論文の概要: Generative AI-driven Cross-layer Covert Communication: Fundamentals, Framework and Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11068v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 15:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:19:11.888158
• Title: Generative AI-driven Cross-layer Covert Communication: Fundamentals, Framework and Case Study
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAI駆動型クロス層通信の基礎, フレームワーク, ケーススタディ
• Authors: Tianhao Liu, Jiqiang Liu, Tao Zhang, Jian Wang, Jiacheng Wang, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Shiwen Mao,
• Abstract要約: 規制上の課題を軽減する効果的な戦略として、層間被覆通信機構が出現する。 生成人工知能(GenAI)を用いたエンドツーエンドのクロス層通信方式を提案する。 拡散強化学習を用いて, 層間安全な通信のクラウドエッジインターネットを構築するケーススタディを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.5909195375364
• License:
• Abstract: Ensuring end-to-end cross-layer communication security in military networks by selecting covert schemes between nodes is a key solution for military communication security. With the development of communication technology, covert communication has expanded from the physical layer to the network and application layers, utilizing methods such as artificial noise, private networks, and semantic coding to transmit secret messages. However, as adversaries continuously eavesdrop on specific communication channels, the accumulation of sufficient data may reveal underlying patterns that influence concealment, and establishing a cross-layer covert communication mechanism emerges as an effective strategy to mitigate these regulatory challenges. In this article, we first survey the communication security solution based on covert communication, specifically targeting three typical scenarios: device-to-device, private network communication, and public network communication, and analyze their application scopes. Furthermore, we propose an end-to-end cross-layer covert communication scheme driven by Generative Artificial Intelligence (GenAI), highlighting challenges and their solutions. Additionally, a case study is conducted using diffusion reinforcement learning to sovle cloud edge internet of things cross-layer secure communication.
• Abstract（参考訳）: ノード間の秘密のスキームを選択することで、軍事ネットワークにおけるエンドツーエンドの通信セキュリティを確保することが、軍事通信セキュリティの重要な解決策である。 通信技術の発展に伴い、秘密通信は物理層からネットワークやアプリケーション層へと拡張され、人工ノイズやプライベートネットワーク、セマンティックコーディングなどの手法を用いて秘密メッセージを送信している。 しかし,特定の通信チャネルを敵が継続的に盗聴すると,十分なデータの蓄積によって隠蔽に影響を及ぼす基盤となるパターンが明らかになり,これらの規制課題を緩和するための効果的な戦略として,層間被覆通信機構の確立が期待できる。 本稿では,デバイス間通信,プライベートネットワーク通信,パブリックネットワーク通信の3つの典型的なシナリオを対象として,隠蔽通信に基づく通信セキュリティソリューションを調査し,その適用範囲を分析した。 さらに,Generative Artificial Intelligence (GenAI) によって駆動されるエンド・ツー・エンドのクロスレイヤー通信方式を提案する。 さらに, 拡散強化学習を用いて, 層間安全な通信のクラウドエッジインターネットを実現するケーススタディを行った。

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