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雷达像智能识别对抗研究进展OA北大核心CSCDCSTPCD

中文摘要

基于深度神经网络的雷达像智能识别技术已经成为雷达信息处理领域的前沿和热点。然而,深度神经网络模型易受到对抗攻击的威胁。攻击者可以在隐蔽的条件下误导智能目标识别模型做出错误预测,严重影响其识别精度和鲁棒性。该文梳理了近年来雷达像智能识别对抗技术发展现状,总结分析了现有雷达一维/二维像识别对抗攻击方法和防御方法的特点,最后讨论了当前雷达像智能识别对抗研究领域值得关注的5个开放问题。

高勋章;张志伟;刘梅;龚政辉;黎湘

国防科技大学电子科学学院,长沙410073国防科技大学电子科学学院,长沙410073国防科技大学电子科学学院,长沙410073国防科技大学电子科学学院,长沙410073国防科技大学电子科学学院,长沙410073

计算机与自动化

雷达像识别深度神经网络对抗攻击后门攻击对抗防御

《雷达学报》 2023 (4)

P.696-712,17

国家自然科学基金(61921001)。

10.12000/JR23098

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