Semantic communication (SemCom) has emerged as a promising paradigm for future wireless networks by prioritizing task-relevant meaning over raw data delivery, thereby reducing communication overhead and improving efficiency. However, shifting from bit-accurate transmission to task-oriented delivery introduces new security and privacy risks. These include semantic leakage, semantic manipulation, knowledge base vulnerabilities, model-related attacks, and threats to authenticity and availability. Most existing secure SemCom studies focus on analog SemCom, where semantic features are mapped to continuous channel inputs. In contrast, digital SemCom transmits semantic information through discrete bits or symbols within practical transceiver pipelines, offering stronger compatibility with realworld systems while exposing a distinct and underexplored attack surface. In particular, digital SemCom typically represents semantic information over a finite alphabet through explicit digital modulation, following two main routes: probabilistic modulation and deterministic modulation. These discrete mechanisms and practical transmission procedures introduce additional vulnerabilities affecting bit- or symbol-level semantic information, the modulation stage, and packet-based delivery and protocol operations. Motivated by these challenges and the lack of a systematic analysis of secure digital SemCom, this paper reviews SemCom fundamentals, clarifies the architectural differences between analog and digital SemCom and their security implications, organizes the threat landscape for digital SemCom, and discusses potential defenses. Finally, we outline open research directions toward secure and deployable digital SemCom systems.


翻译:语义通信(SemCom)作为一种面向未来无线网络的新型范式,通过优先传输任务相关语义而非原始数据,有效降低通信开销并提升传输效率,展现出巨大潜力。然而,从比特精确传输转向任务导向的语义传递,也引入了新的安全与隐私风险,包括语义泄露、语义篡改、知识库漏洞、模型相关攻击以及对真实性与可用性的威胁。现有安全语义通信研究多集中于模拟语义通信,即将语义特征映射为连续信道输入。相比之下,数字语义通信在实际收发器链路中通过离散比特或符号传输语义信息,在增强现实系统兼容性的同时,也暴露出独特且尚未被充分探索的攻击面。具体而言,数字语义通信通常通过显式数字调制在有限字母表上表征语义信息,主要遵循两种实现路径:概率调制与确定性调制。这些离散化机制及实际传输流程引入了额外脆弱性,可能影响比特/符号级语义信息、调制阶段以及基于分组的传输与协议操作。基于上述挑战及当前缺乏对安全数字语义通信的系统性分析,本文回顾语义通信基础原理,阐明模拟与数字语义通信的架构差异及其安全影响,系统梳理数字语义通信面临的威胁态势,并探讨潜在防御机制。最后,我们展望构建安全可部署数字语义通信系统的开放研究方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

军事通信系统:安全行动的支柱
专知会员服务
13+阅读 · 2025年10月29日
综述:面向移动端大语言模型的隐私与安全
专知会员服务
19+阅读 · 2025年9月7日
【新书】大规模语言模型的隐私与安全,
专知会员服务
29+阅读 · 2024年12月4日
【报告】新通话安全技术研究报告(2024年)
专知会员服务
21+阅读 · 2024年11月12日
数字世界中的大模型Agent:机遇与风险
专知会员服务
60+阅读 · 2023年12月25日
《面向现代语义通信的语义知识库技术白皮书》正式发布
专知会员服务
58+阅读 · 2023年12月13日
语音信号处理:基本方法与前沿技术
AINLP
10+阅读 · 2020年10月14日
【数字孪生】数字孪生技术发展趋势与安全风险浅析
产业智能官
54+阅读 · 2019年8月28日
哈工大韩纪庆教授《语音信号处理(第3版)》出版
语音识别的前沿论文,看我们推荐的这4篇
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2019年1月14日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
最新人机对话系统简略综述
专知
26+阅读 · 2018年3月10日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
语音信号处理:基本方法与前沿技术
AINLP
10+阅读 · 2020年10月14日
【数字孪生】数字孪生技术发展趋势与安全风险浅析
产业智能官
54+阅读 · 2019年8月28日
哈工大韩纪庆教授《语音信号处理(第3版)》出版
语音识别的前沿论文,看我们推荐的这4篇
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2019年1月14日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
最新人机对话系统简略综述
专知
26+阅读 · 2018年3月10日
相关基金
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员