面向隐蔽语义通信的自适应双路径框架
人工智能
2026-05-06 v1
摘要
本文提出一种 novel的自适应双路径框架用于covert语义通信(SemCom),该框架将covert信息传输与task-oriented语义编码集成。不同于传统covert通信方法通过功率域信号叠加嵌入隐藏消息,本框架通过语义层面的内在编码将covert数据嵌入task-specific features中。该新架构引入双编码路径与自适应块选择机制:Explicit路径用于public task执行,Stego路径通过对比表示对齐联合编码public和covert信息。我们构建了一个多目标优化框架,同时确保准确的语义理解和可靠的covert传输。我们严格评估了框架针对强大的独立训练攻击者的安全性。Cityscapes数据集上的实验表明,我们的方法实现了接近随机猜测水平的56.12%的检测准确率,达到了state-of-the-art的covertness水平。尽管如此,在保持对基线方法相比的优越primary语义任务性能的同时,我们实现了robust的security。
引用
@article{arxiv.2605.03423,
title = {Adaptive Dual-Path Framework for Covert Semantic Communication},
author = {Xi Yu and Weicai Li and Lin Yin and Tiejun Lv},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.03423},
year = {2026}
}
备注
16 oages, 13 figures, Accepted by IEEE Transactions on Communications