通过安全的联邦微调同步基于大型语言模型（LLM）的语义知识库，以实现语义通信

《Frontiers in Artificial Intelligence》：Synchronizing LLM-based semantic knowledge bases via secure federated fine-tuning in semantic communication

语义通信中知识库的同步面临隐私泄露和投毒攻击威胁，为此提出SecFFT方案。该方案采用语义差分同态加密保护高层参数传输，结合残差基访问控制筛选可信节点，并设计自适应更新策略降低恶意参数影响。实验表明，SecFFT在保持98.4%原始性能的同时，有效抵御安全威胁，同步成本可控。

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，语义通信（Semantic Communication, SemCom）作为一种新型的信息传输范式，逐渐受到广泛关注。SemCom的核心理念是通过在发送端和接收端之间共享语义知识库（Semantic Knowledge Base, SKB），将信息的“意义”提取出来并进行传输和还原，从而在信息传输过程中减少数据量并提高通信效率。这种技术在6G网络中被寄予厚望，因为它能够有效应对复杂应用场景的需求，并且具备较强的适应性和信息处理能力。然而，随着SKB在多个端点上的同步需求增加，现有的方法在安全性方面面临诸多挑战，尤其是在使用联邦微调（Federated Fine-Tuning）更新LLM（Large Language Model）驱动的SKB时，容易遭受隐私泄露和毒化攻击（Poisoning Attacks）等威胁。为了解决这些问题，本文提出了一种名为SecFFT的新方案，用于在语义通信中安全同步基于LLM的SKB。SecFFT结合了三种关键的安全机制：基于语义的同态加密、基于残差的访问控制机制以及自适应的本地更新策略，从而在保障通信安全的同时，提高系统的鲁棒性。

### 语义通信与语义知识库同步的重要性

语义通信的核心在于信息的语义传输。在传统的通信模型中，信息通常是通过原始数据直接传输的，这种方式不仅数据量大，而且在传输过程中容易受到物理噪声和语义噪声的影响。而语义通信则通过在发送端和接收端分别部署语义编码器和语义解码器，将信息转换为语义表示后进行传输，接收端再通过语义解码器还原原始信息。这种方法在减少数据传输量的同时，也提高了通信的效率和可靠性。然而，语义知识库（SKB）的同步是实现这一目标的关键环节，因为SKB需要在多个端点之间保持一致性，以确保语义信息的准确传递。如果SKB未能有效同步，可能会导致语义鸿沟（Semantic Gap）的扩大，进而影响通信的准确性和可靠性。

因此，SKB的同步不仅关系到信息传输的质量，还涉及系统的安全性和隐私保护。在联邦学习（Federated Learning, FL）框架下，SKB的同步通常依赖于LLM的微调，这一过程需要在多个客户端之间进行参数的更新和聚合。然而，由于LLM的参数空间庞大，同步过程中存在较高的信息泄露风险。此外，恶意攻击者可能通过修改训练数据或模型参数，对SKB进行毒化攻击，从而破坏模型的语义一致性，影响通信质量。因此，如何在保证SKB同步效率的同时，确保其安全性和隐私性，成为当前研究的重要方向。

### SecFFT方案的创新点

为了应对上述挑战，本文提出了一种新的SecFFT方案，该方案通过引入三种安全机制，有效提升了基于LLM的SKB同步过程的安全性。首先，SecFFT采用基于语义的同态加密技术，对模型参数进行加密处理，确保在同步过程中不会发生隐私泄露。同态加密是一种能够在加密数据上进行计算的加密技术，它允许在不暴露原始数据的情况下进行参数的聚合和更新，从而有效保护客户端的隐私信息。在SecFFT中，仅对包含关键语义信息的高层参数进行加密，而低层参数则保持未加密状态，以降低计算开销并提高效率。

其次，SecFFT引入了基于残差的访问控制机制，通过计算客户端的残差（Residual）来判断其是否具有参与SKB更新的权限。残差可以理解为客户端模型参数与全局平均参数之间的差异，残差越小，说明该客户端的模型参数越接近全局模型，因此越有可能是可信的参与者。通过这种方式，SecFFT能够有效识别和阻止恶意节点的参与，从而减少毒化攻击对SKB同步过程的影响。此外，该机制还结合了基于哈希的消息认证码（Hash-based Message Authentication Code, HMAC），以确保消息的完整性和真实性，防止伪造或篡改。

