一种面向信号识别神经网络的黑盒攻击样本生成方法和系统

本发明涉及一种面向信号识别神经网络的黑盒攻击样本生成方法和系统，属于无线通信安全技术领域，解决现有黑盒攻击样本生成时，由于缺乏模型内部信息导致查询效率低下、生成的攻击样本成功率低的问题。方法包括：获得原始信号样本集；其中，原始样本信号集包括若干信号样本子集，每个信号样本子集中的各信号样本均为同一信号类型；为各信号样本子集中的各信号样本，构建对应的线性组合样本集；其中，线性组合样本集，为通过将各信号样本与其他不同信号类型的随机信号样本进行线性组合构建得到；将各线性组合样本集中的各线性组合样本输入目标神经网络，得到每类信号对应的最佳扰动；根据待攻击的信号类型，基于对应的最佳扰动生成对应的攻击样本。