当前位置: 首页 > article >正文

【论文阅读】语义通信安全研究综述(2024)

摘要

在这里插入图片描述

语义通信系统架构

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

笔记

内容概述

引言:介绍了语义通信技术的背景、发展和重要性,以及它在无线通信系统中面临的安全挑战。

语义通信系统架构及安全攻击:描述了一个端到端的深度学习语义通信系统的基本架构,包括语义编解码器、信道编解码器和收发端知识库等模块,并讨论了这些模块可能遇到的安全攻击,如窃听、篡改等。

语义通信模型安全研究现状:详细讨论了模型安全攻击手段(数据投毒、后门攻击、对抗攻击和模型窃取)和相应的防御策略(数据清洗、鲁棒训练、模型剪枝和后门检测技术)。

语义通信数据安全研究现状:探讨了数据安全攻击(隐私攻击、无线窃听和数据篡改)和防御手段(防隐私攻击、防无线窃听和防数据篡改),包括加密技术、物理层安全方案和区块链技术等。

语义通信安全研究面临的挑战:总结了在安全性评估、技术创新和复杂应用场景等方面面临的挑战。

研究进展

语义通信安全领域是一个快速发展的研究领域,随着人工智能和无线通信技术的不断进步,新的研究成果和技术进展不断涌现。以下是一些最新的研究成果和技术进展:

深度学习增强的语义通信:研究者们正在利用深度学习技术来提高语义通信系统的性能,包括语义特征的提取、传输和解码。这些技术可以帮助系统更准确地理解和处理传输的信息。

对抗性攻击和防御机制:随着对抗性攻击(如对抗性样本攻击)在深度学习模型中变得越来越普遍,研究者们正在开发新的防御机制来保护语义通信系统不受这类攻击的影响。

数据安全和隐私保护:在语义通信中,保护用户数据的隐私和安全至关重要。研究者们正在探索新的加密技术、安全多方计算和差分隐私技术,以确保在传输过程中数据的安全性和用户的隐私。

物理层安全技术:物理层安全技术,如无线信道编码和调制技术,正在被研究以提高语义通信系统的安全性。这些技术利用无线信道的特性来增加通信的安全性。

区块链技术的应用:区块链技术因其不可篡改和去中心化的特性,被探索用于增强语义通信系统中数据的完整性和可追溯性。

量子通信技术:量子通信技术,特别是量子密钥分发(QKD),被研究用于提供理论上无法破解的通信安全。这种技术在语义通信安全领域的应用还处于早期阶段,但具有巨大的潜力。

智能表面的安全应用:智能表面(如同时发射和反射的可重构智能表面STAR-RIS)被研究用于增强语义通信信号的传输,并在无线信道中提供额外的安全层。

多模态数据安全:随着多模态数据(如结合文本、图像和声音的数据)在语义通信中的使用增加,研究者们正在开发新的安全技术来保护这些复杂的数据类型。

安全评估框架:为了更好地理解和评估语义通信系统的安全性,研究者们正在开发全面的安全评估框架,这些框架可以模拟和评估各种攻击场景。

法规和标准制定:随着语义通信技术的商业化和广泛应用,相关的法规和安全标准正在被制定,以确保技术的安全性和合规性。

这些进展表明,语义通信安全领域的研究正在不断深化,新的技术和解决方案正在被开发以应对日益复杂的安全挑战。


http://www.kler.cn/a/288018.html

相关文章:

  • 【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-1.线性代数 (Linear Algebra)
  • 存储过程及练习
  • 探索大规模语言模型(LLM)在心理健康护理领域中的应用与潜力
  • Java中的集合类与线程安全的讨论
  • AI大模型(二):AI编程实践
  • vue3: ref, reactive, readonly, shallowReactive
  • Xinstall赋能,H5与App完美融合,打造极致用户体验
  • 关于武汉芯景科技有限公司的多协议收发芯片XJ3160开发指南(兼容MAX3160)
  • react 样式和vue样式的区别
  • Fabric.js TextBox揭秘:splitByGrapheme属性实现文本自然换行
  • Android使用IntentService
  • JavaScript初级——Navigatior
  • 《从C/C++到Java入门指南》- 25.final 关键字
  • 跨地域工作利器:深度解析2024年远程控制软件的新特性
  • 力扣SQL仅数据库(1068~1084)
  • 做数据爬虫工作:是否需要准备单独的IP库和爬虫库?
  • ADAS---基于检测框的单目测距方法
  • 微服务--认识微服务
  • 在线压缩pdf,无需安装就可轻易压缩pdf文件
  • 双线服务器与BGP服务器的区别?
  • 文件上传的学习
  • node版本切换
  • 关于contextmenu-ui组件库
  • Ceph集群维护相关操作
  • 5.注册中心的其他实现-Nacos
  • 【人工智能】Transformers之Pipeline(十四):问答(question-answering)