带独立盲编码器的私有语义通信

我们研究受隐私约束的语义通信问题，其中编码器由两个独立部分组成，例如编码器 1 和编码器 2。第一个编码器获取信息源 $X=(X_1,\ldots,X_N)$，该信息源与私有数据 $S$ 存在任意相关性。私有数据不被编码器 1 访问，但第二个编码器可访问该数据以及编码器 1 的输出。用户请求一个任务 $h(X)$，第一个编码器设计信息源 $f(X)$ 的语义以进行披露。由于隐私约束，$f(X)$ 不能直接向用户披露，第二个编码器应用统计隐私机制以生成披露数据 $U$。此处，我们假设编码器 2 不可访问任务且披露数据的设计基于语义和私有数据。在本文中，我们提出一种新方法，其中 $U$ 通过基于语义和私有数据的隐私效用权衡来生成。我们利用扩展版的函数表示引理和强函数表示引理来设计 $U$。我们通过计算用户获得的效用来评估我们的设计。最后，我们在数值示例中研究并比较所获得的界限。