論文の概要: Cross-Domain AI for Early Attack Detection and Defense Against Malicious Flows in O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09204v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 13:29:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 12:27:42.427180
• Title: Cross-Domain AI for Early Attack Detection and Defense Against Malicious Flows in O-RAN
• Title（参考訳）: O-RANにおける早期攻撃検出と悪意流の防御のためのクロスドメインAI
• Authors: Bruno Missi Xavier, Merim Dzaferagic, Irene Vilà, Magnos Martinello, Marco Ruffini,
• Abstract要約: クロスドメイン人工知能(AI)は、Open Radio Access Network(O-RAN)におけるその応用はまだ初期段階にあるが、この問題に対処するための鍵となる。 提案手法の可能性を実証し,93%の精度を達成した。 このアプローチは、モバイルネットワークセキュリティにおける重要なギャップを埋めるだけでなく、ネットワークセキュリティ対策の有効性を高めるためのクロスドメインAIの可能性も示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.196266559887213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Only the chairs can edit In the fight against cyber attacks, Network Softwarization (NS) is a flexible and adaptable shield, using advanced software to spot malicious activity in regular network traffic. However, the availability of comprehensive datasets for mobile networks, which are fundamental for the development of Machine Learning (ML) solutions for attack detection near their source, is still limited. Cross-Domain Artificial Intelligence (AI) can be the key to address this, although its application in Open Radio Access Network (O-RAN) is still at its infancy. To address these challenges, we deployed an end-to-end O-RAN network, that was used to collect data from the RAN and the transport network. These datasets allow us to combine the knowledge from an in-network ML traffic classifier for attack detection to bolster the training of an ML-based traffic classifier specifically tailored for the RAN. Our results demonstrate the potential of the proposed approach, achieving an accuracy rate of 93%. This approach not only bridges critical gaps in mobile network security but also showcases the potential of cross-domain AI in enhancing the efficacy of network security measures.
• Abstract（参考訳）: サイバー攻撃との戦いにおいて、Network Softwarization(NS)はフレキシブルで適応可能なシールドであり、通常のネットワークトラフィックで悪意のあるアクティビティを見つけるために高度なソフトウェアを使用する。 しかし、ソースに近い攻撃検出のための機械学習(ML)ソリューションの開発に基本となるモバイルネットワーク用の包括的なデータセットは、依然として限られている。 クロスドメイン人工知能(AI)は、Open Radio Access Network(O-RAN)におけるその応用はまだ初期段階にあるが、この問題に対処するための鍵となる。 これらの課題に対処するため、RANとトランスポートネットワークからデータを収集するために使用されるエンドツーエンドのO-RANネットワークをデプロイしました。 これらのデータセットは、攻撃検出のためのネットワーク内MLトラフィック分類器からの知識を組み合わせて、RANに特化されたMLベースのトラフィック分類器のトレーニングを強化する。 提案手法の可能性を実証し,精度を93%とした。 このアプローチは、モバイルネットワークセキュリティにおける重要なギャップを埋めるだけでなく、ネットワークセキュリティ対策の有効性を高めるためのクロスドメインAIの可能性も示している。

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