Adversarial Attacks and Defenses for Semantic Communication in Vehicular Metaverses

要約

車両メタバースの場合、ユーザー中心の究極の目標の 1 つは、車載ユーザーの没入感とサービス品質 (QoS) を最適化することです。
セマンティック コミュニケーション (SemCom) は、この目標を達成するために車両のメタバース アプリケーションの通信リソースの負担を大幅に軽減する革新的なパラダイムとして導入されました。
SemCom は、車両間のデータ トラフィックが爆発的に増加している場合でも、高品質で超効率的な車両通信を可能にします。
この記事では、グローバル メタバース、ローカル メタバース、SemCom モジュール、およびリソース プールで構成される階層型の SemCom 対応車両メタバース フレームワークを提案します。
グローバル メタバースとローカル メタバースは、メタバースの配布の観点から見たまったく新しい概念です。
この記事では、ユーザーの QoS を考慮して、提案されたフレームワークの潜在的なセキュリティ脆弱性を調査します。
その目的のために、この調査はフレームワークの SemCom モジュールに対する特定のセキュリティ リスクを強調し、実行可能な防御ソリューションを提供するため、コミュニティの研究者が車両のメタバース セキュリティにさらに注力することを奨励します。
最後に、車両メタバースにおける安全な SemCom の未解決の問題の概要を示し、特に潜在的な将来の研究の方向性を指摘します。

要約(オリジナル)

For vehicular metaverses, one of the ultimate user-centric goals is to optimize the immersive experience and Quality of Service (QoS) for users on board. Semantic Communication (SemCom) has been introduced as a revolutionary paradigm that significantly eases communication resource pressure for vehicular metaverse applications to achieve this goal. SemCom enables high-quality and ultra-efficient vehicular communication, even with explosively increasing data traffic among vehicles. In this article, we propose a hierarchical SemCom-enabled vehicular metaverses framework consisting of the global metaverse, local metaverses, SemCom module, and resource pool. The global and local metaverses are brand-new concepts from the metaverse’s distribution standpoint. Considering the QoS of users, this article explores the potential security vulnerabilities of the proposed framework. To that purpose, this study highlights a specific security risk to the framework’s SemCom module and offers a viable defense solution, so encouraging community researchers to focus more on vehicular metaverse security. Finally, we provide an overview of the open issues of secure SemCom in the vehicular metaverses, notably pointing out potential future research directions.

arxiv情報

著者 Jiawen Kang,Jiayi He,Hongyang Du,Zehui Xiong,Zhaohui Yang,Xumin Huang,Shengli Xie
発行日 2023-08-21 15:03:09+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.CR パーマリンク