A Novel Secure Split Federated Semantic Learning Framework and its Optimization for Digital Twin Network Evolution
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel secure split federated semantic learning (SFsL) framework to facilitate the maintenance and evolution of digital twin networks (DTNs). Efficiently updating and evolving DTNs generally involves several critical processes: semantic extraction and transmission for physical-to-virtual synchronization, virtual model transformation and verification, and ensuring the security and privacy of physical entity data. While conventional semantic communication frameworks can effectively address semantic extraction and transmission, the complexities of virtual model transformation, verification, and data security demand a more comprehensive approach. To address these challenges, the proposed SFsL framework integrates split federated learning with task-oriented secure semantic communication schemes. In addition, it incorporates a token-based semantic defence method to distinguish between adversarial and authentic semantic data and an asynchronous secure model aggregation mechanism to enhance data-sharing efficiency. The system reliability is then formulated as a stochastic optimization problem, aiming to minimize cost complexity while maintaining high accuracy during periodic model aggregation. Evaluation results, obtained using performance metrics such as privacy loss, experienced loss, accuracy, cost and reliability, demonstrate that the SFsL framework outperforms other commonly adopted security and privacy schemes, offering improved efficiency towards the maintenance and evolution of such dynamic systems. This highlights the capability of SFsL to enable adaptive, efficient and reliable network evolutions when deployed in practical DTNs with dynamic resource constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».