本文提出了一种名为Magmaw的新型无线攻击方法，旨在针对基于机器学习（ML）的无线通信系统生成通用对抗扰动。现有针对ML无线系统的对抗攻击方法缺乏对源数据多模态性、常见物理层协议和无线域约束的全面考虑。Magmaw能够为通过无线信道传输的任何多模态信号生成通用对抗扰动，并引入了针对下游应用的对抗攻击新目标。为验证其鲁棒性，作者采用了广泛使用的防御机制，并通过软件定义无线电系统构建了实时无线攻击平台进行概念验证评估。实验结果表明，即使在强防御机制下，Magmaw仍能造成显著的性能下降。此外，在加密通信信道和基于信道模态的ML模型两个案例研究中进一步验证了其有效性。该研究揭示了ML无线通信系统在面对多模态通用对抗攻击时的脆弱性，对无线安全领域具有重要警示意义。