論文の概要: Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G
O-RAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02494v1
- Date: Tue, 1 Jun 2021 16:36:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-15 13:46:37.959771
- Title: Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G
O-RAN
- Title(参考訳): AI対応型6G O-RANのネットワーク・物理層攻撃と対策
- Authors: Talha F. Rahman, Aly S. Abdalla, Keith Powell, Walaa AlQwider, and Vuk
Marojevic
- Abstract要約: 本稿では,AI駆動型6G無線アクセスネットワーク(RAN)のセキュリティへの影響について検討する。
Open RAN(O-RAN)では、業界主導のオープンアーキテクチャと、AIコントロールを備えた次世代RANを構築するためのインターフェースについて説明している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7811776494967646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) will play an increasing role in cellular network
deployment, configuration and management. This paper examines the security
implications of AI-driven 6G radio access networks (RANs). While the expected
timeline for 6G standardization is still several years out, pre-standardization
efforts related to 6G security are already ongoing and will benefit from
fundamental and experimental research. The Open RAN (O-RAN) describes an
industry-driven open architecture and interfaces for building next generation
RANs with AI control. Considering this architecture, we identify the critical
threats to data driven network and physical layer elements, the corresponding
countermeasures, and the research directions.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)は、細胞ネットワークの展開、構成、管理において、ますます大きな役割を果たすだろう。
本稿では,AI駆動型6G無線アクセスネットワーク(RAN)のセキュリティへの影響について検討する。
6G標準化の予定時期はまだ数年先だが、6Gセキュリティに関する事前標準化作業はすでに進行中であり、基礎的および実験的研究の恩恵を受けるだろう。
Open RAN(O-RAN)は、AIコントロールを備えた次世代RANを構築するための、業界主導のオープンアーキテクチャとインターフェースを記述する。
このアーキテクチャを考慮すると、データ駆動ネットワークおよび物理層要素に対する重要な脅威、対応する対策、研究の方向性を識別する。
関連論文リスト
- Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.601430677814]
本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。
我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。
講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T05:36:34Z) - An Approach To Enhance IoT Security In 6G Networks Through Explainable AI [1.9950682531209158]
6G通信は、特にIoTにおいて、画期的な機能を提供する6Gによって大きく進化した。
IoTを6Gに統合することで、高度なテクノロジによって導入された脆弱性による攻撃面の拡大という、新たなセキュリティ上の課題が提示される。
本研究は、木に基づく機械学習アルゴリズムを用いて複雑なデータセットを管理し、機能の重要性を評価することで、これらの課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T20:14:25Z) - From 5G to 6G: A Survey on Security, Privacy, and Standardization Pathways [21.263571241047178]
6Gのビジョンは、より高速なデータレート、ほぼゼロのレイテンシ、より高いキャパシティでネットワーク機能を強化することである。
この進歩は、没入型混合現実体験、ホログラフィー通信、スマートシティインフラの実現を目指している。
6Gの拡張は、不正アクセスやデータ漏洩など、重要なセキュリティとプライバシの懸念を提起する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T03:03:44Z) - Security, Trust and Privacy challenges in AI-driven 6G Networks [2.362412515574206]
本稿では, 6G ネットワークのインフラの進化について考察し, より非凝集な構造への遷移を強調した。
AI中心のアーキテクチャから生じるネットワーク攻撃の分類を示し、これらの新興脅威を検出または緩和するために設計された技術を探究する。
この論文は、ロバストネットワークの確保において、AIの利用に関連する意味とリスクを調べることで締めくくっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-16T14:48:20Z) - Penetration Testing of 5G Core Network Web Technologies [53.89039878885825]
Web セキュリティの観点から 5G コアのセキュリティ評価を行った。
我々はSTRIDE脅威モデリングアプローチを用いて、脅威ベクトルと関連する攻撃の完全なリストを定義する。
我々の分析によると、これらのコアはすべて、特定された攻撃ベクトルのうち少なくとも2つに対して脆弱である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T09:27:11Z) - Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。
本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。
私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T06:22:41Z) - Foundation Model Based Native AI Framework in 6G with Cloud-Edge-End
Collaboration [56.330705072736166]
基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、意図認識型PFMのカスタマイズアプローチを提供し、新しいクラウド-エッジコラボレーションパラダイムを概説する。
実例として,無線通信システムにおける最大和率を達成するために,このフレームワークをオーケストレーションに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T15:19:40Z) - Edge AI Empowered Physical Layer Security for 6G NTN: Potential Threats and Future Opportunities [33.36351274737824]
本稿では,6G Non-Terrestrial Networks (NTN) のコンテキストにおいて物理層が遭遇する可能性のあるリスクについて概説する。
本研究は,最先端AI技術の物理層セキュリティ向上効果を示すことを目的として,エッジAIの6G領域における最も予測可能な設計戦略をレビューする。
本研究は,次世代の信頼性の高い6G通信ネットワークにおけるエッジサーバ/デバイスの物理層セキュリティ向上を目的とした今後の研究の基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T07:06:57Z) - In-situ Model Downloading to Realize Versatile Edge AI in 6G Mobile
Networks [61.416494781759326]
In-situモデルダウンロードは、ネットワーク内のAIライブラリからダウンロードすることで、デバイス上のAIモデルを透過的でリアルタイムに置き換えることを目的としている。
提示されたフレームワークの重要なコンポーネントは、ダウンロードされたモデルを深さレベル、パラメータレベル、ビットレベルで動的に圧縮する一連のテクニックである。
我々は,3層(エッジ,ローカル,中央)AIライブラリのキー機能を備えた,インサイトモデルダウンロードのデプロイ用にカスタマイズされた6Gネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T13:41:15Z) - Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。
本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T02:16:40Z) - Intelligent O-RAN for Beyond 5G and 6G Wireless Networks [27.479161974811284]
オープン性とインテリジェンス(英語版)の原則に基づいて、無線アクセスネットワーク(RAN)アーキテクチャの強化に向けたオペレーターのグローバルな取り組みが続けられている。
目的は、第5世代(5G)を超えるインテリジェントな無線制御と将来の第6世代(6G)無線ネットワークを提供するオープンハードウェア上に、オペレータ定義のRANアーキテクチャを構築することである。
この記事では、O-RANアライアンスによって規定されたOpen RANの概念、原則、要件について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-17T21:20:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。