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| 1 | 基于多址接入的多任务语义通信编码框架显示文摘语义通信作为一种新兴的通信范式,在提高通信传输效率等方面具有潜力。基于此,在语义通信背景下结合多址接入与多任务学习,提出了一个在多址接入场景下可以实现多个下游任务执行的语义通信框架MAMTSC,使用联合信源信道编码器与联合信源信道-任务解码器在用户与用户之间、任务与任务之间复用语义信息,提高传输效率。该框架设计了能够处理多种下游任务的多址接入网络,并在两用户、语义分割和深度估计的图像语义通信场景中进行仿真实验,通过和速率-失真的表现验证了其有效性。在低信噪比情况下,提出的方案相比于传统编码方法在语义分割的平均交并比参数上,最多可取得18%的提升。 | 林航 吴泳澎 施雨轩 许铭楷 张文军 | 2024 | 移动通信2024，48，2： | 0 |
| 2 | 语义通信模型联合训练框架中的隐私泄露显示文摘为了同时保障端边协同训练语义编解码模型过程中的模型训练效率与数据隐私保护,基于U型分割的语义编解码模型端边协同训练框架是一种可行的方法。然而,端边之间交互的中间特征值与特征梯度仍然可能会泄露终端设备的数据隐私。基于U型分割的语义编解码模型端边协同训练框架可以在一定程度上解决端边协同训练语义编解码模型过程中模型训练效率与数据隐私保护之间的矛盾。然而,该框架下端边之间的交互过程仍然可能泄露终端设备的数据隐私。针对这一问题,提出了一种面向U型分割语义编解码模型协同训练过程的特征泄露攻击算法,通过分析训练过程中终端设备与边缘服务器之间交互的中间特征值和特征梯度,对终端的私有隐私数据进行重构。仿真结果表明,当使用单回合中间特征值对终端数据进行推断时,语义编解码模型使用浅层分割点或模型训练轮次较多时,中间特征值会包含更多的数据语义信息。此外,当攻击者增加本地攻击迭代次数,并选取多回合中间特征值和特征梯度对终端数据进行推断时,重构的终端数据与真实数据的图像结构相似度可以从0.2759提升到0.4017。 | 罗倩雯 王碧舳 卞志强 许晓东 韩书君 张静璇 | 2024 | 移动通信2024，48，2： | 0 |
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