Brevet FR3162955A1 — publié le 20251205

Procédé de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur, dispositif et programme d’ordinateur associés La présente invention concerne procédé et un dispositif de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur appartenant à une classe initiale d’émetteurs donnée, en vue de rendre inopérante une détection d’une classe d’appartenance de l’émetteur par mise en œuvre d’un modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’émetteur à partir d’un spectrogramme. Le dispositif est configuré pour mettre en œuvre des modules de : obtention (18) d’un premier signal modulé en format I/Q, transformation (24) temps-fréquence du premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme, application (26) d’une méthode d’attaque adversaire, connaissant le modèle de classification, la méthode d’attaque adversaire permettant d’obtenir un spectrogramme modifié à partir du premier spectrogramme, tel que ledit modèle de classification fournit une classe d’émetteur erronée à partir du spectrogramme modifié, transformation (28) inverse approximative du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Procédé de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur, dispositif et programme d’ordinateur associés La présente invention concerne un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur, un dispositif et un programme d’ordinateur associés. L’invention se situe dans le domaine des transmissions radio sécurisées par rapport à d’éventuelles interceptions de signaux radio émis. Plus particulièrement, l’invention vise à rendre inopérante la détection d’une classe du dispositif émetteur d’un signal radio à partir d’un signal radio intercepté, la détection utilisant une méthode d’intelligence artificielle. Dans le domaine des télécommunications, il est utile, pour certaines applications, de détecter la classe d’appartenance du dispositif émetteur d’un signal radio, à partir d’une pluralité de classes prédéterminées. La détection de la classe d’appartenance du dispositif émetteur peut éventuellement être également utilisée à des fins malveillantes, par un dispositif récepteur qui effectue une d’interception de signaux radio, utilisé par un tiers qui n’est pas un des destinataires légitimes du signal radio. En particulier, la connaissance de la classe d’émetteur permet de déterminer le type de modulation appliqué, et par la suite de démoduler le signal reçu et en extraire des informations. L’intelligence artificielle, qui se développe largement, fournit divers algorithmes permettant de mettre au point des modèles de classification, entraînés par apprentissage machine, et permettant, à partir d’une donnée d’entrée, par exemple présentée sous forme matricielle, d’obtenir un résultat de classification de la donnée d’entrée dans une classe parmi une pluralité de classes prédéterminées. Par exemple, de tels modèles de classification sont obtenus par mise en œuvre de réseaux de neurones. Divers types de réseaux de neurones sont connus, par exemple les réseaux de neurones convolutifs ou CNN, réseaux de neurones profonds ou DNN, modèles LSTM (pour « long short term memory model) etc. Un objectif de l’invention est de proposer un procédé et un dispositif d’émission de signaux radio qui soit robuste vis-à-vis d’éventuelles tentatives de détection de la classe d’émetteur utilisant un modèle de classification entraîné par apprentissage machine. A cet effet l’invention propose un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio, permettant de leurrer un détecteur de classe d’émetteur utilisant un modèle de classification entraîné par apprentissage machine. Selon un aspect, l’invention a pour objet un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur appartenant à une classe d’émetteurs donnée, dite classe initiale, en vue de rendre inopérante une détection d’une classe d’appartenance de l’émetteur par mise en œuvre d’un un modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter la classe d’émetteur parmi une pluralité de classes d’appartenance d’émetteur prédéterminées. Ce procédé est mis en œuvre par un processeur de calcul et comporte des étapes de : A) obtention d’un premier signal modulé en format I/Q, B) transformation temps-fréquence dudit premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme, C) application d’une méthode d’attaque adversaire, connaissant le modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’émetteur à partir d’un spectrogramme, la méthode d’attaque adversaire permettant d’obtenir un spectrogramme modifié à partir du premier spectrogramme, tel que ledit modèle de classification fournit une classe d’émetteur erronée à partir du spectrogramme modifié, D) transformation inverse