論文の概要: Evaluation of EAP Usage for Authenticating Eduroam Users in 5G Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10889v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 18:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 09:06:20.672687
- Title: Evaluation of EAP Usage for Authenticating Eduroam Users in 5G Networks
- Title(参考訳): 5Gネットワークにおけるエロームユーザ認証のためのEAP利用の評価
- Authors: Leonardo Azalim de Oliveira, Edelberto Franco Silva,
- Abstract要約: 本稿では,テスト環境における被験者の分析から得られた重要な知見を紹介する。
この接続の実装には、認証と信頼性を確保するための特定のプロトコルが必要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The fifth generation of the telecommunication networks (5G) established the service-oriented paradigm on the mobile networks. In this new context, the 5G Core component has become extremely flexible so, in addition to serving mobile networks, it can also be used to connect devices from the so-called non-3GPP networks, which contains technologies such as WiFi. The implementation of this connectivity requires specific protocols to ensure authentication and reliability. Given these characteristics and the possibility of convergence, it is necessary to carefully choose the encryption algorithms and authentication methods used by non-3GPP user equipment. In light of the above, this paper highlights key findings resulting from an analysis on the subject conducted through a test environment which could be used in the context of the Eduroam federation.
- Abstract(参考訳): 通信ネットワーク(5G)の第5世代は、モバイルネットワークにおけるサービス指向パラダイムを確立した。
この新しいコンテキストでは、5G Coreコンポーネントは非常に柔軟になり、モバイルネットワークを提供するだけでなく、WiFiなどの技術を含むいわゆる非3GPPネットワークからのデバイス接続にも使用できる。
この接続の実装には、認証と信頼性を確保するための特定のプロトコルが必要である。
これらの特徴と収束の可能性を考えると,非3GPPユーザ機器で使用される暗号化アルゴリズムと認証手法を慎重に選択する必要がある。
本論文は,エドロアム連盟の文脈で使用可能な試験環境を通じて実施した被験者の分析から得られた重要な知見を明らかにする。
関連論文リスト
- Advanced Penetration Testing for Enhancing 5G Security [0.0]
本稿では,5Gネットワークのセキュリティ脆弱性を特定するための浸透試験手法についてレビューする。
敵が5Gネットワークの脆弱性を悪用する方法を調べ、5G機能をターゲットにした戦術と戦略をカバーしている。
我々の研究は、5Gの浸透試験が、現在のセキュリティ問題に対処するために、マルチスレッドアプローチを使用するべきであることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T13:35:35Z) - 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) - 5G Network Security Practices: An Overview and Survey [0.10742675209112622]
本資料では,5Gコアネットワークアーキテクチャのさまざまなコンポーネントと,これら5Gコンポーネントが提供するセキュリティサービスについて概説する。
また、5Gのセキュリティアーキテクチャがもたらす潜在的なセキュリティリスクと脆弱性についても検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T17:54:45Z) - SPEC5G: A Dataset for 5G Cellular Network Protocol Analysis [12.073927880523305]
SPEC5GはNLP研究のための最初の公開5Gデータセットである。
データセットには,13094の携帯電話ネットワーク仕様と13のオンラインWebサイトから,3,547,586文と134万ワードが含まれている。
その結果、5Gプロトコル分析自動化における5G中心のデータセットの価値が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-22T20:59:40Z) - Deep Reinforcement Learning for Combined Coverage and Resource
Allocation in UAV-aided RAN-slicing [1.7214664783818676]
この研究は、UAV-BS(UAV-BS)がネットワークスライシング機能を備えたUAV支援5Gネットワークを提示する。
ネットワークスライシング環境におけるUAV-BSに対するマルチエージェントおよびマルチエージェント深部強化学習の第一応用について紹介する。
提示された戦略のパフォーマンスはテストされ、ベンチマークと比較され、さまざまなシナリオにおいて満足度の高いユーザの割合(少なくとも27%以上)が強調されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T06:50:00Z) - Towards Supporting Intelligence in 5G/6G Core Networks: NWDAF
Implementation and Initial Analysis [3.5573601621032935]
本稿では,NWDAFをオープンソースソフトウェアを用いて開発した5Gネットワークに組み込む。
5Gネットワークの期待される限界は,6Gネットワーク開発へのモチベーションとして議論される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-30T14:15:46Z) - A Practical Cross-Device Federated Learning Framework over 5G Networks [47.72735882790756]
連邦学習(FL)の概念は、2016年にGoogleによって初めて提案された。
匿名通信技術とリングシグネチャを用いたクロスデバイス・フェデレーション学習フレームワークを提案する。
さらに,提案手法は,モバイルユーザのFL参加を促すために,コントリビューションベースのインセンティブ機構を実装している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T02:31:06Z) - On Topology Optimization and Routing in Integrated Access and Backhaul
Networks: A Genetic Algorithm-based Approach [70.85399600288737]
IABネットワークにおけるトポロジ最適化とルーティングの問題について検討する。
我々は、IABノード配置と非IABバックホールリンク分布の両方に効率的な遺伝的アルゴリズムベースのスキームを開発する。
メッシュベースのIABネットワークを実現する上での課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T21:52:05Z) - To Talk or to Work: Energy Efficient Federated Learning over Mobile
Devices via the Weight Quantization and 5G Transmission Co-Design [49.95746344960136]
Federated Learning (FL) は,モバイルデバイス間での大規模学習タスクのための新たなパラダイムである。
モバイルデバイス上でFLをサポートする効果的な無線ネットワークアーキテクチャを確立する方法は不明です。
我々は、異種5Gモバイル機器上でのエネルギー効率FLのための無線伝送および重み量子化協調設計を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T01:13:44Z) - True-data Testbed for 5G/B5G Intelligent Network [46.09035008165811]
私たちは5G/B5Gインテリジェントネットワーク(TTIN)のための世界初の真のデータテストベッドを構築します
TTINは5G/B5Gオンサイト実験ネットワーク、データ取得とデータウェアハウス、AIエンジンとネットワーク最適化で構成されている。
本稿では,TTINのシステムアーキテクチャとモジュール設計について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T06:42:36Z) - A Comprehensive Overview on 5G-and-Beyond Networks with UAVs: From
Communications to Sensing and Intelligence [152.89360859658296]
5Gネットワークは、拡張モバイルブロードバンド(eMBB)、超信頼性低遅延通信(URLLC)、大規模機械型通信(mMTC)の3つの典型的な利用シナリオをサポートする必要がある。
一方、UAVはコスト効率のよい航空プラットフォームとして利用でき、地上の利用者に高い高度と3D空間での操作性を利用して通信サービスを強化することができる。
一方,UAVと地上ユーザの両方に同時に通信サービスを提供することは,ユビキタスな3D信号網と強力な地上ネットワーク干渉の必要性から,新たな課題を提起する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T08:56:04Z)
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。