論文の概要: Digital Twin-Empowered Smart Attack Detection System for 6G Edge of Things Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03554v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 14:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 03:12:08.765430
• Title: Digital Twin-Empowered Smart Attack Detection System for 6G Edge of Things Networks
• Title（参考訳）: 6Gエッジ・オブ・モノネットワークのためのディジタルツイン駆動型スマートアタック検出システム
• Authors: Yagmur Yigit, Christos Chrysoulas, Gokhan Yurdakul, Leandros Maglaras, Berk Canberk,
• Abstract要約: 6G EoTネットワークのためのディジタル双発型スマートアタック検出システムを提案する。 物理的資産をリアルタイムで監視し、シミュレートし、セキュリティを強化する。 本システムは,6G EoTネットワークのセキュリティを確保するために,積極的に脅威検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3464026676834813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As global Internet of Things (IoT) devices connectivity surges, a significant portion gravitates towards the Edge of Things (EoT) network. This shift prompts businesses to deploy infrastructure closer to end-users, enhancing accessibility. However, the growing EoT network expands the attack surface, necessitating robust and proactive security measures. Traditional solutions fall short against dynamic EoT threats, highlighting the need for proactive and intelligent systems. We introduce a digital twin-empowered smart attack detection system for 6G EoT networks. Leveraging digital twin and edge computing, it monitors and simulates physical assets in real time, enhancing security. An online learning module in the proposed system optimizes the network performance. Our system excels in proactive threat detection, ensuring 6G EoT network security. The performance evaluations demonstrate its effectiveness, robustness, and adaptability using real datasets.
• Abstract（参考訳）: グローバルなモノのインターネット(IoT)デバイス接続が急増するにつれて、その大部分がエッジ・オブ・モノ(EoT)ネットワークに向かっている。 この変更により、企業はエンドユーザーに近いインフラをデプロイし、アクセシビリティを高めることができる。 しかし、拡大するEoTネットワークは攻撃面を拡張し、堅牢で積極的なセキュリティ対策を必要とする。 従来のソリューションは、動的なEoT脅威に対して不足しており、アクティブでインテリジェントなシステムの必要性を強調している。 6G EoTネットワークのためのディジタル双発型スマートアタック検出システムを提案する。 デジタルツインとエッジコンピューティングを活用して、物理的資産をリアルタイムで監視し、シミュレートし、セキュリティを高める。 提案システムにおけるオンライン学習モジュールは,ネットワーク性能を最適化する。 本システムは,6G EoTネットワークのセキュリティを確保するために,積極的に脅威検出を行う。 性能評価は、実データを用いた有効性、堅牢性、適応性を示す。

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