論文の概要: Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13553v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 06:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 08:56:22.627381
• Title: Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey
• Title（参考訳）: セキュアな物理層通信のための生成AI:サーベイ
• Authors: Changyuan Zhao, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Dong In Kim, Xuemin, Shen, Khaled B. Letaief,
• Abstract要約: Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。 本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。 私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.0638227807621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GAI) stands at the forefront of AI innovation, demonstrating rapid advancement and unparalleled proficiency in generating diverse content. Beyond content creation, GAI has significant analytical abilities to learn complex data distribution, offering numerous opportunities to resolve security issues. In the realm of security from physical layer perspectives, traditional AI approaches frequently struggle, primarily due to their limited capacity to dynamically adjust to the evolving physical attributes of transmission channels and the complexity of contemporary cyber threats. This adaptability and analytical depth are precisely where GAI excels. Therefore, in this paper, we offer an extensive survey on the various applications of GAI in enhancing security within the physical layer of communication networks. We first emphasize the importance of advanced GAI models in this area, including Generative Adversarial Networks (GANs), Autoencoders (AEs), Variational Autoencoders (VAEs), and Diffusion Models (DMs). We delve into the roles of GAI in addressing challenges of physical layer security, focusing on communication confidentiality, authentication, availability, resilience, and integrity. Furthermore, we also present future research directions focusing model improvements, multi-scenario deployment, resource-efficient optimization, and secure semantic communication, highlighting the multifaceted potential of GAI to address emerging challenges in secure physical layer communications and sensing.
• Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。 コンテンツ作成以外にも、GAIは複雑なデータ配布を学習する重要な分析能力を持ち、セキュリティ問題を解決する多くの機会を提供する。 物理層の観点からのセキュリティの領域では、従来のAIアプローチは、送信チャネルの進化する物理的特性と、現代のサイバー脅威の複雑さを動的に調整する能力に制限があるため、しばしば苦労する。 この適応性と分析的な深さは、GAIが優れている場所である。 そこで本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの多様な応用について,広範な調査を行う。 本稿ではまず,GAN(Generative Adversarial Networks),オートエンコーダ(AE),変分オートエンコーダ(VAE),拡散モデル(DM)など,この分野における高度なGAIモデルの重要性を強調した。 私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。 さらに,モデルの改良,マルチシナリオ展開,リソース効率の最適化,セキュアなセマンティックコミュニケーションなどに焦点を当てた今後の研究方向性を示す。

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