論文の概要: An Approach To Enhance IoT Security In 6G Networks Through Explainable AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05310v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 20:14:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 19:37:51.347592
- Title: An Approach To Enhance IoT Security In 6G Networks Through Explainable AI
- Title（参考訳）: 説明可能なAIによる6GネットワークにおけるIoTセキュリティの強化
- Authors: Navneet Kaur, Lav Gupta,
- Abstract要約: 6G通信は、特にIoTにおいて、画期的な機能を提供する6Gによって大きく進化した。
IoTを6Gに統合することで、高度なテクノロジによって導入された脆弱性による攻撃面の拡大という、新たなセキュリティ上の課題が提示される。
本研究は、木に基づく機械学習アルゴリズムを用いて複雑なデータセットを管理し、機能の重要性を評価することで、これらの課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9950682531209158
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Wireless communication has evolved significantly, with 6G offering groundbreaking capabilities, particularly for IoT. However, the integration of IoT into 6G presents new security challenges, expanding the attack surface due to vulnerabilities introduced by advanced technologies such as open RAN, terahertz (THz) communication, IRS, massive MIMO, and AI. Emerging threats like AI exploitation, virtualization risks, and evolving attacks, including data manipulation and signal interference, further complicate security efforts. As 6G standards are set to be finalized by 2030, work continues to align security measures with technological advances. However, substantial gaps remain in frameworks designed to secure integrated IoT and 6G systems. Our research addresses these challenges by utilizing tree-based machine learning algorithms to manage complex datasets and evaluate feature importance. We apply data balancing techniques to ensure fair attack representation and use SHAP and LIME to improve model transparency. By aligning feature importance with XAI methods and cross-validating for consistency, we boost model accuracy and enhance IoT security within the 6G ecosystem.
- Abstract（参考訳）: 無線通信は大幅に進化し、6Gは画期的な機能、特にIoTを提供している。
しかし、IoTを6Gに統合することは、オープンRAN、テラヘルツ(THz)通信、IRS、大規模なMIMO、AIといった先進技術が導入した脆弱性による攻撃面の拡大という、新たなセキュリティ上の課題を提示している。
AIのエクスプロイトや仮想化リスク、データ操作や信号干渉など、進化する攻撃といった新たな脅威は、セキュリティ作業をさらに複雑にします。
6G標準は2030年までに完成する予定であるため、セキュリティ対策と技術進歩の整合性は引き続き維持される。
しかし、統合IoTと6Gシステムを保護するために設計されたフレームワークには、大きなギャップが残っている。
本研究は、木に基づく機械学習アルゴリズムを用いて複雑なデータセットを管理し、機能の重要性を評価することで、これらの課題に対処する。
我々は、公正な攻撃表現を保証するためにデータバランシング技術を適用し、SHAPとLIMEを使用してモデルの透明性を向上させる。
XAIメソッドと機能の重要性を一致させ、一貫性をクロスバリデーションすることで、モデルの精度を高め、6Gエコシステム内のIoTセキュリティを強化します。
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