論文の概要: AI-Native Task-Oriented Semantic Communications over a Relay: Benefits and Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08155v1
• Date: Thu, 05 Nov 2026 15:14:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-07 04:55:13.559246
• Title: AI-Native Task-Oriented Semantic Communications over a Relay: Benefits and Vulnerabilities
• Title（参考訳）: AI-Native Task-Oriented Semantic Communications over a Relay: Benefits and Vulnerabilities
• Abstract要約: リレーノードを用いたセマンティック通信(SemCom)を検討し、リレーがソースから目的地へのタスク関連情報を伝達するのを補助する。 画像データのセマンティック推論精度と知覚的再構成品質の両方を最適化するために、ソースエンコーダ、リレー変換、宛先デコーダのエンドツーエンド設計を開発した。 リレーが導入したキーセキュリティ脆弱性を特定し、リレーが構造体を注入し、その伝達信号に摂動を学習するビザンチン攻撃を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.250096524388255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication (SemCom) using a relay node is considered, where the relay assists in conveying task-relevant information from a source to a destination, with meaning defined by classification labels. A joint end-to-end design of the source encoder, relay transformation, and destination decoders is developed to optimize both semantic inference accuracy and perceptual reconstruction quality for image data. Relay-assisted schemes are shown to outperform direct transmission, with gains that become more pronounced in low signal-to-noise ratio (SNR) regimes across different relaying strategies. Alongside these performance benefits, however, a key security vulnerability introduced by the relay is identified, and a Byzantine attack is formulated in which the relay injects structured, learned perturbations into its transmitted signal. The attack operates on intermediate communication representations subject to channel effects, with perturbations generated through a learned mapping applied at test time. It is shown to significantly degrade semantic inference accuracy at the destination. These results reveal a clear trade-off between SemCom gains and security risks in relay-assisted systems, motivating the need for secure relay designs that account for insider threats.
• Abstract（参考訳）: リレーノードを用いたセマンティック通信(SemCom)は、リレーがソースから宛先へのタスク関連情報を分類ラベルで定義した意味で伝達するのを補助する。 画像データのセマンティック推論精度と知覚的再構成品質の両方を最適化するために、ソースエンコーダ、リレー変換、宛先デコーダのエンドツーエンド設計を開発した。 リレーアシスト方式は直接伝送よりも優れており、異なる中継戦略をまたいだ低信号対雑音比(SNR)レギュレーションにおいてより顕著な利得が得られる。 しかし、これらの性能上の利点の他に、リレーによって引き起こされた鍵となるセキュリティ上の脆弱性が特定され、リレーが構造的かつ学習された摂動を伝達信号に注入するビザンチン攻撃が定式化される。 この攻撃は、チャネル効果を受ける中間的な通信表現で動作し、テスト時に学習されたマッピングを通じて発生する摂動である。 目的地における意味推論の精度を著しく低下させることが示されている。 これらの結果は、SemComの利益とリレー支援システムにおけるセキュリティリスクとの明確なトレードオフを明らかにし、インサイダーの脅威を考慮したセキュアなリレー設計の必要性を動機付けている。

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