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/2401.01005v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 10:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:21:20.379634
• 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:
• 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。

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