面向安全隐私保护的移动人群感知中的生成式AI
密码学与安全
2024-05-20 v1
摘要
近期来，生成式AI在学术和工业领域受到广泛关注，尤其在数据生成与合成方面展现出巨大潜力。同时，安全隐私保护移动人群感知(SPPMCS)因低部署成本、灵活实现和高适应性优势，广泛应用于数据采集领域。由于生成式AI能够生成新的合成数据来替代原始数据进行分析与处理，从而降低数据攻击和隐私泄露风险，因此将生成式AI集成到SPPMCS中是可行且重要的。本文进一步探讨了生成式AI在SPPMCS中的集成问题，提出研究思路、解决方案并给出案例研究。具体而言，我们首先回顾了生成式AI与SPPMCS的基础知识及其集成潜力。随后讨论了生成式AI驱动的SPPMCS的研究问题与解决方案，包括恶意数据注入、非法授权、物理层恶意频谱操纵以及感知数据内容、感知终端识别与定位隐私保护。接着，我们提出了一种基于生成式AI的感知数据内容保护框架，并通过仿真实验明确展示了该框架的有效性。最后，本文总结了生成式AI驱动SPPMCS的主要研究方向。
引用
@article{arxiv.2405.10521,
title = {Generative AI for Secure and Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing},
author = {Yaoqi Yang and Bangning Zhang and Daoxing Guo and Hongyang Du and Zehui Xiong and Dusit Niyato and Zhu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10521},
year = {2024}
}