Asymmetric Diffusion Based Channel-Adaptive Secure Wireless Semantic Communications

📄 arXiv: 2310.19439v1 📥 PDF

作者: Xintian Ren, Jun Wu, Hansong Xu, Qianqian Pan

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2023-10-30

💡 一句话要点

提出DiffuSeC以解决语义通信中的安全问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语义通信 深度学习 安全通信 扩散模型 深度强化学习 鲁棒性 信道自适应 去噪技术

📋 核心要点

  1. 现有的语义通信系统在面对语义攻击时存在安全隐患，未能有效应对潜在的扰动。
  2. 本文提出的DiffuSeC系统结合扩散模型与深度强化学习，设计了发送端和接收端的模块以抵御语义攻击。
  3. 仿真实验结果显示，DiffuSeC在多种信道条件下的鲁棒性显著提升，能够快速适应环境变化。

📝 摘要（中文）

语义通信作为一种新兴的基于深度学习的通信范式，推动了图像分类和重建等任务的端到端数据传输研究。然而，语义攻击引发的安全问题尚未得到充分探讨，导致语义通信系统面临潜在的脆弱性。本文提出了一种安全的语义通信系统DiffuSeC，利用扩散模型和深度强化学习（DRL）来应对这一问题。DiffuSeC在发送端采用扩散模块，在接收端采用不对称去噪模块，有效减轻了语义攻击带来的扰动。为进一步提高在不稳定信道条件下的鲁棒性，本文开发了一种基于DRL的信道自适应扩散步长选择方案，以在波动环境中实现稳定性能。仿真结果表明，DiffuSeC在各种信道条件下表现出比以往方法更高的鲁棒准确性，能够快速根据信噪比（SNR）调整模型状态。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决语义通信系统在面对语义攻击时的安全性问题。现有方法未能有效抵御由数据源攻击和信道攻击引发的扰动，导致系统脆弱性显著。

核心思路：DiffuSeC通过在发送端引入扩散模块和在接收端引入不对称去噪模块，旨在减轻语义攻击带来的影响。同时，采用基于深度强化学习的信道自适应扩散步长选择方案，以提高系统在不稳定信道条件下的鲁棒性。

技术框架：DiffuSeC的整体架构包括发送端的扩散模块和接收端的不对称去噪模块，二者通过时间步同步机制进行协调。系统在信道条件变化时能够动态调整扩散步长，以保持性能稳定。

关键创新：DiffuSeC的主要创新在于结合了扩散模型与深度强化学习，提出了自适应的扩散步长选择方案，显著提升了系统在面对语义攻击时的鲁棒性。与传统方法相比，该系统能够更有效地应对信道波动和攻击扰动。

关键设计：在设计中，DiffuSeC采用了特定的损失函数以优化去噪效果，并通过强化学习算法动态调整模型参数，以适应不同的信道条件和攻击类型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DiffuSeC在各种信道条件下的鲁棒准确性显著高于以往方法，尤其在信噪比（SNR）变化较大的情况下，能够快速调整模型状态，提升系统的整体性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全的无线通信、智能监控系统和无人驾驶等场景。在这些领域中，确保数据传输的安全性和鲁棒性至关重要。未来，DiffuSeC有望为构建更安全的智能通信系统提供理论基础和技术支持。

📄 摘要（原文）

Semantic communication has emerged as a new deep learning-based communication paradigm that drives the research of end-to-end data transmission in tasks like image classification, and image reconstruction. However, the security problem caused by semantic attacks has not been well explored, resulting in vulnerabilities within semantic communication systems exposed to potential semantic perturbations. In this paper, we propose a secure semantic communication system, DiffuSeC, which leverages the diffusion model and deep reinforcement learning (DRL) to address this issue. With the diffusing module in the sender end and the asymmetric denoising module in the receiver end, the DiffuSeC mitigates the perturbations added by semantic attacks, including data source attacks and channel attacks. To further improve the robustness under unstable channel conditions caused by semantic attacks, we developed a DRL-based channel-adaptive diffusion step selection scheme to achieve stable performance under fluctuating environments. A timestep synchronization scheme is designed for diffusion timestep coordination between the two ends. Simulation results demonstrate that the proposed DiffuSeC shows higher robust accuracy than previous works under a wide range of channel conditions, and can quickly adjust the model state according to signal-to-noise ratios (SNRs) in unstable environments.