論文の概要: Personal Data Protection in AI-Native 6G Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03368v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:56.386533
• Title: Personal Data Protection in AI-Native 6G Systems
• Title（参考訳）: AI-Native 6Gシステムにおける個人データ保護
• Authors: Keivan Navaie,
• Abstract要約: 我々は,AI駆動型6Gネットワークに関連する主要なデータ保護リスクについて検討し,複雑なデータフローと処理活動に注目した。 本研究は,6G標準の開発において,プライバシ・バイ・デザインとプライバシ・バイ・デフォルトの原則を組み込むことの必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688512759172195
• License:
• Abstract: As 6G evolves into an AI-native technology, the integration of artificial intelligence (AI) and Generative AI into cellular communication systems presents unparalleled opportunities for enhancing connectivity, network optimization, and personalized services. However, these advancements also introduce significant data protection challenges, as AI models increasingly depend on vast amounts of personal data for training and decision-making. In this context, ensuring compliance with stringent data protection regulations, such as the General Data Protection Regulation (GDPR), becomes critical for the design and operational integrity of 6G networks. These regulations shape key system architecture aspects, including transparency, accountability, fairness, bias mitigation, and data security. This paper identifies and examines the primary data protection risks associated with AI-driven 6G networks, focusing on the complex data flows and processing activities throughout the 6G lifecycle. By exploring these risks, we provide a comprehensive analysis of the potential privacy implications and propose effective mitigation strategies. Our findings stress the necessity of embedding privacy-by-design and privacy-by-default principles in the development of 6G standards to ensure both regulatory compliance and the protection of individual rights.
• Abstract（参考訳）: 6GがAIネイティブ技術へと進化するにつれて、人工知能(AI)とジェネレーティブAIをセルラー通信システムに統合することは、接続性、ネットワーク最適化、パーソナライズされたサービスを強化するための、例外のない機会を提供する。 しかし、これらの進歩は、AIモデルがトレーニングや意思決定のために大量の個人データに依存しているため、重要なデータ保護の課題ももたらします。 この文脈では、GDPR(General Data Protection Regulation)のような厳格なデータ保護規則の遵守を保証することが、6Gネットワークの設計と運用の整合性にとって重要となる。 これらの規制は、透明性、説明責任、公正性、バイアス軽減、データセキュリティなど、重要なシステムアーキテクチャの側面を形成する。 本稿では、AI駆動型6Gネットワークに関連する主要なデータ保護リスクを特定し、分析し、6Gライフサイクルを通して複雑なデータフローと処理アクティビティに焦点を当てる。 これらのリスクを探索することにより、潜在的なプライバシーへの影響を包括的に分析し、効果的な緩和戦略を提案する。 我々の研究は、規制の遵守と個人の権利の保護を確実にするために、6G標準の開発において、プライバシ・バイ・デザインとプライバシ・バイ・デフォルトの原則を組み込むことの必要性を強調した。

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