論文の概要: Artificial Intelligence and Machine Learning in 5G Network Security:
Opportunities, advantages, and future research trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04490v1
- Date: Thu, 9 Jul 2020 01:02:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 05:19:33.279096
- Title: Artificial Intelligence and Machine Learning in 5G Network Security:
Opportunities, advantages, and future research trends
- Title（参考訳）: 5Gネットワークセキュリティにおける人工知能と機械学習 : 機会、利点、今後の研究動向
- Authors: Noman Haider, Muhammad Zeeshan Baig, Muhammad Imran
- Abstract要約: 5Gネットワークの最大のセールスポイントは、データレートとスピードの向上だ。
5Gネットワークの最大のセールスポイントはデータレートと速度の向上であり、幅広い脅威に対処することは困難である。
本稿では,5GネットワークセキュリティのためのAIおよびML駆動アプリケーションについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.431496585727341
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent technological and architectural advancements in 5G networks have
proven their worth as the deployment has started over the world. Key
performance elevating factor from access to core network are softwareization,
cloudification and virtualization of key enabling network functions. Along with
the rapid evolution comes the risks, threats and vulnerabilities in the system
for those who plan to exploit it. Therefore, ensuring fool proof end-to-end
(E2E) security becomes a vital concern. Artificial intelligence (AI) and
machine learning (ML) can play vital role in design, modelling and automation
of efficient security protocols against diverse and wide range of threats. AI
and ML has already proven their effectiveness in different fields for
classification, identification and automation with higher accuracy. As 5G
networks' primary selling point has been higher data rates and speed, it will
be difficult to tackle wide range of threats from different points using
typical/traditional protective measures. Therefore, AI and ML can play central
role in protecting highly data-driven softwareized and virtualized network
components. This article presents AI and ML driven applications for 5G network
security, their implications and possible research directions. Also, an
overview of key data collection points in 5G architecture for threat
classification and anomaly detection are discussed.
- Abstract（参考訳）: 5Gネットワークの最近の技術とアーキテクチャの進歩は、世界中に展開が始まって以来、その価値が証明されている。
コアネットワークへのアクセスによるパフォーマンス向上要因は、主要なネットワーク機能のソフトウェア化、クラウド化、仮想化である。
急速な進化とともに、システムのリスクや脅威、脆弱性がもたらされます。
したがって、不正な証明のエンドツーエンド(E2E)セキュリティを確保することが重要な問題となる。
人工知能(AI)と機械学習(ML)は、多種多様な脅威に対する効率的なセキュリティプロトコルの設計、モデリング、自動化において重要な役割を果たす。
AIとMLはすでに、高い精度で分類、識別、自動化の分野でその効果を証明している。
5Gネットワークの第一のセールスポイントはデータレートと速度の向上であり、一般的な防犯対策を用いて異なるポイントからの幅広い脅威に対処することは困難である。
したがって、aiとmlは、高度にデータ駆動のソフトウェアと仮想化されたネットワークコンポーネントを保護する上で中心的な役割を果たすことができる。
本稿では、5GネットワークセキュリティのためのAIおよびML駆動アプリケーション、その意味と研究の方向性について述べる。
また,脅威分類と異常検出のための5Gアーキテクチャにおけるキーデータ収集点の概要について述べる。
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