approximative du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. Avantageusement le procédé proposé permet d’obtenir un deuxième signal modulé, qui est une version bruitée du premier signal modulé, l’émission du deuxième signal modulé par un module de communication radio permettant d’émettre un signal radio à partir duquel un modèle de classification entraîné par apprentissage machine obtient une classe d’émetteur erronée. En d’autres termes, avantageusement, le procédé proposé permet de leurrer efficacement un dispositif récepteur utilisant le modèle de classification pour détecter la classe d’émetteur. Ainsi, un dispositif émetteur mettant en œuvre le procédé de l’invention permet une communication plus sécurisée. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de bruitage de signal radio avant émission comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles. Le procédé comporte en outre un envoi du deuxième signal modulé à un module d’interface d’émission pour émission radio dudit deuxième signal modulé. Le procédé comporte en outre une application de ladite transformation temps-fréquence sur le deuxième signal modulé pour obtenir un deuxième spectrogramme, une classification par ledit modèle de classification permettant d’obtenir une classe d’émetteur détectée, une comparaison de la classe détectée et de la classe initiale, et, si la classe détectée est différente de la classe initiale, un envoi du deuxième signal modulé à un module d’interface d’émission pour émission radio dudit deuxième signal modulé. Si suite à la comparaison, la classe détectée est la classe initiale, le procédé comporte en outre une modification dudit deuxième signal modulé par ajout d’un bruit. L’ajout de bruit est effectué par une méthode d’attaque par descente de gradient. La transformation temps-fréquence est une transformation de Fourier à court terme, STFT. La méthode adversaire appliquée à l’étape C) est une méthode de descente de gradient. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur appartenant à une classe d’émetteurs donnée, dite classe initiale, en vue de rendre inopérante une détection d’une classe d’appartenance de l’émetteur par mise en œuvre d’un modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter la classe d’émetteur parmi une pluralité de classes d’appartenance d’émetteur prédéterminées, comportant un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre : un module d’obtention d’un premier signal modulé en format I/Q, un module de transformation temps-fréquence dudit premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme, un module d’application d’une méthode d’attaque adversaire, connaissant le modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’émetteur à partir d’un spectrogramme, la méthode d’attaque adversaire permettant d’obtenir un spectrogramme modifié à partir du premier spectrogramme, tel que ledit modèle de classification fournit une classe d’émetteur erronée à partir du spectrogramme modifié, un module de transformation inverse approximative du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio tel que défini ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 représente schématiquement un système de communication radio comportent un dispositif de bruitage avant émission de signal radio et un dispositif de réception configuré pour intercepter un signal radio émis ; FIG. 2 la FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de bruitage avant émission de signal radio selon un mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement un système de communication sans fil 2 dans lequel l’invention proposée trouve une application. Le système 2 comprend un dispositif émetteur 4 configuré pour émettre des signaux radio et un dispositif récepteur 6 configuré pour recevoir des signaux radio. Les signaux radio émis sont propagés par un canal de propagation 8. Le dispositif émetteur 4 comporte un module 10 d’interface de communication, configuré pour mettre en œuvre la communication de signaux radio selon un protocole de communication prédéterminé. Le module 10 met en œuvre un traitement de conversion numérique vers analogique (CNA), et une émission de signaux radio par une antenne électromagnétique (non représentée). De par le type de traitement de signal appliqué, le dispositif émetteur 4 appartient à une classe d’émetteur parmi une pluralité de classes d’émetteurs prédéterminée, appelée classe initiale. Le dispositif émetteur 4 comporte un ou plusieurs processeurs de calcul 12, et une unité de mémoire électronique 14, formant un dispositif électronique de calcul configuré pour mettre en œuvre un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio selon l’invention. Ainsi, le dispositif émetteur 4 est également un