論文の概要: SemProtector: A Unified Framework for Semantic Protection in Deep Learning-based Semantic Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01386v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 06:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:19:21.996282
• Title: SemProtector: A Unified Framework for Semantic Protection in Deep Learning-based Semantic Communication Systems
• Title（参考訳）: SemProtector: ディープラーニングに基づくセマンティック通信システムにおけるセマンティック保護のための統一フレームワーク
• Authors: Xinghan Liu, Guoshun Nan, Qimei Cui, Zeju Li, Peiyuan Liu, Zebin Xing, Hanqing Mu, Xiaofeng Tao, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 3つのセマンティック・プロテクション・モジュールを用いたオンラインセマンティック・コミュニケーション・システムの実現を目的とした統合されたフレームワークを提案する。 具体的には、これらの保護モジュールは、暗号化方法によって送信されるセマンティクスを暗号化し、摂動機構によって無線チャネルからのプライバシーリスクを軽減し、目的地で歪んだセマンティクスを校正することができる。 我々のフレームワークは、既存のオンラインSCシステムにおいて、上記3つのプラグイン可能なモジュールを動的に組み立てて、カスタマイズされたセマンティックプロテクション要件を満たすことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.97204522852634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently proliferated semantic communications (SC) aim at effectively transmitting the semantics conveyed by the source and accurately interpreting the meaning at the destination. While such a paradigm holds the promise of making wireless communications more intelligent, it also suffers from severe semantic security issues, such as eavesdropping, privacy leaking, and spoofing, due to the open nature of wireless channels and the fragility of neural modules. Previous works focus more on the robustness of SC via offline adversarial training of the whole system, while online semantic protection, a more practical setting in the real world, is still largely under-explored. To this end, we present SemProtector, a unified framework that aims to secure an online SC system with three hot-pluggable semantic protection modules. Specifically, these protection modules are able to encrypt semantics to be transmitted by an encryption method, mitigate privacy risks from wireless channels by a perturbation mechanism, and calibrate distorted semantics at the destination by a semantic signature generation method. Our framework enables an existing online SC system to dynamically assemble the above three pluggable modules to meet customized semantic protection requirements, facilitating the practical deployment in real-world SC systems. Experiments on two public datasets show the effectiveness of our proposed SemProtector, offering some insights of how we reach the goal of secrecy, privacy and integrity of an SC system. Finally, we discuss some future directions for the semantic protection.
• Abstract（参考訳）: 最近普及している意味コミュニケーション(SC)は、ソースが伝達する意味を効果的に伝達し、目的地における意味を正確に解釈することを目的としている。 このようなパラダイムは、無線通信をよりインテリジェントにするという約束を持っているが、無線チャネルのオープンな性質と神経モジュールの脆弱さのために、盗聴、プライバシー漏洩、偽造といった深刻なセマンティックセキュリティ問題にも悩まされている。 以前の研究は、システム全体のオフラインの敵対的トレーニングを通じて、SCの堅牢性に重点を置いていたが、オンラインセマンティックプロテクション(実世界ではより実践的な設定)は、いまだほとんど探索されていない。 この目的のために,3つのホットプラグ可能なセマンティックプロテクションモジュールを用いたオンラインSCシステムのセキュア化を目的とした統合フレームワークであるSemProtectorを提案する。 具体的には、これらの保護モジュールは、暗号化方法により送信されるセマンティックスを暗号化し、摂動機構により無線チャネルからのプライバシーリスクを軽減し、セマンティックシグネチャ生成方法により目的地における歪んだセマンティクスを校正することができる。 我々のフレームワークは、既存のオンラインSCシステムにおいて、上記の3つのプラグイン可能なモジュールを動的に組み立てて、カスタマイズされたセマンティックプロテクション要件を満たすことを可能にし、現実のSCシステムにおける実践的な展開を容易にする。 2つの公開データセットの実験では、提案したSemProtectorの有効性が示され、SCシステムの機密性、プライバシ、整合性という目標を達成する方法について、いくつかの洞察が得られています。 最後に,セマンティック・プロテクションの今後の方向性について述べる。

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