論文の概要: A DRL-Empowered Multi-Level Jamming Approach for Secure Semantic Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26610v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 15:38:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.887832
• Title: A DRL-Empowered Multi-Level Jamming Approach for Secure Semantic Communication
• Title（参考訳）: DRLを利用したセキュアセマンティック通信のためのマルチレベルジャミング手法
• Authors: Weixuan Chen, Qianqian Yang,
• Abstract要約: 本稿では,SemComシステムのセキュリティを高めるために,深層強化学習を利用したマルチレベルジャミング手法を提案する。 提案手法は,PSNR比を最大0.6dB向上させながら,同等のセキュリティを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.436062422228445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication (SemCom) aims to transmit only task-relevant information, thereby improving communication efficiency but also exposing semantic information to potential eavesdropping. In this paper, we propose a deep reinforcement learning (DRL)-empowered multi-level jamming approach to enhance the security of SemCom systems over MIMO fading wiretap channels. This approach combines semantic layer jamming, achieved by encoding task-irrelevant text, and physical layer jamming, achieved by encoding random Gaussian noise. These two-level jamming signals are superposed with task-relevant semantic information to protect the transmitted semantics from eavesdropping. A deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm is further introduced to dynamically design and optimize the precoding matrices for both taskrelevant semantic information and multi-level jamming signals, aiming to enhance the legitimate user's image reconstruction while degrading the eavesdropper's performance. To jointly train the SemCom model and the DDPG agent, we propose an alternating optimization strategy where the two modules are updated iteratively. Experimental results demonstrate that, compared with both the encryption-based (ESCS) and encoded jammer-based (EJ) benchmarks, our method achieves comparable security while improving the legitimate user's peak signalto-noise ratio (PSNR) by up to approximately 0.6 dB.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーション(Semantic Communication, SemCom)は、タスク関連情報のみを送信し、コミュニケーション効率を向上させるとともに、潜在的盗聴にセマンティック情報を公開することを目的としている。 本稿では,MIMOファイドワイヤタップチャネル上のSemComシステムのセキュリティを高めるために,DRLを用いたマルチレベルジャミング手法を提案する。 このアプローチは、タスク非関連テキストを符号化する意味層ジャミングと、ランダムなガウスノイズを符号化する物理層ジャミングを組み合わせる。 これらの2レベルジャミング信号は、送信されたセマンティクスを盗聴から保護するために、タスク関連セマンティクス情報で重畳される。 タスク関連セマンティック情報とマルチレベルジャミング信号の両方のプリコーディング行列を動的に設計し、最適化するために、深い決定論的ポリシー勾配(DDPG)アルゴリズムが導入された。 本稿では,SemComモデルとDDPGエージェントを併用して2つのモジュールを反復的に更新する交互最適化手法を提案する。 実験により,暗号ベース (ESCS) と符号化ジャムベース (EJ) のベンチマークを比較すると,正統なユーザのピーク信号雑音比 (PSNR) を最大0.6dB向上させながら,同等のセキュリティを実現することができた。

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