Mobile AIGC получает обновление безопасности с прокурором
25 июня 2025 г.Авторы:
(1) Yinqiu Liu, Школа компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Наняна, Сингапур (yinqiu001@e.ntu.edu.sg);
(2) Hongyang Du, Школа компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Нанян, Сингапур (hongyang001@e.ntu.edu.sg);
(3) Dusit niyato, Школа информатики и инженерии, Наньянский технологический университет, Сингапур (dniyato@ntu.edu.sg);
(4) Цзявен Кан, Школа автоматизации, Технологический университет Гуандунга, Китай (kavinkang@gdut.edu.cn);
(5) Zehui Xiong, Столп технологий и дизайна информационных систем, Сингапурский технологический университет и дизайн, Сингапур (zehuixiong@sutd.edu.sg);
(6) Аббас Джамалипур, Школа электротехники и информационной инженерии, Университет Сиднея, Австралия (a.jamalipour@ieee.org);
(7) Сюмин (Шерман) Шен, Департамент электрической и компьютерной инженерии, Университет Ватерлоо, Канада (sshen@uwaterloo.ca).
Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
1.1 Фон
1.2 Мотивация
1.3 Наша работа и вклады и 1.4 организация
Связанная работа
2.1 Mobile AIGC и его моделирование QOE
2.2 блокчейн для мобильных сетей
Предварительные
Прокурор дизайн
4.1 Обзор архитектуры
4.2 REPUTITY ROLL-UP
4.3 Дуплекс -передаточный канал
OS2A: Объективная оценка услуг для мобильного AIGC
5.1 Вдохновение от DCM
5.2 Объективное качество процесса обслуживания
5.3 Субъективный опыт выходов AIGC
OS2A на прокуратуре: двухфазное взаимодействие для мобильного AIGC
6.1 Выбор MASP по репутации
6.2 Схема теоретического оплаты контракта
Реализация и оценка
7.1 Реализация и экспериментальная настройка
7.2 Оценка эффективности прокуратуры
7.3 Исследование функциональных целей
7.4 Анализ безопасности
Заключение и ссылки
Абстрактный-Мобильный контент, сгенерированный AI (AIGC), получил большое внимание в том, чтобы раскрыть силу генеративного ИИ и масштабировать услуги AIGC. Используя многочисленные мобильные поставщики услуг AIGC (MASP), можно реализовать вездесущие и низкие услуги AIGC с низкой задержкой для клиентов. Тем не менее, взаимодействие между клиентами и MASP в общедоступных мобильных сетях, относящихся к трем ключевым механизмам, а именно отбору MASP, схеме оплаты и передачи владельца, незащищены. В этой статье мы разрабатываем вышеуказанные механизмы в систематическом подходе и представляем первый блокчейн для защиты мобильного AIGC, который называется прокурором. В частности, по каналам Roll-Up и Layer-2, прокурор образует двухслойную архитектуру, реализуя защиту от защиты данных и передачу атомного платежи с высокой эффективностью ресурсов. Затем мы представляем структуру оценки услуг объективного субъекта (OS2A), которая эффективно оценивает услуги AIGC, объединяя качество объективного обслуживания с помощью субъективного опыта результата обслуживания (то есть, выходы AIGC). Развертывание OS2A для прокурора, во -первых, выбор MASP может быть реализован путем сортировки репутации. После этого теория контракта принимается для оптимизации схемы оплаты и помощи клиентам избежать моральных опасностей в мобильных сетях. Мы реализуем прототип прокурора на блоке. Обширные эксперименты демонстрируют, что прокурор достигает 12,5 × пропускной способности и экономит 67,5% ресурсов хранения по сравнению с блокатором. Более того, эффективность и эффективность предлагаемых механизмов подтверждены.
1 Введение
Произведенный феноменальным успехом CHATGPT, AGEGENETED CONTED (AIGC) привлекло значительное внимание как промышленности, так и в научных кругах [1]. В качестве последней парадигмы создания контента в эпоху Metaverse AIGC позволяет компьютерам автоматически генерировать мультимедийные выходы (например, изображения, видео, даже 3D -аватары), значительно способствуя эффективности генерации и экономят огромное время и затраты. Более того, это также делает профессиональное создание произведений искусства доступным для даже неподготовленных пользователей и стимулирует творчество людей. С 2022 по 2023 год мы стали свидетелями успешной попытки AIGC в различных областях, таких как стабильная диффузия в генерации текста к изображению, CHATGPT в Q & A и Microsoft Copilot в ежедневном офисе. Согласно Acumen, AIGC, по прогнозам, к 2030 году достигнет уровня мирового рынка 110,8 млрд долларов США, растущий с совокупным годовым темпом роста 34,3% с 2022 по 2030 год [2].
