論文の概要: Exploiting and Securing ML Solutions in Near-RT RIC: A Perspective of an xApp
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12299v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 06:12:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 20:35:42.123697
- Title: Exploiting and Securing ML Solutions in Near-RT RIC: A Perspective of an xApp
- Title（参考訳）: ニアRT RICにおけるMLソリューションのエクスプロイトとセキュリティ:xAppの展望
- Authors: Thusitha Dayaratne, Viet Vo, Shangqi Lai, Sharif Abuadbba, Blake Haydon, Hajime Suzuki, Xingliang Yuan, Carsten Rudolph,
- Abstract要約: Open Radio Access Networks (O-RAN) は破壊的な技術として登場している。
O-RANは、5Gと6Gのデプロイメント以上のネットワークプロバイダにとって魅力的なものだ。
RAN Intelligent Controllers (RIC)上でxAppsやrAppsのような機械学習(ML)ソリューションなどのカスタムアプリケーションをデプロイする能力は、ネットワーク機能やリソースの最適化において大きな可能性を秘めている。
しかし、O-RANとRCCのオープン性、初期標準、分散アーキテクチャは、複数の攻撃ベクトルを通じて悪用可能な脆弱性を多数導入している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.199924426745948
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open Radio Access Networks (O-RAN) are emerging as a disruptive technology, revolutionising traditional mobile network architecture and deployments in the current 5G and the upcoming 6G era. Disaggregation of network architecture, inherent support for AI/ML workflows, cloud-native principles, scalability, and interoperability make O-RAN attractive to network providers for beyond-5G and 6G deployments. Notably, the ability to deploy custom applications, including Machine Learning (ML) solutions as xApps or rApps on the RAN Intelligent Controllers (RICs), has immense potential for network function and resource optimisation. However, the openness, nascent standards, and distributed architecture of O-RAN and RICs introduce numerous vulnerabilities exploitable through multiple attack vectors, which have not yet been fully explored. To address this gap and ensure robust systems before large-scale deployments, this work analyses the security of ML-based applications deployed on the RIC platform. We focus on potential attacks, defence mechanisms, and pave the way for future research towards a more robust RIC platform.
- Abstract（参考訳）: Open Radio Access Networks (O-RAN)は破壊的な技術として登場し、現在の5Gと今後の6G時代において、従来のモバイルネットワークアーキテクチャとデプロイメントに革命をもたらした。
ネットワークアーキテクチャの分散、AI/MLワークフローの固有のサポート、クラウドネイティブな原則、スケーラビリティ、相互運用性により、O-RANは5Gおよび6Gデプロイメント以上のネットワークプロバイダにとって魅力的な存在だ。
特に、 RAN Intelligent Controllers (RICs)上でxAppsやrAppsのような機械学習(ML)ソリューションなどのカスタムアプリケーションをデプロイする能力は、ネットワーク機能とリソースの最適化に大きな可能性を秘めている。
しかし、O-RANとRCCのオープン性、初期標準、分散アーキテクチャは、まだ十分に調査されていない複数の攻撃ベクトルを通じて悪用可能な多数の脆弱性を導入している。
このギャップに対処し、大規模デプロイメントの前に堅牢なシステムを保証するため、この研究は、RICプラットフォームにデプロイされたMLベースのアプリケーションのセキュリティを分析します。
我々は攻撃の可能性、防衛機構に焦点をあて、より堅牢なRCCプラットフォームに向けた今後の研究の道を開く。
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