本工具是一款高效的 面向自动调制分类的域自适应对抗防御方法 生成器, 支持 深度学习模型 通信信号处理 6G无线通信 等场景的防御策略构建。 通过智能算法分析 域偏移 与 对抗样本 特征,自动生成提升分类鲁棒性的防御方案, 显著提升您的 算法研究效率。
采用域对抗神经网络(DANN)或最大均值差异(MMD)减少源域与目标域的分布差异。
结合对抗训练(AT)与数据增强,提升模型在噪声干扰和恶意攻击下的识别准确率。
适用于无线通信、认知无线电及信号侦察领域的自动调制分类任务。
可通过在测试集上添加对抗扰动或跨域测试来验证分类准确率的下降幅度。