論文の概要: Semantic Leakage and Privacy Preservation in Relay-Assisted Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31973v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 17:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.322943
• Title: Semantic Leakage and Privacy Preservation in Relay-Assisted Semantic Communications
• Title（参考訳）: Relay-Assisted Semantic Communicationsにおけるセマンティックリークとプライバシ保護
• Abstract要約: セマンティックコミュニケーション (Semantic Communication, SemCom) は, タスク関連情報の伝達を生データよりも優先する, 有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,リレー支援型SemComシステムのプライバシに関する考察を行い,中間中継ノードは学習された潜在表現を直接操作する。 リレーの強い、適応的に訓練された盗聴器を明示的に説明する対向訓練フレームワークが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.494000480610225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication (SemCom) has emerged as a promising paradigm in which the transmission of task-relevant information is prioritized over raw data, enabling efficient and robust communication under resource and channel constraints. In this paper, the privacy implications of relay-assisted SemCom systems are studied, where the intermediate relay node operates directly on learned latent representations. It is shown that the relay, even without access to source data, can reliably infer semantic meaning and reconstruct signals with performance comparable to that of the legitimate receiver, revealing a fundamental privacy vulnerability of semantic representations. To address this issue, an iterative adversarial training framework is proposed in which a strong, adaptively trained eavesdropper at the relay is explicitly accounted for. The proposed approach alternates between optimizing the relay's eavesdropping function and the legitimate system, resulting in representations that preserve semantic decoding performance at the intended receiver while degrading semantic inference at the relay. The semantic accuracy gap between the legitimate receiver and the eavesdropper is significantly enlarged across channel conditions. Importantly, this protection is achieved in a stealthy manner, with high reconstruction fidelity maintained while semantic leakage is selectively suppressed.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーション (Semantic Communication, SemCom) は, タスク関連情報の伝達を生データよりも優先し, 資源およびチャネル制約下での効率的な, 堅牢な通信を可能にする, 有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,リレー支援型SemComシステムのプライバシに関する考察を行い,中間中継ノードは学習された潜在表現を直接操作する。 ソースデータにアクセスしなくても、リレーは意味論的意味を確実に推測し、正規受信機と同等の性能で信号を再構成し、セマンティック表現の基本的なプライバシー上の脆弱性を明らかにする。 この問題に対処するために、リレーにおける強い適応的訓練を受けた盗聴者が明示的に説明される反復的対向訓練フレームワークを提案する。 提案手法は,リレーの盗聴関数と正統なシステムとを交互に最適化し,リレーにおける意味推論を劣化させながら,意図した受信機における意味的復号性能を保った表現を与える。 適切な受信機と盗聴器とのセマンティックな精度のギャップは、チャネル条件によって著しく拡大される。 重要なことに、この保護は、セマンティックリークを選択的に抑制しつつ、高い復元忠実性を維持しながらステルス的に達成される。

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