Enhancing Image Privacy in Semantic Communication over Wiretap Channels leveraging Differential Privacy

本文讨论了在窃听信道上传输图像时的隐私问题，并提出了一种新的SemCom方法，通过差分隐私（DP）保护和解除保护机制保证隐私。该方法利用GAN反演技术提取解耦的语义特征，并应用DP机制保护提取的语义信息中的敏感特征。为了解决DP的非反演性，我们引入了两个神经网络来近似DP的应用和解除过程，提供接近原始DP过程的隐私保护水平。仿真结果验证了我们的方法在防止窃听者获取敏感信息的同时，保持合法接收者高保真图像重建的有效性。

该论文的问题是如何在保护隐私的同时，通过SemCom方法传输图像。

该论文提出了一种基于差分隐私（DP）的图像保护和去保护机制的新型SemCom方法。该方法利用GAN反演技术提取分离的语义特征，并应用DP机制保护提取的语义信息中的敏感特征。

论文介绍了两个神经网络来近似DP应用和去除过程，从而提供接近于原始DP过程的隐私保护水平。实验结果验证了该方法在防止窃听者获取敏感信息的同时保持高保真图像重建的有效性。

最近的相关研究包括：1）使用DP保护图像隐私的方法；2）使用GAN提取图像语义信息的方法；3）使用SemCom方法进行图像传输的方法等。