dispositif de bruitage avant émission de signaux radio. Les éléments 10, 12 et 14 sont adaptés pour communiquer via un bus de communication interne. Le processeur de calcul 12 est configuré pour mettre en œuvre un module 18 de prétraitement qui fournit un signal modulé en quadrature, également appelé format I/Q (de l’anglais « In-phase and Quadrature »), bien connu dans le domaine du traitement du signal. Le processeur de calcul 12 est en outre configuré pour mettre en œuvre un traitement de bruitage 20 ayant pour but d’induire une classification d’émetteur erronée par un classifieur mettant en œuvre un modèle de classification 22, le modèle de classification étant entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’appartenance du dispositif émetteur à partir d’un spectrogramme d’un signal en format I/Q, comme décrit plus en détail ci-après. En particulier, le traitement de bruitage 20 est effectué par la mise en œuvre : -d’un module 24 de transformation temps-fréquence qui transforme un premier signal en format I/Q en un premier spectrogramme, -d’un module 26 d’application d’une méthode d’attaque adversaire sur le premier spectrogramme pour obtenir un spectrogramme modifié, tel que lorsque le spectrogramme modifié est fourni en entrée du modèle de classification 22, la classification obtenue est erronée ; -d’un module 28 de transformation inverse approximative du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. De manière connue, le spectrogramme est une représentation temps-fréquence en deux dimensions, représenté par une matrice de valeurs et que l’on peut visualiser sous forme d’image numérique. La transformation temps-fréquence d’un signal donné en spectrogramme consiste, de manière connue, à diviser le signal en appliquant un fenêtrage avec recouvrement partiel, avec des fenêtres de taille donnée, pour obtenir des segments temporels, et à appliquer une transformation spectrale, e.g. une transformation de Fourier discrète, sur chaque segment temporel. Cette transformation est également appelée transformation de Fourier à court terme ou STFT (pour « Short-Time Fourier Transform »). Le processeur de calcul 12 est en outre configuré pour exécuter, optionnellement, un module 30 vérification, mettant en œuvre la transformation temps-fréquence pour transformer le deuxième signal modulé en deuxième spectrogramme, une classification par le modèle de classification 22 à partir du deuxième spectrogramme pour obtenir une classe d’émetteur détectée. Si la classe d’émetteur détectée est différente de la classe initiale, le deuxième signal modulé est transmis au module 10 d’interface d’émission pour émission radio dudit signal modulé. Si la classe détectée est égale à la classe initiale, un traitement complémentaire est mis en œuvre, notamment un ajout de bruit au deuxième signal modulé. Dans un mode de réalisation, les modules 18, 24, 26, 28, 30 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé de bruitage avant émission d’un signal tel que décrit. En variante non représentée, les modules 18, 24, 26, 28, 30 sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General- P urpose computing on G raphics P rocessing Units ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support d’enregistrement d’informations, non-transitoire et lisible par ordinateur. Ce support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, ce support est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Le dispositif récepteur 6 comporte un module 32 d’interface de communication, configuré pour mettre en œuvre la réception de signaux radio selon un protocole de communication prédéterminé. Le module 32 met en œuvre un récepteur de signaux radio, et un traitement de conversion analogique vers numérique (CAN). En particulier, le module 32 met en œuvre un filtrage analogique autour d’une fréquence F 1 donnée, avec une largeur de bande B 1 , le signal obtenu ayant une fréquence comprise entre F 1 -B 1 /2 et F 1 +B 1 /2, puis une transposition en fréquence analogique pour centrer les fréquences autour de zéro, et une numérisation des signaux. Le dispositif récepteur 6 comporte en outre un ou plusieurs processeurs de calcul 34, et une unité de mémoire électronique 36, formant un dispositif électronique de calcul, configuré pour mettre en œuvre une détection de classe d’émetteur d’un signal radio reçu. Les éléments 32, 34 et 36 sont adaptés pour communiquer via un bus de communication interne. Le processeur de calcul 34 est configuré pour mettre en œuvre un module 38 de prétraitement qui fournit un signal modulé en quadrature, également appelé format I/Q (de l’anglais « In-phase and Quadrature »), à partir du signal radio reçu. Le processeur de calcul 34 met en œuvre en outre un module 40 