تعلم الآلة العدائي في الاتصالات اللاسلكية باستخدام بيانات الترددات الراديوية: مراجعة

يوفر تعلم الآلة (ML) وسائل فعالة للتعلم من بيانات الطيف وحل المهام المعقدة المرتبطة بالاتصالات اللاسلكية. مدعومًا بالتطورات الأخيرة في الموارد الحسابية وتصميمات الخوارزميات، حقق التعلم العميق (DL) نجاحًا في أداء مهام الاتصالات اللاسلكية المختلفة مثل التعرف على الإشارات، استشعار الطيف وتصميم الموجات. ومع ذلك، تم العثور على ML بشكل عام و DL بشكل خاص عرضة للتلاعبات مما أدى إلى ظهور مجال دراسي يسمى تعلم الآلة العدائي (AML). على الرغم من أن AML قد تم دراسته بشكل واسع في مجالات البيانات الأخرى مثل رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية، إلا أن البحث عن AML في مجال الاتصالات اللاسلكية لا يزال في مراحله الأولى. تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة لأحدث جهود البحث التي تركزت على AML في الاتصالات اللاسلكية مع مراعاة الخصائص الفريدة للأنظمة اللاسلكية. أولاً، يتم مناقشة خلفية هجمات AML على الشبكات العصبية العميقة ويتم تقديم تصنيف لأنواع هجمات AML. كما يتم وصف طرق مختلفة لتوليد أمثلة عدائية وآليات الهجوم. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم مسح شامل للأبحاث الموجودة عن هجمات AML لمشاكل الاتصالات اللاسلكية المختلفة وكذلك آليات الدفاع المقابلة في المجال اللاسلكي. أخيرًا، مع تطوير هجمات جديدة وتقنيات دفاع، يتم مناقشة اتجاهات البحث الحديثة والرؤية المستقبلية الشاملة لـ AML في الاتصالات اللاسلكية من الجيل التالي.