論文の概要: Toward Mixture-of-Experts Enabled Trustworthy Semantic Communication for 6G Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15695v1
- Date: Tue, 24 Sep 2024 03:17:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 09:11:12.498713
- Title: Toward Mixture-of-Experts Enabled Trustworthy Semantic Communication for 6G Networks
- Title（参考訳）: 6Gネットワークにおける信頼に値するセマンティック通信の実現に向けて
- Authors: Jiayi He, Xiaofeng Luo, Jiawen Kang, Hongyang Du, Zehui Xiong, Ci Chen, Dusit Niyato, Xuemin Shen,
- Abstract要約: 本稿では,新しいMixture-of-Experts(MoE)ベースのSemComシステムを提案する。
このシステムはゲーティングネットワークと複数の専門家で構成され、それぞれ異なるセキュリティ課題に特化している。
ゲーティングネットワークは、ユーザ定義のセキュリティ要件に基づいて、異種攻撃に対抗するための適切な専門家を適応的に選択する。
車両ネットワークにおけるケーススタディは、MoEベースのSemComシステムの有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.3753728955968
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic Communication (SemCom) plays a pivotal role in 6G networks, offering a viable solution for future efficient communication. Deep Learning (DL)-based semantic codecs further enhance this efficiency. However, the vulnerability of DL models to security threats, such as adversarial attacks, poses significant challenges for practical applications of SemCom systems. These vulnerabilities enable attackers to tamper with messages and eavesdrop on private information, especially in wireless communication scenarios. Although existing defenses attempt to address specific threats, they often fail to simultaneously handle multiple heterogeneous attacks. To overcome this limitation, we introduce a novel Mixture-of-Experts (MoE)-based SemCom system. This system comprises a gating network and multiple experts, each specializing in different security challenges. The gating network adaptively selects suitable experts to counter heterogeneous attacks based on user-defined security requirements. Multiple experts collaborate to accomplish semantic communication tasks while meeting the security requirements of users. A case study in vehicular networks demonstrates the efficacy of the MoE-based SemCom system. Simulation results show that the proposed MoE-based SemCom system effectively mitigates concurrent heterogeneous attacks, with minimal impact on downstream task accuracy.
- Abstract（参考訳）: セマンティック・コミュニケーション(Semantic Communication, SemCom)は6Gネットワークにおいて重要な役割を担う。
ディープラーニング(DL)ベースのセマンティックコーデックは、この効率をさらに向上させる。
しかし、敵攻撃のようなセキュリティ上の脅威に対するDLモデルの脆弱性は、SemComシステムの実践的応用に重大な課題をもたらす。
これらの脆弱性により、特に無線通信のシナリオにおいて、攻撃者はメッセージの改ざんやプライベート情報を盗聴することができる。
既存の防御は特定の脅威に対処しようとするが、複数の異種攻撃を同時に処理することができないことが多い。
この制限を克服するために、新しいMixture-of-Experts(MoE)ベースのSemComシステムを導入する。
このシステムはゲーティングネットワークと複数の専門家で構成され、それぞれ異なるセキュリティ課題に特化している。
ゲーティングネットワークは、ユーザ定義のセキュリティ要件に基づいて、異種攻撃に対抗するための適切な専門家を適応的に選択する。
複数の専門家が、ユーザのセキュリティ要件を満たしながらセマンティックコミュニケーションタスクを達成するために協力します。
車両ネットワークにおけるケーススタディは、MoEベースのSemComシステムの有効性を示す。
シミュレーションの結果,提案したMoEベースのSemComシステムは,下流タスク精度に最小限の影響を伴って,同時異種攻撃を効果的に軽減することがわかった。
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