論文の概要: Edge AI Empowered Physical Layer Security for 6G NTN: Potential Threats and Future Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01005v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 07:06:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 11:08:48.495443
- Title: Edge AI Empowered Physical Layer Security for 6G NTN: Potential Threats and Future Opportunities
- Title（参考訳）: 6G NTNのためのエッジAIを活用した物理層セキュリティ:潜在的な脅威と将来の可能性
- Authors: Hong-fu Chou, Sourabh Solanki, Vu Nguyen Ha, Lin Chen, Sean Longyu Ma, Hayder Al-Hraishawi, Geoffrey Eappen, Symeon Chatzinotas,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.36351274737824
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Due to the enormous potential for economic profit offered by artificial intelligence (AI) servers, the field of cybersecurity has the potential to emerge as a prominent arena for competition among corporations and governments on a global scale. One of the prospective applications that stands to gain from the utilization of AI technology is the advancement in the field of cybersecurity. To this end, this paper provides an overview of the possible risks that the physical layer may encounter in the context of 6G Non-Terrestrial Networks (NTN). With the objective of showcasing the effectiveness of cutting-edge AI technologies in bolstering physical layer security, this study reviews the most foreseeable design strategies associated with the integration of edge AI in the realm of 6G NTN. The findings of this paper provide some insights and serve as a foundation for future investigations aimed at enhancing the physical layer security of edge servers/devices in the next generation of trustworthy 6G telecommunication networks.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)サーバーによって提供される経済的利益の巨大な可能性のため、サイバーセキュリティの分野は、企業や政府間の国際規模での競争の顕著な場として出現する可能性がある。
AI技術の活用から得られるであろうアプリケーションの1つは、サイバーセキュリティ分野の進歩である。
そこで本論文では,NTN (6G Non-Terrestrial Networks) 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,6G NTNの領域におけるエッジAIの統合に関連する,最も予測可能な設計戦略をレビューする。
本稿では,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調査基盤として,いくつかの知見を提供する。
関連論文リスト
- Large language models in 6G security: challenges and opportunities [5.073128025996496]
我々は,潜在的敵の立場から,Large Language Models(LLMs)のセキュリティ面に注目した。
これには包括的脅威分類の開発が含まれ、様々な敵の行動を分類する。
また、我々の研究は、防衛チーム(ブルーチームとしても知られる)によるサイバーセキュリティ活動にLLMがどのように統合されるかに焦点を当てます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T20:39:34Z) - 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) - The Security and Privacy of Mobile Edge Computing: An Artificial Intelligence Perspective [64.36680481458868]
Mobile Edge Computing (MEC)は、クラウドコンピューティングと情報技術(IT)サービスをネットワークのエッジで配信できるようにする新しいコンピューティングパラダイムである。
本稿では,人工知能(AI)の観点からMECのセキュリティとプライバシに関する調査を行う。
新たなセキュリティとプライバシの問題に加えて、AIの観点からの潜在的なソリューションにも重点を置いています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T07:47:22Z) - Green Edge AI: A Contemporary Survey [49.47249665895926]
グリーンエッジAIに関する現代の調査を紹介する。
その可能性にもかかわらず、エッジAIは重大な課題に直面している。主な原因は、無線エッジネットワークのリソース制限と、ディープラーニング(DL)のリソース集約性との間の二分である。
我々は、エッジAIシステムにおける3つの重要なタスクに対して、トレーニングデータ取得、エッジトレーニング、エッジ推論を含むエネルギー効率の高い設計手法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T04:04:37Z) - Edge AI for Internet of Energy: Challenges and Perspectives [5.267662071764103]
The Digital landscape of the Internet of Energy (IoE) is on thebrink of a revolution transformation with the integration of edge Artificial Intelligence (AI)
この包括的なレビューは、エッジAIがIoEエコシステムを再構築する可能性と可能性を解明するものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T15:01:56Z) - Edge Artificial Intelligence for 6G: Vision, Enabling Technologies, and
Applications [39.223546118441476]
6Gはワイヤレスの進化を「コネクテッドモノ」から「コネクテッドインテリジェンス」に変革する
ディープラーニングとビッグデータ分析に基づくAIシステムは、膨大な計算と通信資源を必要とする。
エッジAIは、センサー、通信、計算、インテリジェンスをシームレスに統合する6Gの破壊的技術として際立っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T11:47:16Z) - Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G
O-RAN [1.7811776494967646]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-01T16:36:37Z) - 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)
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。