Robust Localization of Key Fob Using Channel Impulse Response of Ultra Wide Band Sensors for Keyless Entry Systems

📄 arXiv: 2401.08863v1 📥 PDF

作者: Abhiram Kolli, Filippo Casamassima, Horst Possegger, Horst Bischof

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-01-16

💡 一句话要点

提出基于UWB传感器的多头自监督神经网络以增强钥匙扣定位鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 钥匙扣定位 超宽带传感器 自监督学习 对抗鲁棒性 神经网络 无钥匙进入系统 安全性

📋 核心要点

  1. 现有方法在钥匙扣定位中存在鲁棒性不足的问题，尤其是在对抗攻击下表现不佳。
  2. 本文提出了一种多头自监督神经网络架构，旨在提高钥匙扣定位的鲁棒性，且无需对抗训练。
  3. 实验结果显示，所提模型在特定对抗幅度下性能提升显著，尤其在快速梯度符号法中提升了67%。

📝 摘要（中文）

随着无钥匙进入系统的兴起，利用神经网络对钥匙扣进行定位的研究逐渐增多。本文研究了基于超宽带（UWB）定位分类的神经网络预计算特征的性能，探讨了不同神经网络的鲁棒性，包括在没有对抗训练的情况下对抗样本的鲁棒性。我们提出了一种多头自监督神经网络架构，该架构在没有对抗训练的情况下超越了基线神经网络。在特定对抗幅度范围内，该模型的性能提升了67%，而基本迭代法和投影梯度下降法各提升了37%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决钥匙扣定位中的鲁棒性问题，尤其是在对抗攻击情况下，现有方法的性能往往不理想。

核心思路：通过设计一种多头自监督神经网络架构，提升模型在对抗样本下的鲁棒性，避免了对抗训练带来的复杂性。

技术框架：整体架构包括输入层、特征提取层、多个头部的自监督学习模块和输出层。特征提取层负责从UWB信号中提取有用信息，而多个头部则进行不同任务的学习。

关键创新：最重要的创新在于提出的多头自监督学习架构，能够在没有对抗训练的情况下显著提升鲁棒性，与传统方法相比，减少了对抗样本的影响。

关键设计：模型采用了特定的损失函数以平衡各个头部的学习目标，同时在网络结构上进行了优化，以提高特征提取的效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提多头自监督神经网络在特定对抗幅度下的性能提升显著，快速梯度符号法下提升67%，基本迭代法和投影梯度下降法各提升37%。这些结果表明该模型在鲁棒性方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括汽车安全系统、智能家居和其他需要高鲁棒性定位的场景。通过提高钥匙扣定位的准确性和鲁棒性，可以显著增强无钥匙进入系统的安全性，降低被攻击的风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Using neural networks for localization of key fob within and surrounding a car as a security feature for keyless entry is fast emerging. In this paper we study: 1) the performance of pre-computed features of neural networks based UWB (ultra wide band) localization classification forming the baseline of our experiments. 2) Investigate the inherent robustness of various neural networks; therefore, we include the study of robustness of the adversarial examples without any adversarial training in this work. 3) Propose a multi-head self-supervised neural network architecture which outperforms the baseline neural networks without any adversarial training. The model's performance improved by 67% at certain ranges of adversarial magnitude for fast gradient sign method and 37% each for basic iterative method and projected gradient descent method.