Contrastive Learning and Adversarial Disentanglement for Privacy-Aware Task-Oriented Semantic Communication

📄 arXiv: 2410.22784v3 📥 PDF

作者: Omar Erak, Omar Alhussein, Wen Tong

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.IT, eess.IV

发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-07-02)

💡 一句话要点

提出CLAD模型，通过对比学习和对抗解耦实现面向任务的隐私保护语义通信。

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

关键词: 语义通信 对比学习 对抗解耦 隐私保护 信息瓶颈

📋 核心要点

  1. 现有语义通信方法难以有效分离任务相关和无关信息，导致隐私泄露和性能下降。
  2. CLAD模型利用对比学习提取任务相关特征，并使用对抗解耦去除任务无关信息，提升隐私性。
  3. 引入信息保留指数（IRI）作为评估编码特征最小性的指标，实验证明CLAD在多方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

面向任务的语义通信系统已成为在下一代网络中实现高效智能数据传输的一种有前景的方法，其中仅传输与特定任务相关的信息。这在支持6G的物联网（6G-IoT）场景中尤为重要，在这些场景中，带宽约束、延迟要求和数据隐私至关重要。然而，现有方法难以完全解耦任务相关和任务无关的信息，导致隐私问题和次优性能。为了解决这个问题，我们提出了一种受信息瓶颈启发的名为CLAD（对比学习和对抗解耦）的方法。CLAD利用对比学习来有效地捕获任务相关特征，同时采用对抗解耦来丢弃任务无关的信息。此外，由于缺乏可靠且可复现的方法来量化编码特征向量的最小性，我们引入了信息保留指数（IRI），这是一种比较指标，用作编码特征和输入之间互信息的代理。IRI反映了表示的最小性和信息量，使其与隐私保护和带宽高效的6G-IoT系统高度相关。大量实验表明，CLAD在语义提取、任务性能、隐私保护和IRI方面优于最先进的基线，使其成为负责任、高效和可信赖的6G-IoT服务的一个有希望的组成部分。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决面向任务的语义通信中，任务相关信息和任务无关信息难以有效解耦的问题。现有方法无法充分去除编码中的隐私敏感信息，同时可能损失任务所需的关键信息，导致隐私泄露和任务性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习提取任务相关的语义特征，并利用对抗解耦去除任务无关的隐私信息。通过对比学习，模型学习到区分不同任务实例的关键特征；通过对抗解耦，模型学习到将任务无关的信息与任务相关的信息分离，从而保护隐私。

技术框架：CLAD模型的整体框架包含三个主要模块：编码器、对比学习模块和对抗解耦模块。编码器将输入数据编码为潜在表示。对比学习模块利用对比损失函数，使相似任务实例的编码更接近，不同任务实例的编码更远离。对抗解耦模块包含一个判别器，用于区分编码中是否包含任务无关的信息，编码器则试图欺骗判别器，从而去除任务无关的信息。

关键创新：论文的关键创新在于结合了对比学习和对抗解耦，实现更有效的任务相关信息提取和任务无关信息去除。此外，论文还提出了信息保留指数（IRI），用于量化编码特征的最小性和信息量，为隐私保护语义通信提供了一种新的评估指标。

关键设计：对比学习模块使用InfoNCE损失函数，鼓励模型学习到区分不同任务实例的特征表示。对抗解耦模块使用梯度反转层（GRL）来训练编码器，使其能够生成难以被判别器区分的编码。IRI的计算基于编码特征和输入之间的互信息估计，通过比较不同模型的IRI值，可以评估其隐私保护能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLAD模型在语义提取、任务性能、隐私保护和IRI方面均优于现有方法。具体而言，CLAD在任务性能上取得了显著提升，同时有效降低了隐私泄露风险，并获得了更高的IRI值，表明其编码特征更具最小性和信息量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于6G-IoT场景下的隐私保护语义通信，例如智能家居、自动驾驶、工业物联网等。通过仅传输与任务相关的信息，可以显著降低带宽需求，减少延迟，并有效保护用户隐私，为构建安全、高效、可信赖的6G-IoT服务奠定基础。

📄 摘要（原文）

Task-oriented semantic communication systems have emerged as a promising approach to achieving efficient and intelligent data transmission in next-generation networks, where only information relevant to a specific task is communicated. This is particularly important in 6G-enabled Internet of Things (6G-IoT) scenarios, where bandwidth constraints, latency requirements, and data privacy are critical. However, existing methods struggle to fully disentangle task-relevant and task-irrelevant information, leading to privacy concerns and suboptimal performance. To address this, we propose an information-bottleneck inspired method, named CLAD (contrastive learning and adversarial disentanglement). CLAD utilizes contrastive learning to effectively capture task-relevant features while employing adversarial disentanglement to discard task-irrelevant information. Additionally, due to the absence of reliable and reproducible methods to quantify the minimality of encoded feature vectors, we introduce the Information Retention Index (IRI), a comparative metric used as a proxy for the mutual information between the encoded features and the input. The IRI reflects how minimal and informative the representation is, making it highly relevant for privacy-preserving and bandwidth-efficient 6G-IoT systems. Extensive experiments demonstrate that CLAD outperforms state-of-the-art baselines in terms of semantic extraction, task performance, privacy preservation, and IRI, making it a promising building block for responsible, efficient and trustworthy 6G-IoT services.