de transformation temps-fréquence qui transforme un signal en format I/Q en un spectrogramme, et un module 44 de classification qui applique un modèle de classification 42, préalablement entraîné par apprentissage machine pour fournir une classe d’appartenance d’un dispositif émetteur à partir d’un spectrogramme d’un signal en format I/Q. En sortie est obtenue une classe d’émetteur Cl_E détectée. De préférence, chacun des modèles de classification 22, 42 est réalisé sous forme de réseau de neurones. Selon une première variante, le modèle de classification 42 est identique au modèle de classification 22. Selon une deuxième variante, le modèle de classification 42 est une version légèrement modifiée du modèle de classification 22, par exemple modifiée par une opération appelée raffinement ou « fine-tuning » en anglais. De manière connue, un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, et un biais additif, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur facteur multiplicatif et de la valeur issue de la fonction d’activation, additionnée du biais. Un réseau de neurones à convolution est aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutif ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». Les valeurs des poids, facteurs multiplicateurs et biais le cas échéant sont apprises lors d’une phase d’apprentissage machine pour réaliser la tâche de classification. L’invention s’applique avec tous les types de réseau de neurones, en particulier avec des réseaux de neurones convolutifs ou CNN, réseaux de neurones profonds ou DNN, modèles LSTM (pour « long short term memory model) etc. Plusieurs scénarios de fonctionnement sont envisageables dans le système de communication 2. Le dispositif émetteur 4 est susceptible d’émettre un signal modulé non bruité, SE1, émis par le module 10 d’interface de communication sans application du traitement de bruitage 20, ou un signal module bruité SE2, émis par le module 10 d’interface de communication après application du traitement de bruitage 20. Dans le cas d’application où le dispositif récepteur 6 est un récepteur légitime, destinataire du signal radio émis par le dispositif émetteur 4, le dispositif récepteur est capable de traiter à la fois un signal reçu SR1, correspondant au signal module non bruité SE1, éventuellement modifié par les effets du canal de propagation 8 et un signal reçu SR2, correspondant au signal module bruité SE2, éventuellement modifié par les effets du canal de propagation 8. En effet, un dispositif récepteur légitime est informé de la mise en œuvre éventuelle du traitement de bruitage 20 par un émetteur dans le but d’être furtif, et est informé de la classe initiale probable de l’émetteur. Ainsi, un dispositif récepteur légitime est configuré pour mettre en œuvre un décodage soit en connaissance de la classe initiale, soit en connaissance de la classe d’émetteur détectée, et donc d’obtenir l’information contenues dans le signal reçu SR1 ou SR2. Dans le cas d’application où le dispositif récepteur 6 est un récepteur non destinataire du signal radio émis, potentiellement malveillant, le dispositif récepteur 6 est capable de détecter la classe d’émetteur du dispositif émetteur 4 à partir d’un signal reçu SR1, correspondant au signal module non bruité SE1, éventuellement modifié par les effets du canal de propagation 8, mais n’est pas capable de détecter correctement la classe d’émetteur du dispositif émetteur 4 à partir d’un signal reçu SR2, correspondant au signal module bruité SE2, éventuellement modifié par les effets du canal de propagation 8. En d’autres termes, la classe Cl_E obtenue en sortie du module 44 est différente de la classe d’émetteur du dispositif 4. En effet, grâce au traitement de bruitage 20, le modèle de classification 42 fournit un résultat de classification erroné. En d’autres termes, le traitement de bruitage 20 permet de leurrer un dispositif récepteur non légitime. La détermination incorrecte de la classe d’émetteur induit par la suite un décodage incorrect du signal radio reçu. La FIG. 2 est un synoptique des principales étapes d’un procédé de bruitage avant émission. Le procédé est mis en œuvre par le processeur 12 d’un dispositif électronique de calcul. Le procédé comporte une étape 50 de pré-traitement pour obtenir un premier signal modulé en format I/Q prêt à être transmis au module d’interface de communication pour émission. Le dispositif émetteur appartient à classe d’émetteur donnée, dite classe initiale. Le premier signal code un message binaire (ou charge utile) destiné à un ou plusieurs récepteurs légitimes. Selon un mode de réalisation, l’étape 50 met en œuvre une simulation de propagation par ajout de distorsions (e.g. bruit, déphasage) susceptible d’être