論文の概要: Enhancing Physical Layer Communication Security through Generative AI with Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04198v1
• Date: Tue, 7 May 2024 11:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:29:58.625742
• Title: Enhancing Physical Layer Communication Security through Generative AI with Mixture of Experts
• Title（参考訳）: 専門家の混在による生成AIによる物理層通信セキュリティの強化
• Authors: Changyuan Zhao, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Dong In Kim, Xuemin, Shen, Khaled B. Letaief,
• Abstract要約: 生成人工知能(GAI)モデルは、従来のAI手法よりも優れていることを示した。 ゲート機構による予測に複数の専門家モデルを使用するMoEは、可能なソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.0638227807621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI technologies have become more widely adopted in wireless communications. As an emerging type of AI technologies, the generative artificial intelligence (GAI) gains lots of attention in communication security. Due to its powerful learning ability, GAI models have demonstrated superiority over conventional AI methods. However, GAI still has several limitations, including high computational complexity and limited adaptability. Mixture of Experts (MoE), which uses multiple expert models for prediction through a gate mechanism, proposes possible solutions. Firstly, we review GAI model's applications in physical layer communication security, discuss limitations, and explore how MoE can help GAI overcome these limitations. Furthermore, we propose an MoE-enabled GAI framework for network optimization problems for communication security. To demonstrate the framework's effectiveness, we provide a case study in a cooperative friendly jamming scenario. The experimental results show that the MoE-enabled framework effectively assists the GAI algorithm, solves its limitations, and enhances communication security.
• Abstract（参考訳）: AI技術は、無線通信に広く採用されている。 新たなタイプのAI技術として、生成人工知能(GAI)は、通信セキュリティにおいて多くの注目を集めている。 強力な学習能力のため、GAIモデルは従来のAI手法よりも優れていた。 しかし、GAIには高い計算複雑性や限定的な適応性など、いくつかの制限がある。 ゲート機構による予測に複数のエキスパートモデルを使用するMixture of Experts (MoE)は、可能なソリューションを提案する。 まず、物理層通信セキュリティにおけるGAIモデルの応用を概観し、制約について議論し、これらの制限を克服する上でMoEがどのように役立つかを考察する。 さらに,通信セキュリティのためのネットワーク最適化問題に対するMoE対応GAIフレームワークを提案する。 フレームワークの有効性を示すために,協調的友好的ジャミングシナリオにおけるケーススタディを提案する。 実験結果から,MoE 対応フレームワークは GAI アルゴリズムを効果的に支援し,その限界を解消し,通信セキュリティを向上させることが示唆された。

関連論文リスト

• Towards Secure Intelligent O-RAN Architecture: Vulnerabilities, Threats and Promising Technical Solutions using LLMs [12.016792293867278]
  オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)は、柔軟性、オープン性、サービスをより効率的にスライスできるインテリジェントアーキテクチャを定義する新しい概念である。 本稿では,O-RANアーキテクチャの詳細なセキュリティ解析について述べる。 我々は、異なるO-RANアーキテクチャレイヤで起こりうる潜在的な脅威と、それらがCIA(Confidentiality, Integrity, and Availability)トリドに与える影響について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T14:31:52Z)
• An Approach To Enhance IoT Security In 6G Networks Through Explainable AI [1.9950682531209158]
  6G通信は、特にIoTにおいて、画期的な機能を提供する6Gによって大きく進化した。 IoTを6Gに統合することで、高度なテクノロジによって導入された脆弱性による攻撃面の拡大という、新たなセキュリティ上の課題が提示される。 本研究は、木に基づく機械学習アルゴリズムを用いて複雑なデータセットを管理し、機能の重要性を評価することで、これらの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:14:25Z)
• Generative AI Agents with Large Language Model for Satellite Networks via a Mixture of Experts Transmission [74.10928850232717]
  本稿では、モデル定式化のための生成人工知能(AI)エージェントを開発し、送信戦略の設計に専門家(MoE)の混合を適用した。 具体的には,大規模言語モデル(LLM)を活用して対話型モデリングパラダイムを構築する。 定式化問題の解法として, MoE-proximal Policy Optimization (PPO) アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T03:44:54Z)
• Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T06:22:41Z)
• From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals, Framework, and Outlooks [82.964958051535]
  生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。 GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T02:58:11Z)
• LAMBO: Large AI Model Empowered Edge Intelligence [71.56135386994119]
  次世代エッジインテリジェンスは、オフロード技術を通じて様々なアプリケーションに恩恵をもたらすことが期待されている。 従来のオフロードアーキテクチャは、不均一な制約、部分的な認識、不確実な一般化、トラクタビリティの欠如など、いくつかの問題に直面している。 我々は、これらの問題を解決するための10億以上のパラメータを持つLarge AI Model-Based Offloading (LAMBO)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:25:42Z)
• Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks [58.48381827268331]
  フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。 我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T04:13:11Z)
• Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Over-the-Air Federated Edge Learning [21.027054663312228]
  フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、6G無線ネットワークのエッジでAIサービスを開発するための革命的パラダイムとして登場した。 FEELのアップリンクモデルアップロードにおける無線チャネル上のモデル通信は、FEELの効率を著しく制限するボトルネックとして広く認識されている。 本研究では,これらの課題に対処するために,空対空FEEL(Over-the-air FEEL)で研究を行い,将来の無線システムの鍵となる再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T10:44:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。