論文の概要: A Survey on XAI for Beyond 5G Security: Technical Aspects, Use Cases,
Challenges and Research Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12822v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 10:26:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 19:13:35.395037
- Title: A Survey on XAI for Beyond 5G Security: Technical Aspects, Use Cases,
Challenges and Research Directions
- Title（参考訳）: xaiの5gセキュリティに関する調査 : 技術的側面,利用事例,課題,研究の方向性
- Authors: Thulitha Senevirathna, Zujany Salazar, Vinh Hoa La, Samuel Marchal,
Bartlomiej Siniarski, Madhusanka Liyanage, and Shen Wang
- Abstract要約: B5GのセキュリティドメインでXAIを使用することの目標は、システムのセキュリティの意思決定プロセスが、ステークホルダに対して透過的で理解しやすいようにすることです。
RANやゼロタッチネットワーク管理、E2EスライシングといったB5G技術など、今後のB5G時代のあらゆる面において、この調査は、XAIの役割と、一般ユーザーが最終的に楽しむであろうユースケースを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.891706309293248
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of 5G commercialization, the need for more reliable, faster,
and intelligent telecommunication systems are envisaged for the next generation
beyond 5G (B5G) radio access technologies. Artificial Intelligence (AI) and
Machine Learning (ML) are not just immensely popular in the service layer
applications but also have been proposed as essential enablers in many aspects
of B5G networks, from IoT devices and edge computing to cloud-based
infrastructures. However, most of the existing surveys in B5G security focus on
the performance of AI/ML models and their accuracy, but they often overlook the
accountability and trustworthiness of the models' decisions. Explainable AI
(XAI) methods are promising techniques that would allow system developers to
identify the internal workings of AI/ML black-box models. The goal of using XAI
in the security domain of B5G is to allow the decision-making processes of the
security of systems to be transparent and comprehensible to stakeholders making
the systems accountable for automated actions. In every facet of the
forthcoming B5G era, including B5G technologies such as RAN, zero-touch network
management, E2E slicing, this survey emphasizes the role of XAI in them and the
use cases that the general users would ultimately enjoy. Furthermore, we
presented the lessons learned from recent efforts and future research
directions on top of the currently conducted projects involving XAI.
- Abstract（参考訳）: 5Gの商用化の進展により、5G(B5G)無線アクセス技術を超える次世代のために、より信頼性が高く、高速で、インテリジェントな通信システムの必要性が考えられている。
人工知能(AI)と機械学習(ML)は、サービス層アプリケーションで非常に人気があるだけでなく、IoTデバイスやエッジコンピューティング、クラウドベースのインフラストラクチャなど、B5Gネットワークの多くの面で必須のイネーブラーとして提案されている。
しかしながら、b5gセキュリティの既存の調査のほとんどは、ai/mlモデルのパフォーマンスとその正確性に重点を置いているが、モデルの判断の責任と信頼性を見落としていることが多い。
説明可能なAI(XAI)メソッドは、システム開発者がAI/MLブラックボックスモデルの内部動作を特定することを可能にする、有望なテクニックである。
B5GのセキュリティドメインでXAIを使用することの目標は、システムのセキュリティの意思決定プロセスが、自動化されたアクションに責任を負わせる利害関係者に対して透明で理解しやすいようにすることです。
RANやゼロタッチネットワーク管理、E2EスライシングといったB5G技術など、今後のB5G時代のあらゆる面において、この調査はXAIの役割と、一般ユーザーが最終的に楽しむであろうユースケースを強調している。
さらに,最近の取り組みから得られた教訓と今後の研究方向性を,現在実施中のxai関連プロジェクトから紹介する。
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