論文の概要: Optimization of Private Semantic Communication Performance: An Uncooperative Covert Communication Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07586v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 03:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.929052
• Title: Optimization of Private Semantic Communication Performance: An Uncooperative Covert Communication Method
• Title（参考訳）: プライベートセマンティック通信性能の最適化:非協調被覆通信方式
• Authors: Wenjing Zhang, Ye Hu, Tao Luo, Zhilong Zhang, Mingzhe Chen,
• Abstract要約: サーバは、画像データの意味である意味情報を複数のタイムスロットでユーザへ抽出し、送信する。 攻撃者は、セマンティックトランスミッションを検出して盗聴し、元の画像の詳細を取得する。 友好的なジャマが配置され、妨害信号を送信して攻撃者を妨害し、送信されたセマンティック情報を隠蔽する。 本稿では,送信された意味情報と時間スロット当たりの送信電力を協調的に決定するために,優先順位付きサンプリング支援2つの遅延深層決定性ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.072439238973473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a novel covert semantic communication framework is investigated. Within this framework, a server extracts and transmits the semantic information, i.e., the meaning of image data, to a user over several time slots. An attacker seeks to detect and eavesdrop the semantic transmission to acquire details of the original image. To avoid data meaning being eavesdropped by an attacker, a friendly jammer is deployed to transmit jamming signals to interfere the attacker so as to hide the transmitted semantic information. Meanwhile, the server will strategically select time slots for semantic information transmission. Due to limited energy, the jammer will not communicate with the server and hence the server does not know the transmit power of the jammer. Therefore, the server must jointly optimize the semantic information transmitted at each time slot and the corresponding transmit power to maximize the privacy and the semantic information transmission quality of the user. To solve this problem, we propose a prioritised sampling assisted twin delayed deep deterministic policy gradient algorithm to jointly determine the transmitted semantic information and the transmit power per time slot without the communications between the server and the jammer. Compared to standard reinforcement learning methods, the propose method uses an additional Q network to estimate Q values such that the agent can select the action with a lower Q value from the two Q networks thus avoiding local optimal action selection and estimation bias of Q values. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the privacy and the semantic information transmission quality by up to 77.8% and 14.3% compared to the traditional reinforcement learning methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい包括的セマンティックコミュニケーションフレームワークについて検討する。 このフレームワーク内では、サーバは、画像データの意味である意味情報を複数のタイムスロットでユーザへ抽出し、送信する。 攻撃者は、セマンティックトランスミッションを検出して盗聴し、元の画像の詳細を取得する。 攻撃者が盗聴するデータの意味を避けるために、友好的なジャマーが配置され、妨害信号が送信され、攻撃者が妨害し、送信された意味情報を隠蔽する。 一方、サーバは、意味情報伝達のための時間スロットを戦略的に選択する。 限られたエネルギーのため、ジャマーはサーバと通信しないため、サーバはジャマーの送信電力を知らない。 したがって、サーバは、ユーザのプライバシとセマンティック情報伝達品質を最大化するために、各タイムスロットで送信された意味情報と対応する送信電力を共同で最適化する必要がある。 この問題を解決するために,サーバとジャマー間の通信を必要とせずに,送信された意味情報と時間スロットごとの送信電力を共同で決定する,優先順位付きサンプリング支援2つの遅延深層決定性ポリシー勾配アルゴリズムを提案する。 従来の強化学習手法と比較して,提案手法では,Q値の推定に付加的なQネットワークを用いて,エージェントが2つのQネットワークからより低いQ値のアクションを選択できるようにし,Q値の局所的最適動作選択と推定バイアスを回避する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは従来の強化学習法と比較して,プライバシーと意味情報伝達品質を最大77.8%,14.3%向上させることができることがわかった。

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