1.1 Фон
С углублением приложений AIGC, проблема масштабируемости в высшей степени выявляется. В настоящее время большинство услуг AIGC основаны на крупных предварительно обученных моделях с миллиардами параметров, потребляющих значительные ресурсы для хранения и вычисления. Например, запуск стабильной диффузии требует как минимум одного графического процессора NVIDIA Ampere с памятью 6 ГБ [1], что недоступно для многих клиентов, ограниченных ресурсами [3]. С этой целью исследователи недавно представили концепцию мобильного AIGC и успешно разработали серию моделей Ondevice AIGC, например, MediaPipe и Palm 2-Gecko от Google [4] и легкую стабильную диффузию Chen et al. [5]. В эпоху мобильных AIGC клиенты могут запросить выводы AIGC у мобильных поставщиков услуг AIGC (MASP) [6]. Поскольку MASP близки к клиентам, можно реализовать низкую задержку обслуживания. Кроме того, клиенты могут настраивать услуги AIGC, например, обмениваться справочной информацией в реальном времени с MASPS, чтобы отображать иммерсивную трехмерную среду. Кроме того, могут быть предоставлены ресурсы и запросы на обслуживание по всей сети, формируя парадигму AIGC-AS-A-Service [7]. Несмотря на эти преимущества, взаимодействие между клиентами и MASP в мобильном AIGC сложнее, что касается следующих механизмов.
• Выбор MASP:В Mobile AIGC каждый клиент может получить доступ к нескольким близлежащим MASP с различной вычислительной мощностью, возможностями и надежностью. Следовательно, механизм отбора MASP должен включать эти факторы и выбирать наилучшую MASP с самой высокой вероятностью удовлетворения требований обслуживания клиента.
• Схема оплаты:После этого клиент подтверждает данные службы с выбранным MASP. Требуется схема оплаты, которая определяет способ оплаты (например, предоплаченную или послеоплаченную) и сумму платы за обслуживание (например, фиксированную или плавающую стоимость) в соответствии с качеством обслуживания, обещанным MASP.
• Перевод владения платой:После завершения выводов AIGC следует использовать механизм передачи. Таким образом, клиент и MASP могут безопасно передать плату за обслуживание и владение выходом AIGC друг другу.
1.2 Мотивация
Хотя аналогичные механизмы изучались отдельно во многих других сценариях, уникальные особенности мобильных AIGC приводят к совершенно новым проблемам. Во -первых, на традиционных рынках обслуживания, таких как разгрузка Edge, эффективный выбор поставщика услуг может быть реализован путем сначала моделирования качества опыта (QOE) с точки зрения клиента, а затем выбрав поставщиков услуг, ведущих к самой высокой QOE [7], [8]. Тем не менее, такие схемы не могут поддержать новый сценарий AIGC по следующим причинам.
• Мультимодальность: AIGC выходит за рамки генерации мультимедийного содержания и стремится обеспечить захватывающее слияние мультимодальных услуг [6]. Тем не менее, большинство количественных показателей для измерения QOE являются модальными специфическими [9], [10], [11]. Следовательно, нам необходимо расширить различные модели QOE, которые адаптируются к различным методам AIGC, которые являются негибкими и не могут поддерживать постоянные мобильные приложения AIGC.
• Субъективность: Выходы AIGC можно рассматривать как новые цифровые произведения, чье суждение страдает от внутренней субъективности. Различные клиенты могут оценить вывод AIGC из разных аспектов. Например, даже если изображение AIGC хорошо работает в тестах качества изображения Pytorch [12], оно может не достичь удовлетворяющего QOE, если его стиль (например, реализм или абстракция) не соответствует ожиданиям клиента и личными предпочтениями.
Для схемы оплаты клиенты страдают от информационной асимметрии в мобильном AIGC [13]. Чтобы быть конкретным, поскольку ресурсы, инвестированные MASP для выполнения выводов AIGC, ненаблюдались, клиентам угрожает моральная опасность [14]. В этом случае, если клиенты платят фиксированную плату за обслуживание AIGC одной единовременной выплатой, нечестные массы могут не предоставлять высококачественные услуги, как обещано сэкономить на вычислительных ресурсах. Наконец, трансферы по владению платой в мобильных AIGC уязвимы, поскольку анонимные клиенты и MASP могут отказываться, не боясь судебного преследования. Например, клиенты могут отменить текущие платежи сразу после получения вывода AIGC и наоборот. Следовательно, атомность, то есть, происходит ли операции в одном передаче или ничего не происходит, нарушается.
Эта статья есть
Оригинал