論文の概要: Large AI Model-Enabled Secure Communications in Low-Altitude Wireless Networks: Concepts, Perspectives and Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00256v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 01:53:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.708017
- Title: Large AI Model-Enabled Secure Communications in Low-Altitude Wireless Networks: Concepts, Perspectives and Case Study
- Title（参考訳）: 低高度無線ネットワークにおける大容量AIモデルによるセキュア通信:概念・展望・事例研究
- Authors: Chuang Zhang, Geng Sun, Jiacheng Wang, Yijing Lin, Weijie Yuan, Sinem Coleri, Dusit Niyato, Tony Q. S. Quek,
- Abstract要約: 低高度無線ネットワーク(LAWN)は、様々なアプリケーションをサポートすることにより、通信に革命をもたらす可能性がある。
LAWNにおけるセキュア通信のための大規模人工知能モデル(LAM)対応ソリューションについて検討する。
LAWNにおけるセキュア通信のためのLAMの実用的メリットを示すために,新しいLAMベースの最適化フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.15255222408636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-altitude wireless networks (LAWNs) have the potential to revolutionize communications by supporting a range of applications, including urban parcel delivery, aerial inspections and air taxis. However, compared with traditional wireless networks, LAWNs face unique security challenges due to low-altitude operations, frequent mobility and reliance on unlicensed spectrum, making it more vulnerable to some malicious attacks. In this paper, we investigate some large artificial intelligence model (LAM)-enabled solutions for secure communications in LAWNs. Specifically, we first explore the amplified security risks and important limitations of traditional AI methods in LAWNs. Then, we introduce the basic concepts of LAMs and delve into the role of LAMs in addressing these challenges. To demonstrate the practical benefits of LAMs for secure communications in LAWNs, we propose a novel LAM-based optimization framework that leverages large language models (LLMs) to generate enhanced state features on top of handcrafted representations, and to design intrinsic rewards accordingly, thereby improving reinforcement learning performance for secure communication tasks. Through a typical case study, simulation results validate the effectiveness of the proposed framework. Finally, we outline future directions for integrating LAMs into secure LAWN applications.
- Abstract（参考訳）: 低高度無線ネットワーク(LAWN)は、都市部のパーセル配送、航空検査、航空タクシーなど様々な用途をサポートすることで、通信に革命をもたらす可能性がある。
しかし、従来の無線ネットワークと比較すると、LAWNは低高度での運用、頻繁なモビリティと無許可のスペクトルへの依存により、特定のセキュリティ上の課題に直面しているため、悪意のある攻撃に対してより脆弱である。
本稿では,LAWNにおけるセキュア通信のための大規模人工知能モデル (LAM) 対応ソリューションについて検討する。
具体的には,LAWNにおける従来のAI手法のセキュリティリスクの増幅と重要な制限について検討する。
次に, LAMの基本概念を紹介し, これらの課題に対処する上での LAM の役割を掘り下げる。
LAWNにおけるセキュア通信におけるLAMの実用的メリットを実証するために,大規模言語モデル(LLM)を活用して手作り表現上に拡張された状態特徴を生成し,それに応じて本質的な報酬を設計し,セキュア通信タスクのための強化学習性能を向上させる,新しいLAMベースの最適化フレームワークを提案する。
典型的なケーススタディを通じて,提案手法の有効性をシミュレーションにより検証した。
最後に,LAMをセキュアなLAWNアプリケーションに統合するための今後の方向性について概説する。
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