論文の概要: Security and Privacy of 6G Federated Learning-enabled Dynamic Spectrum Sharing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12330v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 06:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 20:25:52.420735
- Title: Security and Privacy of 6G Federated Learning-enabled Dynamic Spectrum Sharing
- Title（参考訳）: 6Gフェデレーション型動的スペクトル共有のセキュリティとプライバシ
- Authors: Viet Vo, Thusitha Dayaratne, Blake Haydon, Xingliang Yuan, Shangqi Lai, Sharif Abuadbba, Hajime Suzuki, Carsten Rudolph,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)を利用したスペクトルセンシング技術が注目されている。
本稿では,FL対応6Gシナリオにおけるスペクトル共有技術の最新動向について概説する。
そして、6Gの実用的な攻撃ベクトルを特定し、AIによるセキュリティとプライバシの脅威を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.199924426745945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spectrum sharing is increasingly vital in 6G wireless communication, facilitating dynamic access to unused spectrum holes. Recently, there has been a significant shift towards employing machine learning (ML) techniques for sensing spectrum holes. In this context, federated learning (FL)-enabled spectrum sensing technology has garnered wide attention, allowing for the construction of an aggregated ML model without disclosing the private spectrum sensing information of wireless user devices. However, the integrity of collaborative training and the privacy of spectrum information from local users have remained largely unexplored. This article first examines the latest developments in FL-enabled spectrum sharing for prospective 6G scenarios. It then identifies practical attack vectors in 6G to illustrate potential AI-powered security and privacy threats in these contexts. Finally, the study outlines future directions, including practical defense challenges and guidelines.
- Abstract（参考訳）: スペクトル共有は6G無線通信においてますます不可欠であり、未使用のスペクトルホールへの動的アクセスを促進する。
近年,スペクトル孔検出のための機械学習(ML)技術の導入に大きくシフトしている。
この文脈では、FL(Federated Learning)対応のスペクトルセンシング技術が注目され、無線ユーザデバイスのプライベートスペクトルセンシング情報を開示することなく、集約MLモデルの構築が可能となった。
しかし,コラボレーティブトレーニングの完全性や,地域ユーザからのスペクトル情報のプライバシーは,いまだほとんど解明されていない。
本稿では,FL対応6Gシナリオにおけるスペクトル共有技術の最新動向について概説する。
そして、6Gの実用的な攻撃ベクトルを特定し、これらのコンテキストにおけるAIによるセキュリティとプライバシの脅威を示す。
最後に、実践的な防衛課題やガイドラインを含む今後の方向性について概説する。
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