Comunicaciones Semánticas Seguras Basadas en Modelos de Difusión con Purificación Adversarial

Un nuevo paradigma de comunicación basado en el aprendizaje profundo, conocido como comunicación semántica, está impulsando la investigación en la transmisión de datos de extremo a extremo en tareas como la clasificación y reconstrucción de imágenes. Sin embargo, el problema de la seguridad derivada de las perturbaciones semánticas sigue siendo en gran medida inexplorado, lo que lleva a vulnerabilidades en los sistemas de comunicación semántica. En este artículo, proponemos un sistema de comunicación semántica segura que utiliza el modelo de difusión para abordar este problema. El sistema de comunicación semántica segura propuesto en este artículo mitiga las perturbaciones causadas por ataques orientados a la semántica mediante un proceso de difusión en el lado del emisor y un proceso de eliminación de ruido en el lado del receptor. Los resultados de la simulación indican que, en comparación con los métodos convencionales, el sistema de comunicación semántica segura propuesto muestra una superior robustez y precisión en diversas condiciones de canal.