ANALISI DELLE PRINCIPALI TECNICHE DI TUTELA DELLA PRIVACY IN UN SISTEMA SEMCOM

SemCom (Semantic Communication) represents an emerging paradigm in the world of telecommunications, whose objective is no longer the faithful transmission of data at a syntactic level, but the effective transmission of the meaning (i.e., the semantics) of such data. Thanks to the integration of artificial intelligence models, SemCom offers the possibility of transmitting compact semantic representations of data, reducing the load on the network. However, this new paradigm introduces new problems from the point of view of security and privacy, which cannot be addressed using the protection mechanisms of traditional telecommunications paradigms. This thesis analyzes the main challenges related to the protection of the privacy of users of SemCom systems. In particular, the analysis focuses on three fundamental problems: semantic leakage; the vulnerability of semantic models to adversarial attacks; and the problem of model integrity. For each of these problems, the thesis presents and discusses security and privacy solutions based on advanced techniques, including differential privacy, mechanisms for robustness against adversarial attacks, and the use of blockchain and smart contracts to guarantee the integrity and verifiability of models. Finally, the importance of the encryption of data transmitted in SemCom systems is analyzed, with particular attention to semantic-aware encryption that combines homomorphic encryption and symmetric key encryption, in order to protect sensitive information. For each proposed topic, the thesis briefly analyzes the problem, and then focuses on a real example, which represents a solution to that problem.

La SemCom (Semantic Communication) rappresenta un paradigma emergente del mondo delle telecomunicazioni, il cui obiettivo non è più la trasmissione fedele dei dati a livello sintattico, ma la trasmissione efficace del significato (ossia della semantica) di tali dati. Grazie all’integrazione di modelli di intelligenza artificiale, la SemCom offre la possibilità di trasmettere rappresentazioni semantiche compatte dei dati, riducendo il carico sulla rete.Tuttavia, questo nuovo paradigma introduce nuove problematiche dal punto di vista della sicurezza e della privacy, che non possono essere affrontate utilizzando i meccanismi di protezione dei paradigmi tradizionali delle telecomunicazioni.La presente tesi analizza le principali sfide legate alla tutela della privacy degli utenti dei sistemi SemCom. In particolare, l'analisi si concentra su tre problematiche fondamentali: il semantic leakage; la vulnerabilità dei modelli semantici ad attacchi avversari; e il problema dell’integrità dei modelli. Per ciascuna di queste problematiche, la tesi presenta e discute soluzioni di sicurezza e privacy basate su tecniche avanzate, tra cui la differential privacy, meccanismi di robustezza agli attacchi avversari e l’uso della blockchain e degli smart contract per garantire l’integrità e la verificabilità dei modelli. Infine, viene analizzata l'importanza della cifratura dei dati trasmessi nei sistemi SemCom, con particolare attenzione alla cifratura semantic-aware che combina homomorphic encryption e cifratura a chiave simmetrica, al fine di proteggere le informazioni sensibili. Per ogni tematica proposta, la tesi analizza brevemente il problema, per poi concentrarsi su un esempio reale, che rappresenta una soluzione di tale problema.