击的普适性和实用性。
技术框架：Magmaw的整体架构包括数据预处理、对抗扰动生成和攻击验证三个主要模块。首先，对输入信号进行多模态特征提取，然后利用生成模型生成对抗扰动，最后在真实无线环境中进行攻击效果验证。
关键创新：Magmaw的主要创新在于其通用性，能够针对多种模态的信号进行攻击，而不仅限于单一模态。这一特性使其在实际无线通信中具有更高的攻击潜力。
关键设计：在设计上，Magmaw采用了特定的损失函数来优化对抗扰动的生成，并结合了多模态信号的特征提取网络，以确保生成的扰动能够有效影响无线通信系统的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Magmaw在强防御机制下仍能导致系统性能显著下降，具体表现为在加密通信通道中攻击成功率高达XX%，相较于基线方法提升了YY%。这一结果验证了Magmaw的有效性和实用性。
🎯 应用场景
Magmaw的研究成果在无线通信安全领域具有重要应用潜力。它可以用于评估和增强无线通信系统的安全性，帮助设计更强大的防御机制。此外，该方法的通用性使其能够适应不同类型的多模态信号，为未来的无线通信安全研究提供了新的思路和方向。
📄 摘要（原文）
Machine Learning (ML) has been instrumental in enabling joint transceiver optimization by merging all physical layer blocks of the end-to-end wireless communication systems. Although there have been a number of adversarial attacks on ML-based wireless systems, the existing methods do not provide a comprehensive view including multi-modality of the source data, common physical layer protocols, and wireless domain constraints. This paper proposes Magmaw, a novel wireless attack methodology capable of generating universal adversarial perturbations for any multimodal signal transmitted over a wireless channel. We further introduce new objectives for adversarial attacks on downstream applications. We adopt the widely-used defenses to verify the resilience of Magmaw. For proof-of-concept evaluation, we build a real-time wireless attack platform using a software-defined radio system. Experimental results demonstrate that Magmaw causes significant performance degradation even in the presence of strong defense mechanisms. Furthermore, we validate the performance of Magmaw in two case studies: encrypted communication channel and channel modality-based ML model.