論文の概要: Leveraging Large Language Models for DRL-Based Anti-Jamming Strategies in Zero Touch Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09376v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 08:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 13:55:35.724012
• Title: Leveraging Large Language Models for DRL-Based Anti-Jamming Strategies in Zero Touch Networks
• Title（参考訳）: ゼロタッチネットワークにおけるDRLに基づくアンチジャミング戦略のための大規模言語モデルの活用
• Authors: Abubakar S. Ali, Dimitrios Michael Manias, Abdallah Shami, Sami Muhaidat
• Abstract要約: Zero Touch Networks (ZTN) は、人間の介入を最小限に抑え、完全自動化された自己最適化ネットワークの実現を目指している。 ZTNの利点は効率性とスケーラビリティにあるが、透明性、適応性、および人間の信頼に関わる課題は依然として一般的である。 本稿では,Large Language Models(LLM)をZTNに統合し,ネットワーク透過性を高め,ユーザインタラクションを改善する可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.86376549140248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the dawn of sixth-generation (6G) networking approaches, it promises unprecedented advancements in communication and automation. Among the leading innovations of 6G is the concept of Zero Touch Networks (ZTNs), aiming to achieve fully automated, self-optimizing networks with minimal human intervention. Despite the advantages ZTNs offer in terms of efficiency and scalability, challenges surrounding transparency, adaptability, and human trust remain prevalent. Concurrently, the advent of Large Language Models (LLMs) presents an opportunity to elevate the ZTN framework by bridging the gap between automated processes and human-centric interfaces. This paper explores the integration of LLMs into ZTNs, highlighting their potential to enhance network transparency and improve user interactions. Through a comprehensive case study on deep reinforcement learning (DRL)-based anti-jamming technique, we demonstrate how LLMs can distill intricate network operations into intuitive, human-readable reports. Additionally, we address the technical and ethical intricacies of melding LLMs with ZTNs, with an emphasis on data privacy, transparency, and bias reduction. Looking ahead, we identify emerging research avenues at the nexus of LLMs and ZTNs, advocating for sustained innovation and interdisciplinary synergy in the domain of automated networks.
• Abstract（参考訳）: 第6世代(6G)ネットワークの夜明けとして、コミュニケーションと自動化の先例のない進歩を約束する。 6Gの先進的な革新の1つはゼロタッチネットワーク(ZTN)の概念であり、人間の介入を最小限に抑えて完全に自動化され、自己最適化されたネットワークを実現することを目的としている。 ZTNの利点は効率性とスケーラビリティにあるが、透明性、適応性、および人間の信頼に関わる課題は依然として一般的である。 同時に、LLM(Large Language Models)の出現は、自動化されたプロセスと人間中心のインターフェースのギャップを埋めることで、ZTNフレームワークを高める機会を提供する。 本稿では,LLMをZTNに統合し,ネットワーク透過性を高め,ユーザインタラクションを改善する可能性を明らかにする。 深部強化学習(DRL)に基づくアンチジャミング技術に関する包括的ケーススタディを通じて,LLMが複雑なネットワーク操作を直感的で可読なレポートに蒸留する方法を実証した。 さらに,データプライバシ,透明性,バイアス低減に重点を置いて,llmとztnを融合する技術的および倫理的な複雑さにも対処する。 今後、LLMとZTNのネクサスにおける新たな研究ルートを特定し、自動化ネットワークの領域における持続的なイノベーションと学際的なシナジーを提唱する。

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