26、基于毫米波的人类活动识别通用目标对抗攻击解析

基于毫米波的人类活动识别通用目标对抗攻击解析

在人类活动识别（HAR）系统中，对抗攻击是一个重要的研究领域。本文将详细介绍针对毫米波（mmWave）的人类活动识别系统的对抗攻击方法，包括不同类型的攻击方式、攻击设计以及具体的实现步骤。

1. 攻击类型

在对HAR系统进行攻击时，主要有以下几种类型的攻击方式：
- 无目标攻击 ：给定机器学习模型 $f$ 和活动样本 $x$，无目标攻击的目标是使模型的预测结果与原始预测不同，即 $f(x + δ) \neq y$。这里 $x$ 是原始活动样本，$δ$ 是生成的扰动，$y$ 是分类器模型的原始预测活动。为实现这一目标，需要通过插入 $δ$ 来降低原始活动类别的概率得分 $p_y$，使其低于其他活动。
- 目标攻击 ：攻击者旨在使HAR系统输出期望的类别。目标攻击可以表示为 $f(x + δ) = z$，其中 $x + δ$ 是对抗样本，$z$ 是预定义的类别。为了实现这一目标，需要修改活动样本以增加期望活动的概率得分 $p_z$，使其高于其他已注册的活动。
- 通用攻击 ：为了提高目标攻击的效率并使其在时间受限的情况下可行，通过生成精心设计的通用扰动来进行通用攻击。这样可以直接将扰动插入到不同的未见过的活动样本中，而无需额外的训练。需要创建通用扰动 $δ$，使得对于同一类型活动的不同样本 $x_i$，都有 $f(x_i + δ) = z$。

2. 黑盒攻击

黑盒攻击是一种更具挑战性的场景，假设攻击者无法访问目标机器学习模型，仅知道模型的输入和输出。在黑盒场景中，攻击者可以