論文の概要: Autonomous Adaptive Security Framework for 5G-Enabled IoT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03186v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 13:17:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 18:30:28.169217
- Title: Autonomous Adaptive Security Framework for 5G-Enabled IoT
- Title（参考訳）: 5G対応IoTのための自律型アダプティブセキュリティフレームワーク
- Authors: Habtamu Abie, Sandeep Pirbhulal,
- Abstract要約: 5Gは、より高速な接続速度、レイテンシーの低減、ダウンロードの高速化、より多くのデバイスを接続する機能を提供する。
5G対応IoTネットワークは、これらのダイナミクスによるセキュリティ脅威に対するシステムの脆弱性を増大させる。
このタスクは、セキュリティインテリジェンスの新たな適応戦略と関連するシナリオを定義し、5G-IoT特性の課題を満たす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8738214980779235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In IoT-based critical sectors, 5G can provide more rapid connection speeds, lower latency, faster downloads, and capability to connect more devices due to the introduction of new dynamics such as softwarization and virtualization. 5G-enabled IoT networks increase systems vulnerabilities to security threats due to these dynamics. Consequently, adaptive cybersecurity solutions need to be developed for 5G-enabled IoT applications to protect them against potential cyber-attacks. This task specifies new adaptive strategies of security intelligence with associated scenarios to meet the challenges of 5G-IoT characteristics. In this task we have also developed an autonomous adaptive security framework which can protect 5G-enabaled IoT dynamically and autonomously. The framework is based on a closed feedback loop of advanced analytics to monitor, analyse, and adapt to evolving threats to 5G-enanled IoT applications.
- Abstract（参考訳）: IoTベースのクリティカルセクターでは、5Gはより高速な接続速度、レイテンシの低減、ダウンロードの高速化、ソフトウォーズや仮想化といった新しいダイナミクスの導入によるより多くのデバイス接続機能を提供する。
5G対応IoTネットワークは、これらのダイナミクスによるセキュリティ脅威に対するシステムの脆弱性を増大させる。
そのため、サイバー攻撃から保護するために、5G対応IoTアプリケーションのための適応型サイバーセキュリティソリューションを開発する必要がある。
このタスクは、セキュリティインテリジェンスの新たな適応戦略と関連するシナリオを定義し、5G-IoT特性の課題を満たす。
このタスクでは,5G対応IoTを動的かつ自律的に保護する,自律適応型セキュリティフレームワークも開発しました。
このフレームワークは、高度な分析のクローズドなフィードバックループに基づいて、5G対応IoTアプリケーションに対する進化的な脅威を監視し、分析し、適応する。
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) - 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) - DynamiQS: Quantum Secure Authentication for Dynamic Charging of Electric Vehicles [61.394095512765304]
Dynamic Wireless Power Transfer (DWPT)は、電気自動車を運転中に充電できる新しい技術である。
量子コンピューティングの最近の進歩は、古典的な公開鍵暗号を危険にさらしている。
動的ワイヤレス充電のための第1量子後セキュア認証プロトコルであるDynamiQSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T09:40:45Z) - Digital Twin-Empowered Smart Attack Detection System for 6G Edge of Things Networks [2.3464026676834813]
6G EoTネットワークのためのディジタル双発型スマートアタック検出システムを提案する。
物理的資産をリアルタイムで監視し、シミュレートし、セキュリティを強化する。
本システムは,6G EoTネットワークのセキュリティを確保するために,積極的に脅威検出を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-05T14:06:04Z) - In-situ Model Downloading to Realize Versatile Edge AI in 6G Mobile
Networks [61.416494781759326]
In-situモデルダウンロードは、ネットワーク内のAIライブラリからダウンロードすることで、デバイス上のAIモデルを透過的でリアルタイムに置き換えることを目的としている。
提示されたフレームワークの重要なコンポーネントは、ダウンロードされたモデルを深さレベル、パラメータレベル、ビットレベルで動的に圧縮する一連のテクニックである。
我々は,3層(エッジ,ローカル,中央)AIライブラリのキー機能を備えた,インサイトモデルダウンロードのデプロイ用にカスタマイズされた6Gネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-07T13:41:15Z) - Enabling a Zero Trust Architecture in a 5G-enabled Smart Grid [0.0]
スマートグリッド(SG)は、IoTを通じてリアルタイム監視を提供するために、迅速で信頼性の高い接続を必要とする。
5Gは既存の電力グリッドシステムのアップグレードの触媒と見なすことができる。
この記事では、IoTの電力システムに特有のZero Trust(ZT)アーキテクチャを分析し、その知識を使ってセキュリティ保護アーキテクチャを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T16:57:33Z) - Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and
Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。
いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。
本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z) - Machine Learning Assisted Security Analysis of 5G-Network-Connected
Systems [5.918387680589584]
5Gネットワークはソフトウェア定義のインフラに移行した。
ネットワーク機能仮想化やソフトウェア定義ネットワークといった新しい技術は、この移行を可能にする5Gコアネットワーク(5GCN)アーキテクチャに組み込まれている。
本稿では,5GCNの総合的なセキュリティ分析フレームワークについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-07T20:07:08Z) - 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)
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。