這篇研究論文著重探討如何利用全同態加密技術 (FHE) 來確保無人機導航的安全性。作者指出,雖然無人機在各個領域的應用日益廣泛,但其安全性卻面臨著嚴峻挑戰。現有的深度學習技術容易受到攻擊,而傳統的安全解決方案往往以犧牲計算效率為代價,難以實際應用。
為了解決上述問題,該研究提出了一個基於強化學習的安全框架,採用了結合 Actor-Critic 策略的近端策略優化 (PPO) 算法。該框架能夠在 FHE 環境下,利用無人機攝像頭捕捉到的加密實時視頻流進行安全導航,並有效抵禦對抗性攻擊。
為了克服 FHE 計算量大的問題,研究人員採用了知識蒸餾技術對網絡進行壓縮,在不影響性能的情況下,將速度提升了 18 倍。具體來說,他們將卷積層轉換為頻域操作,在全連接層中採用廣義矩陣乘法,並通過多項式逼近和比較器為 FHE 域定制了激活函數。
實驗結果表明,該框架在 FHE 環境下依然能夠保持較高的準確性,與未加密環境下的結果相差無幾。此外,知識蒸餾技術的應用顯著縮短了推理時間,證明了 FHE 在保障數據安全性的同時,也能夠實現實時無人機導航的可行性。
該研究成果為在對數據機密性要求較高的敏感領域部署無人機提供了新的可能性,例如軍事行動、監控和災難應變等。通過整合 FHE 技術,該方法為無人機系統的安全性樹立了新的標杆,並為未來自動化空中系統的發展奠定了基礎。
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