論文の概要: When Wireless Security Meets Machine Learning: Motivation, Challenges, and Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08883v1
• Date: Fri, 24 Jan 2020 05:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 05:34:38.837135
• Title: When Wireless Security Meets Machine Learning: Motivation, Challenges, and Research Directions
• Title（参考訳）: ワイヤレスセキュリティが機械学習を満たすとき - モチベーション、課題、研究の方向性
• Authors: Yalin E. Sagduyu, Yi Shi, Tugba Erpek, William Headley, Bryse Flowers, George Stantchev, Zhuo Lu
• Abstract要約: 無線システムは、無線媒体の共有やブロードキャストの性質のため、ジャミングや盗聴などの様々な攻撃に対して脆弱である。 攻撃戦略と防御戦略の両方をサポートするため、機械学習(ML)は、無線通信特性から学習し、適応するための自動化された手段を提供する。 本稿では,MLと無線セキュリティを橋渡しする研究のモチベーション,背景,範囲について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.040811989589741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wireless systems are vulnerable to various attacks such as jamming and eavesdropping due to the shared and broadcast nature of wireless medium. To support both attack and defense strategies, machine learning (ML) provides automated means to learn from and adapt to wireless communication characteristics that are hard to capture by hand-crafted features and models. This article discusses motivation, background, and scope of research efforts that bridge ML and wireless security. Motivated by research directions surveyed in the context of ML for wireless security, ML-based attack and defense solutions and emerging adversarial ML techniques in the wireless domain are identified along with a roadmap to foster research efforts in bridging ML and wireless security.
• Abstract（参考訳）: 無線システムは、無線媒体の共有およびブロードキャスト性のため、妨害や盗聴などの様々な攻撃に対して脆弱である。 攻撃戦略と防衛戦略の両方をサポートするため、機械学習(ML)は、手作りの特徴やモデルによって捉えにくい無線通信特性から学習し、適応するための自動化手段を提供する。 本稿では,MLと無線セキュリティを橋渡しする研究のモチベーション,背景,範囲について論じる。 無線セキュリティのためのMLの文脈で調査された研究方向に基づいて、MLベースの攻撃・防御ソリューションと、無線ドメインにおける新たな敵ML技術が特定され、MLと無線セキュリティをブリッジする研究の取り組みを促進するロードマップと共に提供される。

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