論文の概要: VENENA: A Deceptive Visual Encryption Framework for Wireless Semantic Secrecy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10699v1
- Date: Sat, 18 Jan 2025 08:40:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:19:13.423733
- Title: VENENA: A Deceptive Visual Encryption Framework for Wireless Semantic Secrecy
- Title（参考訳）: VENENA: ワイヤレスセマンティックシークレットのための認知的視覚暗号化フレームワーク
- Authors: Bin Han, Ye Yuan, Hans D. Schotten,
- Abstract要約: 盗聴は、無線通信のセキュリティとプライバシーに対する長年の脅威だった。
我々は,VENENA (Eavesdropping NegAtion) のための Visual ENcryption という新しいフレームワークを提案する。
PLD、ビジュアル暗号化、画像中毒といった技術を組み合わせて、セマンティックトランスミッションをセキュアにするための包括的なメカニズムを組み込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.556652571936633
- License:
- Abstract: Eavesdropping has been a long-standing threat to the security and privacy of wireless communications, since it is difficult to detect and costly to prevent. As networks evolve towards Sixth Generation (6G) and semantic communication becomes increasingly central to next-generation wireless systems, securing semantic information transmission emerges as a critical challenge. While classical physical layer security (PLS) focuses on passive security, the recently proposed concept of physical layer deception (PLD) offers a semantic encryption measure to actively deceive eavesdroppers. Yet the existing studies of PLD have been dominantly information-theoretical and link-level oriented, lacking considerations of system-level design and practical implementation. In this work we propose a novel artificial intelligence (AI)-enabled framework called Visual ENcryption for Eavesdropping NegAtion (VENENA), which combines the techniques of PLD, visual encryption, and image poisoning, into a comprehensive mechanism for deceptive secure semantic transmission in future wireless networks. By leveraging advanced vision transformers and semantic codecs, VENENA demonstrates how semantic security can be enhanced through the synergy of physical layer techniques and artificial intelligence, paving the way for secure semantic communication in 6G networks.
- Abstract（参考訳）: Eavesdroppingは、無線通信のセキュリティとプライバシに対する長年の脅威である。
ネットワークが第6世代(6G)へと進化し、セマンティック通信が次世代無線システムの中心となるにつれ、セマンティック情報伝達の確保が重要な課題として浮上する。
古典的な物理層セキュリティ(PLS)は受動的セキュリティに重点を置いているが、最近提案された物理層偽装(PLD)の概念は、盗聴者を積極的に欺くためのセマンティック暗号化手段を提供する。
しかし、既存のPLDの研究は情報理論とリンクレベル指向に支配的であり、システムレベルの設計と実践的実装の考慮が欠如している。
本研究では, PLD, 視覚暗号化, 画像中毒といった技術を組み合わせて, 将来の無線ネットワークにおける視覚的セマンティックトランスミッションの包括的メカニズムを構築する, VENENA (Visual ENcryption for Eavesdropping NegAtion) と呼ばれる, 新たな人工知能(AI)対応フレームワークを提案する。
高度な視覚変換器とセマンティックコーデックを活用することで、VENENAは物理的なレイヤ技術と人工知能の相乗効果を通じてセマンティックセキュリティを向上し、6Gネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションをセキュアにする方法を実証する。
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