第三，SecFFT设计了一种自适应的本地更新策略，以减少毒化参数对本地模型的影响。在联邦微调过程中，如果某个客户端的模型参数被毒化，可能会对全局模型的更新产生干扰。SecFFT通过动态调整本地模型的更新权重，确保毒化参数对最终结果的影响被最小化。具体来说，SecFFT在更新过程中采用了一种基于相关性的自适应策略，即如果本地模型参数与全局平均参数的相关性较低，则减少其对最终结果的贡献，从而增强系统的鲁棒性。

### 实验结果与分析

为了验证SecFFT的有效性，本文在四个不同的GLUE基准数据集上进行了广泛的实验，包括RTE、MRPC、SST-2和QNLI。实验结果显示，SecFFT在保持高准确率的同时，能够有效抵御隐私泄露和毒化攻击。具体来说，SecFFT的性能达到了原始联邦LoRA（Federated LoRA）的98.4%，而其额外成本则在可接受的范围内。这一结果表明，SecFFT在安全性和效率之间取得了良好的平衡。

此外，实验还分析了不同数据集在不同非独立同分布（Non-IID）条件下SecFFT的性能表现。结果显示，随着非IID程度的增加，SecFFT的性能略有下降，但仍然保持在可接受的范围内。这一现象表明，SecFFT在处理数据异构性方面具有一定的鲁棒性，能够适应不同的数据分布情况。同时，实验还探讨了LoRA秩（Rank）对SecFFT性能和同步成本的影响。结果表明，LoRA秩的增加对性能提升有限，但会显著增加同步成本。因此，在实际应用中，需要根据具体的性能需求和资源限制来选择合适的LoRA秩。

### 安全性分析

SecFFT的安全性主要体现在以下几个方面：首先，通过同态加密技术，SecFFT能够在不暴露原始数据的情况下进行参数的聚合和更新，从而有效防止隐私泄露。其次，基于残差的访问控制机制能够识别并阻止恶意节点的参与，提高系统的安全性。第三，自适应的本地更新策略能够减少毒化参数对本地模型的影响，从而增强系统的鲁棒性。此外，SecFFT还采用了HMAC机制，确保消息的完整性和真实性，防止伪造和篡改。

在安全性方面，SecFFT不仅能够有效抵御隐私泄露，还能够应对毒化攻击。由于SecFFT在同步过程中对关键参数进行了加密，并通过残差机制筛选可信的参与者，因此即使有攻击者试图通过上传恶意参数来破坏SKB的同步，其影响也会被最小化。此外，SecFFT的自适应更新策略能够动态调整参数的更新权重，从而进一步降低毒化攻击对模型的影响。

### 总结与展望

本文提出的SecFFT方案在语义通信中实现了基于LLM的SKB同步，同时有效提升了系统的安全性和鲁棒性。通过引入基于语义的同态加密、基于残差的访问控制机制以及自适应的本地更新策略，SecFFT能够在保证通信效率的同时，防止隐私泄露和毒化攻击。实验结果表明，SecFFT在四个不同的GLUE数据集上均表现出良好的性能，其准确率接近原始联邦LoRA，而额外成本则在可接受的范围内。

尽管SecFFT在安全性和效率之间取得了较好的平衡，但在实际应用中，仍有一些改进空间。例如，如何进一步降低同态加密的计算开销，以及如何优化自适应更新策略以适应不同的数据分布情况，都是未来研究的重要方向。此外，SecFFT目前主要针对联邦微调过程中的安全威胁，但在实际应用中，还需要考虑其他类型的攻击，如对抗攻击和成员推断攻击等。因此，未来的SecFFT方案可以进一步扩展，以应对更广泛的攻击类型，从而提升系统的整体安全性。

总之，SecFFT为语义通信中的SKB同步提供了一种安全、高效且鲁棒的解决方案，能够有效应对隐私泄露和毒化攻击等安全威胁。随着语义通信技术的不断发展，SecFFT有望在未来的智能通信系统中发挥重要作用。