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根据通信对抗仿真应用需要,研究了基于Multi-Agent的通信对抗仿真。根据战场环境、实际需求以及多智能体之间的协同合作,分析并定义多智能体的属性、参数及行为,参考“观察(Observe)-调整(Orient)-决策(Decide)-行动(Act)(OODA)”环设计规则,提出关于智能体个体价值最大化的四象限攻击(QA)策略,实现智能体的自主攻击。采用Repast Simphony建模软件实现仿真,通过2D模型仿真方式全面观察效果并回溯分析算法的有效性,根据蓝色通信方Agent(BCA)被攻击数量测试使红色攻击方(RAA)攻击效用最大化的比例。通过实际应用测试,发现此模型攻击率高,可实现价值高。 相似文献
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航母战斗群是当今海战中基本的编成方式,作战中对通信协同的要求非常严格。分析了航母战斗群通信作战组织的应用方式,分析了通信系统的脆弱性,并提出对航母战斗群通信系统进行对抗的策略。分析表明,航母战斗群作战中对通信系统的依赖正是其攻击的要害,实战中综合采用各种对抗策略以破坏其作战协同具有一定可行性。 相似文献
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无线通信常需要检测通信信号的调制类型,来分析估计调制参数,或发出干扰信号破坏对方通信系统。深度学习成为研究热点为调制信号识别带来了极大的便利,然而人工智能模型面临着来自对抗样本严重的威胁,这大大降低了深度机器学习任务执行的高可靠性度和安全性。针对电磁信号识别中的对抗攻击问题,使用Matlab生成数据集,并设计深度神经网络为问题研究的基础。进一步对对抗样本进行分析,结合信号理论,给出了通信信号对抗样本产生原因的分析,并研究经典的基于梯度生成的对抗样本生成算法,实现在不同攻击类型及迭代步长下的白盒攻击,可将原始模型识别率降低30%以上。仿真实验证明,卷积神经网络极易受到对抗攻击,对抗样本会对智能模型的辨识精度产生影响,对于深度学习模型的安全性与可靠性的研究具有重要价值。 相似文献
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