論文の概要: Security Concerns on Machine Learning Solutions for 6G Networks in
mmWave Beam Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03905v1
- Date: Sun, 9 May 2021 10:38:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 14:26:22.768930
- Title: Security Concerns on Machine Learning Solutions for 6G Networks in
mmWave Beam Prediction
- Title（参考訳）: mm波ビーム予測における6Gネットワークの機械学習ソリューションに関するセキュリティ問題
- Authors: Ferhat Ozgur Catak, Evren Catak, Murat Kuzlu, Umit Cali
- Abstract要約: 人工知能(AI)モデルのセキュリティ上の懸念は通常、科学コミュニティによって無視されます。
本稿では,提案する6G機械学習モデルに対する敵攻撃の軽減手法を提案する。
また,mmWaveビーム予測アプリケーションにおける6Gセキュリティのための逆学習緩和手法の性能について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 6G -- sixth generation -- is the latest cellular technology currently under
development for wireless communication systems. In recent years, machine
learning algorithms have been applied widely in various fields, such as
healthcare, transportation, energy, autonomous car, and many more. Those
algorithms have been also using in communication technologies to improve the
system performance in terms of frequency spectrum usage, latency, and security.
With the rapid developments of machine learning techniques, especially deep
learning, it is critical to take the security concern into account when
applying the algorithms. While machine learning algorithms offer significant
advantages for 6G networks, security concerns on Artificial Intelligent (AI)
models is typically ignored by the scientific community so far. However,
security is also a vital part of the AI algorithms, this is because the AI
model itself can be poisoned by attackers. This paper proposes a mitigation
method for adversarial attacks against proposed 6G machine learning models for
the millimeter-wave (mmWave) beam prediction using adversarial learning. The
main idea behind adversarial attacks against machine learning models is to
produce faulty results by manipulating trained deep learning models for 6G
applications for mmWave beam prediction. We also present the adversarial
learning mitigation method's performance for 6G security in mmWave beam
prediction application with fast gradient sign method attack. The mean square
errors (MSE) of the defended model under attack are very close to the
undefended model without attack.
- Abstract（参考訳）: 6g(第6世代)は現在、無線通信システム向けに開発中の最新セルラー技術である。
近年,医療,交通,エネルギー,自動運転車など,さまざまな分野で機械学習アルゴリズムが広く採用されている。
これらのアルゴリズムは通信技術にも使われており、周波数スペクトルの使用頻度、レイテンシ、セキュリティの観点からシステム性能が改善されている。
機械学習技術の急速な発展、特にディープラーニングでは、アルゴリズムを適用する際にセキュリティ上の懸念を考慮することが重要である。
機械学習アルゴリズムは6Gネットワークに大きな利点をもたらすが、AI(Artificial Intelligent)モデルに対するセキュリティ上の懸念は通常、科学コミュニティによって無視されている。
しかし、セキュリティもまたAIアルゴリズムの重要な部分であり、これはAIモデル自体が攻撃者によって毒される可能性があるためである。
本稿では, 逆方向学習を用いたミリ波ビーム予測のための6G機械学習モデルに対する逆方向攻撃の軽減手法を提案する。
機械学習モデルに対する敵対的攻撃の背後にある主なアイデアは、mm波ビーム予測のための6gアプリケーションのために訓練されたディープラーニングモデルを操作することによって、誤った結果を生み出すことである。
また,高速な勾配符号法攻撃を伴うmm波ビーム予測アプリケーションにおいて,6gセキュリティのための逆学習緩和手法の性能を示す。
攻撃中の防御されたモデルの平均平方誤差(mse)は、攻撃のない無防備なモデルと非常に近い。
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