On the Privacy, Security, and Trustworthy for Distributed Wireless Large AI Model (WLAM)

要約

無線通信と大型人工知能（AI）モデルを組み合わせることで、無数の新規アプリケーションシナリオを切り開くことができる。第6世代（6G）ネットワークでは、ユビキタス通信とコンピューティングリソースにより、大規模AIモデルが民主的な大規模AIモデル関連サービスを提供し、自律走行車、スマートシティ、モノのインターネット（IoT）エコシステムなどのリアルタイムアプリケーションを実現できる。しかし、セキュリティへの配慮と持続可能な通信リソースが、分散型無線ネットワーク上での大規模AIモデルの展開を制限している。本稿では、分散型ワイヤレス大規模AIモデル（WLAM）のプライバシー、セキュリティ、および信頼性の包括的な概要を提供する。特に、分散型WLAMに関する詳細なプライバシーとセキュリティの分析を明らかにする。分散WLAMにおけるプライバシーとセキュリティに関する分類と理論的知見について議論する。次に、分散型WLAMを実装するための信頼性と倫理性について述べる。最後に、分散型WLAMの電磁信号処理への応用について述べる。

要約(オリジナル)

Combining wireless communication with large artificial intelligence (AI) models can open up a myriad of novel application scenarios. In sixth generation (6G) networks, ubiquitous communication and computing resources allow large AI models to serve democratic large AI models-related services to enable real-time applications like autonomous vehicles, smart cities, and Internet of Things (IoT) ecosystems. However, the security considerations and sustainable communication resources limit the deployment of large AI models over distributed wireless networks. This paper provides a comprehensive overview of privacy, security, and trustworthy for distributed wireless large AI model (WLAM). In particular, the detailed privacy and security are analysis for distributed WLAM is fist revealed. The classifications and theoretical findings about privacy and security in distributed WLAM are discussed. Then the trustworthy and ethics for implementing distributed WLAM are described. Finally, the comprehensive applications of distributed WLAM is provided in the aspect of electromagnetic signal processing.

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