PCGM-Net：一种用于保护隐私的Wi-Fi CSI感知的策略条件化局部生成掩码技术

《Sensors》：PCGM-Net: Policy-Conditioned Local Generative Masking for Privacy-Preserving Wi-Fi CSI Sensing

　　

摘要

无线信道状态信息（CSI）可用于实现无需设备的工业安全监控，但同样的信息格式也可能暴露工人的身份及敏感位置。现有的CSI隐私保护方法通常要么保护特定的语义目标，要么对整个信息格式进行扰动，因此在控制保护内容和修改范围方面存在局限。本文提出了PCGM-Net，这是一种基于策略条件的局部生成掩码框架，可用于有选择地释放CSI中的语义信息。据我们所知，这是首个在信息表示层面同时结合明确的语义隐私策略、时间-子载波平面上的学习型位置软掩码、有界残差变换以及源CSI可信保留功能的Wi-Fi CSI框架。该掩码决定了干预的应用位置，而残差补丁则决定了选定区域的变换方式。同一个模型即可实现仅保护身份、仅保护位置或同时保护身份和位置的功能。在测试集隔离协议下，原始CSI的身份识别准确率为97.95%，位置识别准确率为100.00%。在使用仅来自验证数据训练的三种独立保护模型时，联合保护方式仍能保持的活动识别准确率，同时将验证集中选定评估者的身份识别准确率和位置识别准确率分别降低到和。若去掉隐私边界约束，身份识别准确率和位置识别准确率可恢复到98.55%和100.00%，这表明性能下降是由于有针对性的语义优化所致，而非信号损坏的结果。通过独立的时序双向门控循环单元（BiGRU）模型，可在进行保护域适配后恢复的活动识别准确率，而整个处理流程的平均图形处理单元（GPU）延迟仅为2.18毫秒。因此，PCGM-Net能够在受限于评估者视角的威胁模型下，实现低延迟、基于策略的选择性语义屏蔽，而非不可逆的匿名化处理。