Secure Semantic Communication via Paired Adversarial Residual Networks

这封信探讨了对于安全意识的语义通信系统来说，对抗攻击的积极方面。具体而言，安装了一对匹配的可插拔模块：一个在语义发射器之后，另一个在语义接收器之前。发射器上的模块使用可训练的对抗残差网络（ARN）生成对抗性示例，而接收器上的模块则使用另一个可训练的ARN来消除对抗攻击和信道噪声。为了减轻语义窃听的威胁，可训练的ARN被联合优化，以最小化对抗攻击的功率、语义通信的均方误差和窃听者正确检索私人信息的置信度的加权和。数值结果表明，所提出的方案能够欺骗窃听者，同时保持高质量的语义通信。

本论文旨在解决安全感知语义通信系统中的语义窃听问题，并提出了一种可行的解决方案。

论文提出了一种使用可训练的对抗残差网络（ARN）生成对抗性样本的方案，并在发送端和接收端之间插入一对匹配的可插拔模块。接收端的模块使用另一个可训练的ARN来消除对抗攻击和通道噪声。通过联合优化可训练的ARN来最小化对抗攻击功率、语义通信均方误差和窃听者正确检索私有信息的置信度的加权和，以缓解语义窃听威胁。

论文通过实验验证了该方案的有效性，能够欺骗窃听者同时保持高质量的语义通信。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。值得深入研究的是如何提高方案的实用性和可扩展性。

最近的相关研究包括：'Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks'、'Adversarial Examples: Attacks and Defenses for Deep Learning'、'Practical Black-Box Attacks against Machine Learning'等。