論文の概要: Will 6G be Semantic Communications? Opportunities and Challenges from Task Oriented and Secure Communications to Integrated Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01531v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 04:01:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:09:12.708139
• Title: Will 6G be Semantic Communications? Opportunities and Challenges from Task Oriented and Secure Communications to Integrated Sensing
• Title（参考訳）: 6Gは意味コミュニケーションか? タスク指向・セキュアコミュニケーションから統合センシングへの機会と課題
• Authors: Yalin E. Sagduyu, Tugba Erpek, Aylin Yener, Sennur Ulukus
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク学習を統合した次世代(NextG)ネットワークにおけるタスク指向およびセマンティックコミュニケーションの機会と課題について検討する。 我々は、送信側の専用エンコーダと受信側の複数のタスク固有のデコーダを表すディープニューラルネットワークを用いる。 トレーニングとテストの段階において、敵対的攻撃に起因する潜在的な脆弱性を精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.83882366499547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores opportunities and challenges of task (goal)-oriented and semantic communications for next-generation (NextG) communication networks through the integration of multi-task learning. This approach employs deep neural networks representing a dedicated encoder at the transmitter and multiple task-specific decoders at the receiver, collectively trained to handle diverse tasks including semantic information preservation, source input reconstruction, and integrated sensing and communications. To extend the applicability from point-to-point links to multi-receiver settings, we envision the deployment of decoders at various receivers, where decentralized learning addresses the challenges of communication load and privacy concerns, leveraging federated learning techniques that distribute model updates across decentralized nodes. However, the efficacy of this approach is contingent on the robustness of the employed deep learning models. We scrutinize potential vulnerabilities stemming from adversarial attacks during both training and testing phases. These attacks aim to manipulate both the inputs at the encoder at the transmitter and the signals received over the air on the receiver side, highlighting the importance of fortifying semantic communications against potential multi-domain exploits. Overall, the joint and robust design of task-oriented communications, semantic communications, and integrated sensing and communications in a multi-task learning framework emerges as the key enabler for context-aware, resource-efficient, and secure communications ultimately needed in NextG network systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチタスク学習を統合した次世代(NextG)通信ネットワークにおけるタスク指向・セマンティックコミュニケーションの機会と課題について検討する。 このアプローチでは、送信側の専用エンコーダと受信側の複数のタスク固有のデコーダを表現したディープニューラルネットワークを使用し、セマンティック情報保存、ソース入力の再構築、統合されたセンシングと通信など、さまざまなタスクの処理を総合的にトレーニングする。 ポイントツーポイントリンクからマルチレシーバ設定への適用性を拡張するため、分散学習が通信負荷とプライバシに関する課題に対処するさまざまな受信機へのデコーダの展開を想定し、分散ノードにモデル更新を分散するフェデレーション学習技術を活用する。 しかし,本手法の有効性は,採用した深層学習モデルの堅牢性に左右される。 トレーニングとテストの段階において、敵対的攻撃に起因する潜在的な脆弱性を精査する。 これらの攻撃は、送信側のエンコーダの入力と受信側で受信した信号の両方を操作することを目的としており、潜在的なマルチドメインエクスプロイトに対するセマンティック通信の強化の重要性を強調している。 全体として、マルチタスク学習フレームワークにおけるタスク指向コミュニケーション、セマンティックコミュニケーション、統合センシングとコミュニケーションの結合的かつ堅牢な設計が、最終的にnextgネットワークシステムで必要とされるコンテキスト認識、リソース効率、セキュアなコミュニケーションのキーイネーブラとして登場します。

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