論文の概要: A Survey on XAI for 5G and Beyond Security: Technical Aspects, Challenges and Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12822v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 12:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:10.713052
• Title: A Survey on XAI for 5G and Beyond Security: Technical Aspects, Challenges and Research Directions
• Title（参考訳）: XAI for 5G and Beyond Securityに関する調査 : 技術的側面,課題,研究の方向性
• Authors: Thulitha Senevirathna, Vinh Hoa La, Samuel Marchal, Bartlomiej Siniarski, Madhusanka Liyanage, Shen Wang,
• Abstract要約: 本稿では、5G以上の利害関係者が次世代ネットワークを保護するために使用されるインテリジェントなブラックボックスシステムを調べることができる、説明可能なAI(XAI)手法の可能性について検討する。 XAIを5G以降のセキュリティドメインで使用するという目標は、MLベースのセキュリティシステムの意思決定プロセスが5G以上のステークホルダに対して透過的かつ理解しやすいものになることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.955491600905514
• License:
• Abstract: With the advent of 5G commercialization, the need for more reliable, faster, and intelligent telecommunication systems is envisaged for the next generation beyond 5G (B5G) radio access technologies. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are immensely popular in service layer applications and have been proposed as essential enablers in many aspects of 5G and beyond networks, from IoT devices and edge computing to cloud-based infrastructures. However, existing 5G ML-based security surveys tend to emphasize AI/ML model performance and accuracy more than the models' accountability and trustworthiness. In contrast, this paper explores the potential of Explainable AI (XAI) methods, which would allow stakeholders in 5G and beyond to inspect intelligent black-box systems used to secure next-generation networks. The goal of using XAI in the security domain of 5G and beyond is to allow the decision-making processes of ML-based security systems to be transparent and comprehensible to 5G and beyond stakeholders, making the systems accountable for automated actions. In every facet of the forthcoming B5G era, including B5G technologies such as ORAN, zero-touch network management, and end-to-end slicing, this survey emphasizes the role of XAI in them that the general users would ultimately enjoy. Furthermore, we presented the lessons 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り、IoTデバイスやエッジコンピューティングからクラウドベースのインフラストラクチャに至るまで、5Gやネットワーク以外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、既存の5G MLベースのセキュリティ調査では、モデルの説明責任や信頼性よりも、AI/MLモデルのパフォーマンスと正確性を重視する傾向にある。 対照的に、本稿では、5G以上の利害関係者が次世代ネットワークを保護するために使用されるインテリジェントなブラックボックスシステムを調べることのできる、説明可能なAI(XAI)手法の可能性について検討する。 XAIを5G以上のセキュリティドメインで使用するという目標は、MLベースのセキュリティシステムの意思決定プロセスが5Gや利害関係者に透過的かつ理解しやすくすることで、自動化されたアクションに責任を負わせることだ。 ORANのようなB5G技術、ゼロタッチネットワーク管理、エンド・ツー・エンドスライシングなど、今後のB5G時代のあらゆる面において、この調査は一般ユーザーが最終的に楽しむであろうXAIの役割を強調している。 また,XAIに関する現在実施中のプロジェクトのトップに,最近の取り組みと今後の研究の方向性について紹介した。

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