論文の概要: On Privacy, Security, and Trustworthiness in Distributed Wireless Large AI Models (WLAM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02538v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 07:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 11:47:02.875204
• Title: On Privacy, Security, and Trustworthiness in Distributed Wireless Large AI Models (WLAM)
• Title（参考訳）: 分散型無線大規模AIモデル(WLAM)のプライバシ、セキュリティ、信頼性について
• Authors: Zhaohui Yang, Wei Xu, Le Liang, Yuanhao Cui, Zhijin Qin, Merouane Debbah,
• Abstract要約: 本稿では、分散無線大AIモデル(WLAM)におけるプライバシ、セキュリティ、信頼性に関する総合的な概要を提供する。 分散WLAMにおけるプライバシとセキュリティに関する分類と理論的知見について論じる。 分散WLAMを実装する上での信頼性と倫理について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.902007906382682
• License:
• Abstract: Combining wireless communication with large artificial intelligence (AI) models can open up a myriad of novel application scenarios. In sixth generation (6G) networks, ubiquitous communication and computing resources allow large AI models to serve democratic large AI models-related services to enable real-time applications like autonomous vehicles, smart cities, and Internet of Things (IoT) ecosystems. However, the security considerations and sustainable communication resources limit the deployment of large AI models over distributed wireless networks. This paper provides a comprehensive overview of privacy, security, and trustworthy for distributed wireless large AI model (WLAM). In particular, a detailed privacy and security are analysis for distributed WLAM is fist revealed. The classifications and theoretical findings about privacy and security in distributed WLAM are discussed. Then the trustworthy and ethics for implementing distributed WLAM are described. Finally, the comprehensive applications of distributed WLAM are presented in the context of electromagnetic signal processing.
• Abstract（参考訳）: 大規模な人工知能(AI)モデルとワイヤレス通信を組み合わせることで、数多くの新しいアプリケーションシナリオが開かれる。 6世代(6G)ネットワークでは、ユビキタス通信とコンピューティングリソースによって、大規模なAIモデルが民主的な大規模AIモデル関連サービスを提供し、自動運転車やスマートシティ、IoT(Internet of Things)エコシステムなどのリアルタイムアプリケーションを可能にする。 しかし、セキュリティ上の考慮事項と持続可能な通信資源は、分散無線ネットワーク上での大規模AIモデルの展開を制限する。 本稿では、分散無線大AIモデル(WLAM)において、プライバシ、セキュリティ、信頼性に関する総合的な概要を提供する。 特に、分散WLAMの詳細なプライバシとセキュリティ分析が明らかにされている。 分散WLAMにおけるプライバシとセキュリティに関する分類と理論的知見について論じる。 次に、分散WLAMを実装するための信頼性と倫理について述べる。 最後に、分散WLAMの包括的な応用を電磁信号処理の文脈で示す。

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