論文の概要: Security-aware Semantic-driven ISAC via Paired Adversarial Residual Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20835v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 07:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.749821
• Title: Security-aware Semantic-driven ISAC via Paired Adversarial Residual Networks
• Title（参考訳）: Paired Adversarial Residual Networksによるセキュリティ対応セマンティックISAC
• Authors: Yu Liu, Boxiang He, Fanggang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,セキュリティ・セマンティック・セマンティック・インテリジェンス・コミュニケーション(ISAC)フレームワーク,すなわちセキュリティ・セマンティックISAC(SS-ISAC)を提案する。 対向攻撃のポジティブな影響に触発され、提案したSS-ISACフレームワークでは、プラグ可能な暗号化モジュールと復号モジュールが設計されている。 SACと盗難防止性能の両面から提案したSS-ISACフレームワークの有効性をシミュレーションにより検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.244636671321086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel and flexible security-aware semantic-driven integrated sensing and communication (ISAC) framework, namely security semantic ISAC (SS-ISAC). Inspired by the positive impact of the adversarial attack, a pair of pluggable encryption and decryption modules is designed in the proposed SS-ISAC framework. The encryption module is installed after the semantic transmitter, adopting a trainable adversarial residual network (ARN) to create the adversarial attack. Correspondingly, the decryption module before the semantic receiver utilizes another trainable ARN to mitigate the adversarial attack and noise. These two modules can be flexibly assembled considering the system security demands, without drastically modifying the hardware infrastructure. To ensure the sensing and communication (SAC) performance while preventing the eavesdropping threat, the above ARNs are jointly optimized by minimizing a carefully designed loss function that relates to the adversarial attack power, SAC performance, as well as the privacy leakage risk. Simulation results validate the effectiveness of the proposed SS-ISAC framework in terms of both SAC and eavesdropping prevention performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,セキュリティ・セマンティック・セマンティック・インテリジェンス・コミュニケーション(ISAC)フレームワーク,すなわちセキュリティ・セマンティックISAC(SS-ISAC)を提案する。 対向攻撃のポジティブな影響に触発され、提案したSS-ISACフレームワークでは、プラグ可能な暗号化モジュールと復号モジュールが設計されている。 暗号化モジュールは、セマンティックトランスミッターの後にインストールされ、訓練可能な敵残差ネットワーク(ARN)を採用して敵攻撃を生成する。 それに対応して、セマンティック受信機の前の復号モジュールは、別の訓練可能なALNを使用して、対向攻撃とノイズを緩和する。 これら2つのモジュールは、ハードウェアインフラストラクチャを劇的に変更することなく、システムのセキュリティ要求を考慮して柔軟に組み立てることができる。 盗難の脅威を防止しつつ、検知・通信(SAC)性能を確保するために、敵攻撃力、SAC性能、およびプライバシー漏洩リスクに関連する慎重に設計された損失関数を最小化することにより、上記ARNを協調的に最適化する。 SACと盗難防止性能の両面から提案したSS-ISACフレームワークの有効性をシミュレーションにより検証した。

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