본 논문은 보안 인식, 의미 기반 통합 감지 및 통신 (ISAC) 프레임워크인 SS-ISAC(security semantic ISAC)를 제안합니다. 적대적 공격의 긍정적인 영향을 받아, 플러그 가능한 암호화 및 복호화 모듈 쌍이 설계되었습니다. 암호화 모듈은 의미 송신기 뒤에 설치되어 훈련 가능한 적대적 잔차 네트워크(ARN)를 사용하여 적대적 공격을 생성합니다. 복호화 모듈은 의미 수신기 앞에 위치하여 또 다른 훈련 가능한 ARN을 활용하여 적대적 공격과 노이즈를 완화합니다. 이 두 모듈은 시스템 보안 요구 사항을 고려하여 하드웨어 인프라를 크게 변경하지 않고 유연하게 조립될 수 있습니다. 감지 및 통신(SAC) 성능을 보장하고 도청 위협을 방지하기 위해, ARN은 적대적 공격 강도, SAC 성능 및 개인 정보 유출 위험과 관련된 신중하게 설계된 손실 함수를 최소화하여 공동으로 최적화됩니다. 시뮬레이션 결과는 SAC 및 도청 방지 성능 모두에서 제안된 SS-ISAC 프레임워크의 효과를 입증합니다.
