SAR目标识别对抗攻击综述:从数字域迈向物理域

作     者：阮航 崔家豪 毛秀华 任建迎 罗镔延 曹航 李海峰 RUAN Hang;CUI Jiahao;MAO Xiuhua;REN Jianying;LUO Binyan;CAO Hang;LI Haifeng

作者机构：北京跟踪与通信技术研究所北京100094 中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 天基综合信息系统全国重点实验室北京100094 

出 版 物：《雷达学报（中英文）》 (Journal of Radars)

年 卷 期：2024年第13卷第6期

页      面：1298-1326页

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(42171458 42271481) 

主　　题：对抗样本 合成孔径雷达(SAR) SAR目标识别 物理域对抗攻击 深度神经网络(DNN) 

摘      要：基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别已成为SAR应用领域的研究热点和前沿方向。然而,有研究指出深度神经网络模型易受到对抗样本攻击。对抗样本定义为在数据集内故意引入微小扰动所产生的输入样本,这种扰动足以使模型高信度地产生错误判断。现有SAR对抗样本生成技术本质上仅作用于二维图像,即为数字域对抗样本。尽管近期有部分研究开始将SAR成像散射机理考虑用于对抗样本生成,但是仍然存在两个重要缺陷,一是仅在SAR图像上考虑成像散射机理,而没有将其置于SAR实际成像过程中进行考虑;二是在机制上无法实现三维物理域的攻击,即只实现了伪物理域对抗攻击。该文对SAR智能识别对抗攻击的技术现状和发展趋势进行了研究。首先,详细梳理了传统SAR图像对抗样本技术的发展脉络,并对各类技术的特点进行了对比分析,总结了现有技术存在的不足;其次,从SAR成像原理和实际过程出发,提出了物理域对抗攻击技术,通过调整目标物体的后向散射特性,或通过发射振幅和相位精细可调的干扰信号来实现对SAR智能识别算法对抗攻击的新思路,并展望了SAR对抗攻击在物理域下的具体实现方式;最后,进一步讨论了未来SAR智能对抗攻击技术的发展方向。