induit par un canal de propagation et un pré-traitement de signal radio reçu par un récepteur. Le procédé comporte ensuite une étape 52 de transformation temps-fréquence du premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme correspondant. Par exemple, la transformation temps-fréquence appliquée est une transformation STFT. Le premier spectrogramme est représenté sous forme de matrice de points, de taille chaque point ayant une valeur associée et étant associé à un indice temporel et à un indice fréquentiel. Le procédé comporte en outre une étape 54 d’application d’une méthode d’attaque adversaire par rapport à un modèle de classification 22 préalablement entraîné par apprentissage machine pour déterminer une classe d’émetteur à partir du spectrogramme d’un signal en format I/Q. Le modèle de classification 22 est un par exemple un réseau de neurones, dont les paramètres sont connus. Des méthodes d’attaques adversaires, également appelées attaques d’évasion, sont connues dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces méthodes d’attaques consistent à modifier les données d’entrée dans le but de modifier le comportement du modèle de classification, les données d’entrée étant en général des images numériques qui sont modifiées de manière non perceptible pour l’observateur humain. A titre d’exemple, on peut citer l’article « Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks » de A. Madry et al, publié sur Internet et disponible à l’adresse URL https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf, qui décrit plusieurs méthodes d’attaques adversaires. L’article « Wasserstein Adversarial Examples via Projected Sinkhorn Iterations » de E. Wong et al, publié sur Internet et disponible à l’adresse URL https://arxiv.org/abs/1902.07906 décrit des attaques par itération de modèles de classification d’images. Par exemple, la méthode d’attaque adversaire appliquée est méthode de descente de gradient (en anglais « Projected Gradient Descent »). Alternativement, toute autre méthode attaque adversaire, entraînant une classification erronée par un modèle de classification, est applicable. A l’issue de l’étape 54 est obtenu un spectrogramme modifié. Le modèle de classification 22, lorsqu’il est appliqué avec le spectrogramme modifié en entrée, fournit en sortie une classe d’émetteur erronée, qui est différente de la classe initiale. Le procédé comporte alors une étape 56 de transformation inverse approximative de la transformation appliquée à l’étape 52, la transformation inverse approximative étant appliquée sur le spectrogramme modifié et permettant d’obtenir un deuxième signal modulé. La transformation inverse est dite approximative car, de manière connue, la transformation STFT n’est inversible que si certaines conditions relatives au fenêtrage appliqué sont vérifiées (voir par exemple l’article d’Ivan W. Selesnik, « Short-Time Fourier Transform and Its Inverse » publié sur Internet à l’adresse https://eeweb.engineering.nyu.edu/iselesni/EL713/STFT/stft_inverse.pdf. En d’autres termes, si certaines conditions relatives au fenêtrage sont respectées, l’application de la transformation temps-fréquence 52 au deuxième signal modulé permet d’obtenir le spectrogramme modifié. Si ces conditions relatives au fenêtrage ne sont pas respectées, l’application de la transformation temps-fréquence 52 au deuxième signal modulé fournit un deuxième spectrogramme différent du spectrogramme modifié. Le procédé comprend en plus, optionnellement, une étape 57 de vérification lors de laquelle la transformation STFT appliquée à l’étape de transformation 52 est appliquée (étape 58) sur le deuxième signal modulé, et un deuxième spectrogramme est obtenu, puis une classification 60 par le modèle de classification 22 est appliquée avec le deuxième spectrogramme en entrée. Une classe détectée Cl_E est obtenue en sortie de l’étape de classification 60. La classe détectée Cl_E est alors comparée (étape 62) à la classe initiale de l’émetteur. Si la classe détectée est différente de la classe initiale, le deuxième signal modulé est transmis à l’émetteur à l’étape de transmission 64. Si la classe détectée est la même que la classe initiale, le procédé comprend alors une étape 66 de bruitage supplémentaire, lors de laquelle un bruit est ajouté au deuxième signal en format I/Q, et l’étape de vérification est répétée jusqu’à ce que la classe détectée soit différente de la classe initiale. Le bruit ajouté pouvant l’être par exemple grâce à la méthode « Projected Gradient Adversarial attack ». En outre, il est vérifié que le deuxième signal en format I/Q bruité est décodable par un dispositif récepteur légitime pour en extraire le message binaire, le dispositif récepteur légitime connaissant