这篇论文的标题是《Semantic Communication Networks Empowered Artificial Intelligence of Things》，作者是Yuntao Wang，来自中国西安交通大学网络与系统安全学院。论文主要探讨了在人工智能物联网（AIoT）中，语义通信网络所面临的安全和隐私挑战，并提出了相应的对策。
以下是论文的详细内容概述：
摘要：
- 论文讨论了语义通信的目的，即在包括人类、机器和其他生物在内的不同智能实体之间促进有意义的信息交换。
- 论文强调了在交换和处理信息时，语义通信系统在集成AI技术时面临的安全、隐私和信任挑战。
关键词：
- 语义通信网络
- 安全
- 隐私
- 人工智能
引言：
- 论文定义了语义通信，并讨论了它与传统通信方法的不同之处。
- 论文强调了在资源受限的环境中，语义通信如何通过使用最少的通信资源快速传递最少歧义的语义内容。
AI驱动的语义通信安全：
- 论文讨论了深度学习在安全语义通信中的应用，包括对抗性攻击的防御机制。
- 论文探讨了大型模型在安全语义通信中的作用，包括数据融合和上下文感知信息交换。
在论文《Semantic Communication Networks Empowered Artificial Intelligence of Things》中，AI 驱动的语义通信安全是关键讨论点之一。以下是该部分的详细介绍：
AI驱动的语义通信安全：
A. 深度学习用于安全语义通信
- 论文指出，基于深度神经网络（DNN）的编解码器在语义通信中容易受到对抗性攻击，这些攻击会导致语义噪声，逐渐改变所传递数据的意图含义。
- 论文讨论了多种对抗性攻击的防御机制，包括输入数据转换、基于检测的防御、对抗性检测器、防御性蒸馏和对抗性训练。
- 论文提到，通过将对抗性样本纳入训练数据集，可以提高DNN在语义通信中的鲁棒性，从而有效缓解对抗性攻击。
- 论文引用了 Erdemir 等人的研究，他们使用预训练的 StyleGAN 模型进行语义通信，即使在动态背景知识的情况下也表现出强大的性能。
- Kang 等人引入了一种语义噪声攻击来产生对抗性数据，并采用语义距离最小化机制来减轻其影响。
- Du 等人提出了一种无需训练的防御方法，利用语义更改图像的视觉不变性来确保准确的语义特征提取。
B. 大型模型用于安全语义通信
- 论文讨论了大型模型（如 GPT-4）在安全语义通信中的优势，包括实现多源数据融合和上下文感知信息交换。
- 这些模型可以有效地优先处理关键消息，在资源受限的环境中提高通信效率。
- 论文引用了 Du 等人的研究，他们开发了一个由大型模型支持的安全语义通信系统，该系统在变化环境中通过多模态提示准确重建源内容，结合隐蔽通信和扩散模型以节能的方式安全传输多模态提示并重新生成图像。
这部分内容强调了 AI 技术在提高语义通信安全性方面的潜力，同时也指出了引入 AI 元素可能引起的安全、隐私和信任问题。作者呼吁对这些问题进行更深入的研究，并提出了未来研究的方向。
论文的其余部分涉及语义通信的传输安全、数据和知识安全，以及结论和致谢。这些部分提供了关于如何在保持通信的语义精度的同时确保通信的安全性和隐私性的进一步见解。
语义通信的传输安全：
- 论文讨论了物理层安全技术在密钥生成中的应用，以及如何在静态和动态环境中实现这一目标。
- 论文探讨了在紧急网络中实现鲁棒语义传输的方法，以及如何通过优先处理关键消息提高通信效率。
语义通信中的数据和知识安全：
- 论文讨论了区块链技术在无需信任的数据和知识管理中的潜力，包括其去中心化特性和智能合约的使用。
- 论文探讨了语义数据和知识的访问控制，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制和基于内容的访问控制等不同策略。
结论：
- 论文总结了语义通信在信息交换中的重要性，并强调了在集成AI技术时面临的安全、隐私和信任挑战。
- 论文指出，尽管在制定对策方面取得了进展，但仍有一些关键的未解决问题需要进一步研究。
致谢：
- 论文感谢了国家自然科学基金委员会（NSFC）和陕西省博士后科学基金会的支持。
参考文献：
- 论文列出了一系列相关研究和出版物，作为其研究的参考。
论文详细讨论了语义通信网络在AIoT领域的应用，并提出了一系列针对安全和隐私威胁的解决方案。作者强调了在不断发展的通信技术环境中，维护信息交换的保密性和隐私性的重要性，并指出了未来研究的方向。