論文の概要: One-Class Classification as GLRT for Jamming Detection in Private 5G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09565v1
• Date: Tue, 7 May 2024 14:02:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-19 13:49:26.419035
• Title: One-Class Classification as GLRT for Jamming Detection in Private 5G Networks
• Title（参考訳）: プライベート5Gネットワークにおけるジャミング検出のためのGLRTとしての1クラス分類
• Authors: Matteo Varotto, Stefan Valentin, Francesco Ardizzon, Samuele Marzotto, Stefano Tomasin,
• Abstract要約: 5Gモバイルネットワークは、業界自動化のような貴重なアプリケーションを妨げる可能性のある攻撃を妨害する脆弱性がある。 妨害攻撃を検知する専用の装置を用いて無線信号を解析することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.237876638041339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 5G mobile networks are vulnerable to jamming attacks that may jeopardize valuable applications such as industry automation. In this paper, we propose to analyze radio signals with a dedicated device to detect jamming attacks. We pursue a learning approach, with the detector being a CNN implementing a GLRT. To this end, the CNN is trained as a two-class classifier using two datasets: one of real legitimate signals and another generated artificially so that the resulting classifier implements the GLRT. The artificial dataset is generated mimicking different types of jamming signals. We evaluate the performance of this detector using experimental data obtained from a private 5G network and several jamming signals, showing the technique's effectiveness in detecting the attacks.
• Abstract（参考訳）: 5Gモバイルネットワークは、業界自動化のような貴重なアプリケーションを妨げる可能性のある攻撃を妨害する脆弱性がある。 本稿では,ジャミング攻撃を検出する専用装置を用いて無線信号を解析することを提案する。 我々は,GLRTを実装したCNNによる学習手法を追求する。 この目的のために、CNNは2つのデータセットを使って2クラス分類器として訓練される:1つは真の正当な信号であり、もう1つは人工的に生成され、結果として生成された分類器がGLRTを実装する。 人工データセットは、さまざまな種類のジャミング信号を模倣して生成される。 プライベートな5Gネットワークと複数のジャミング信号から得られた実験データを用いて,本検出器の性能評価を行い,攻撃検出の有効性を示した。

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