la classe initiale d’émetteur, et donc la méthode de démodulation à appliquer Avantageusement, le procédé proposé permet d’induire en erreur un dispositif récepteur non légitime, et donc par conséquent d’empêcher tout décodage du message porté par le signal module par un tel dispositif récepteur, tout en préservant la capacité de décodage d’un dispositif récepteur légitime, la classe initiale d’émetteur ayant été transmise au préalable au récepteur légitime, par exemple lors de l’établissement du plan de mission. Procédé de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur appartenant à une classe d’émetteurs donnée, dite classe initiale, en vue de rendre inopérante une détection d’une classe d’appartenance de l’émetteur par mise en œuvre d’un un modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter la classe d’émetteur parmi une pluralité de classes d’appartenance d’émetteur prédéterminées, le procédé étant mis en œuvre par un processeur de calcul et comportant des étapes de : A) obtention (50) d’un premier signal modulé en format I/Q, B) transformation (52) temps-fréquence dudit premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme, C) application (54) d’une méthode d’attaque adversaire, connaissant le modèle de classification (22) préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’émetteur à partir d’un spectrogramme, la méthode d’attaque adversaire permettant d’obtenir un spectrogramme modifié à partir du premier spectrogramme, tel que ledit modèle de classification (22) fournit une classe d’émetteur erronée à partir du spectrogramme modifié, D) transformation inverse approximative (56) du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre un envoi (64) du deuxième signal modulé à un module d’interface d’émission (10) pour émission radio dudit deuxième signal modulé. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre une application (58) de ladite transformation temps-fréquence sur le deuxième signal modulé pour obtenir un deuxième spectrogramme, une classification (60) par ledit modèle de classification (22) permettant d’obtenir une classe d’émetteur détectée, une comparaison (62) de la classe détectée et de la classe initiale, et, si la classe détectée est différente de la classe initiale, un envoi (64) du deuxième signal modulé à un module d’interface d’émission (10) pour émission radio dudit deuxième signal modulé. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, si suite à la comparaison (62), la classe détectée est la classe initiale, le procédé comporte en outre une modification (66) dudit deuxième signal modulé par ajout d’un bruit. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’ajout de bruit est effectué par une méthode d’attaque par descente de gradient. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ladite transformation temps-fréquence est une transformation de Fourier à court terme, STFT. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ladite méthode adversaire appliquée à l’étape C) est une méthode de descente de gradient. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de bruitage avant émission d’un signal radio conforme aux revendications 1 à 7. Dispositif de bruitage avant émission d’un signal radio par un émetteur appartenant à une classe d’émetteurs donnée, dite classe initiale, en vue de rendre inopérante une détection d’une classe d’appartenance de l’émetteur par mise en œuvre d’un modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter la classe d’émetteur parmi une pluralité de classes d’appartenance d’émetteur prédéterminées, comportant un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre : un module (18) d’obtention d’un premier signal modulé en format I/Q, un module (24) de transformation temps-fréquence dudit premier signal modulé pour obtenir un premier spectrogramme, un module (26) d’application d’une méthode d’attaque adversaire, connaissant le modèle de classification préalablement entraîné par apprentissage machine pour détecter une classe d’émetteur à partir d’un spectrogramme, la méthode d’attaque adversaire permettant d’obtenir un spectrogramme modifié à partir du premier spectrogramme, tel que ledit modèle de classification fournit une classe d’émetteur erronée à partir du spectrogramme modifié, un module (28) de transformation inverse approximative du spectrogramme modifié pour obtenir un deuxième signal modulé. Dispositif selon la revendication 9, comportant en outre un module (30) de vérification configuré pour mettre en œuvre une application de ladite transformation temps-fréquence sur le deuxième signal modulé pour obtenir un deuxième spectrogramme, une classification par ledit modèle de classification permettant d’obtenir une classe d’émetteur détectée.