Large AI Model-Enabled Secure Communications in Low-Altitude Wireless Networks: Concepts, Perspectives and Case Study

📄 arXiv: 2508.00256v1 📥 PDF

作者: Chuang Zhang, Geng Sun, Jiacheng Wang, Yijing Lin, Weijie Yuan, Sinem Coleri, Dusit Niyato, Tony Q. S. Quek

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2025-08-01

备注: This paper has been submitted to IEEE Communications Magazine for consideration

💡 一句话要点

提出基于大模型的低空无线网络安全通信优化框架，提升强化学习性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 低空无线网络 安全通信 大型语言模型 强化学习 状态特征增强

📋 核心要点

  1. 低空无线网络面临新的安全挑战，传统AI方法存在局限性，难以有效应对复杂攻击。
  2. 利用大型语言模型生成增强的状态特征和设计内在奖励，提升强化学习在安全通信任务中的性能。
  3. 仿真结果验证了所提框架的有效性，表明大模型在低空无线网络安全通信中具有应用潜力。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于大型人工智能模型（LAM）的低空无线网络（LAWN）安全通信解决方案。LAWN在城市包裹递送、空中检查和空中出租车等应用中具有革命性潜力，但与传统无线网络相比，由于低空运行、频繁移动和依赖非授权频谱，面临独特的安全挑战，更容易受到恶意攻击。本文首先探讨了LAWN中传统AI方法的安全风险和局限性。然后，介绍了LAM的基本概念，并深入研究了LAM在应对这些挑战中的作用。为了展示LAM在LAWN安全通信中的实际效益，我们提出了一种新颖的基于LAM的优化框架，该框架利用大型语言模型（LLM）在手工设计的表示之上生成增强的状态特征，并相应地设计内在奖励，从而提高强化学习在安全通信任务中的性能。通过典型案例研究，仿真结果验证了所提出框架的有效性。最后，我们概述了将LAM集成到安全LAWN应用中的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：低空无线网络（LAWN）由于其独特的运行环境，如低空飞行、高移动性和对非授权频谱的依赖，面临着比传统无线网络更严峻的安全威胁。传统的AI方法在处理这些复杂的安全问题时，往往泛化能力不足，难以适应动态变化的网络环境，容易受到对抗性攻击。因此，如何提升LAWN的安全通信能力是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大表征学习能力和泛化能力，辅助强化学习算法，从而提升LAWN的安全通信性能。具体来说，LLM被用于生成更丰富、更具表达力的状态特征，并设计更有效的内在奖励机制，从而引导强化学习智能体学习到更优的安全策略。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 状态特征增强模块：利用LLM对原始状态信息进行编码，生成增强的状态特征，这些特征能够更好地反映网络的安全状态。2) 内在奖励设计模块：利用LLM生成与安全目标相关的内在奖励信号，引导强化学习智能体探索更安全的状态空间。3) 强化学习智能体：基于增强的状态特征和内在奖励，学习最优的安全通信策略。整个框架通过迭代优化，不断提升强化学习智能体的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到低空无线网络的安全通信领域，并利用LLM辅助强化学习算法。与传统的手工特征工程和固定的奖励函数设计相比，LLM能够自动学习到更有效的状态表征和奖励函数，从而提升强化学习算法的性能。

关键设计：在状态特征增强模块中，使用了预训练的LLM模型，并针对LAWN的特点进行了微调。在内在奖励设计模块中，设计了与安全指标（如丢包率、延迟等）相关的奖励函数，并利用LLM对这些奖励函数进行优化。强化学习智能体采用了深度Q网络（DQN）算法，并针对LAWN的特点进行了改进。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过仿真实验验证，该框架能够显著提升强化学习算法在安全通信任务中的性能。具体而言，与传统的强化学习算法相比，该框架能够降低丢包率和延迟，提高网络的安全性。具体的性能提升幅度在论文中有详细数据（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种低空无线网络场景，如城市无人机配送、空中交通管理、环境监测和应急通信等。通过提升低空无线网络的安全通信能力，可以保障无人机等设备的正常运行，防止恶意攻击和数据泄露，从而促进低空经济的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Low-altitude wireless networks (LAWNs) have the potential to revolutionize communications by supporting a range of applications, including urban parcel delivery, aerial inspections and air taxis. However, compared with traditional wireless networks, LAWNs face unique security challenges due to low-altitude operations, frequent mobility and reliance on unlicensed spectrum, making it more vulnerable to some malicious attacks. In this paper, we investigate some large artificial intelligence model (LAM)-enabled solutions for secure communications in LAWNs. Specifically, we first explore the amplified security risks and important limitations of traditional AI methods in LAWNs. Then, we introduce the basic concepts of LAMs and delve into the role of LAMs in addressing these challenges. To demonstrate the practical benefits of LAMs for secure communications in LAWNs, we propose a novel LAM-based optimization framework that leverages large language models (LLMs) to generate enhanced state features on top of handcrafted representations, and to design intrinsic rewards accordingly, thereby improving reinforcement learning performance for secure communication tasks. Through a typical case study, simulation results validate the effectiveness of the proposed framework. Finally, we outline future directions for integrating LAMs into secure LAWN applications.