ROME：面对语义干扰攻击的鲁棒语义通信模型集成
信号处理
2025-01-03 v1
摘要
近期来，语义通信（SC）因其效率受到广泛关注，但仍面临语义干扰攻击的脆弱性。这些攻击通过在合法信号上引入精心设计的扰动信号，以致使接收方对语义解释产生误导。本文从实际应用角度研究此问题。与之前聚焦于固定功率攻击的研究不同，我们广泛考虑更具挑战性的可变功率攻击场景，设计了一种名为可调扰动生成器（Adjustable Perturbation Generator, APG）的创新攻击模型， capable of 生成 various power levels 的语义干扰信号。为抗御语义干扰攻击，我们提出一种新型框架，称为鲁棒模型集成（Robust Model Ensembling, ROME）以实现安全语义通信。具体而言，ROME 能够检测语义干扰攻击的存在及其功率水平。当检测到高功率干扰攻击时，ROME 将提升其鲁棒性，而牺牲泛化能力，从而有效应对此类攻击。我们对系统鲁棒性进行了理论分析，证明其在应对可变功率语义干扰攻击方面具有优势。仿真结果表明，所提出的 ROME 方法在可变功率语义干扰攻击下展现出显著的适应性，能够在鲁棒性与泛化能力之间实现平衡。
引用
@article{arxiv.2501.01172,
title = {ROME: Robust Model Ensembling for Semantic Communication Against Semantic Jamming Attacks},
author = {Kequan Zhou and Guangyi Zhang and Yunlong Cai and Qiyu Hu and Guanding Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01172},
year = {2025}
}