論文の概要: Achieving Network Resilience through Graph Neural Network-enabled Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11074v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 15:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:19:02.127044
• Title: Achieving Network Resilience through Graph Neural Network-enabled Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる深層強化学習によるネットワークレジリエンスの実現
• Authors: Xuzeng Li, Tao Zhang, Jian Wang, Zhen Han, Jiqiang Liu, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Abbas Jamalipour,
• Abstract要約: 深層強化学習(DRL)は多くの重要な通信ネットワークのタスクで広く利用されている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)とDRLを組み合わせて、GNNを用いてネットワークの非構造的特徴を抽出する研究もある。 本稿では,GNNとDRLを組み合わせたレジリエントネットワークの構築について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.20847540439318
• License:
• Abstract: Deep reinforcement learning (DRL) has been widely used in many important tasks of communication networks. In order to improve the perception ability of DRL on the network, some studies have combined graph neural networks (GNNs) with DRL, which use the GNNs to extract unstructured features of the network. However, as networks continue to evolve and become increasingly complex, existing GNN-DRL methods still face challenges in terms of scalability and robustness. Moreover, these methods are inadequate for addressing network security issues. From the perspective of security and robustness, this paper explores the solution of combining GNNs with DRL to build a resilient network. This article starts with a brief tutorial of GNNs and DRL, and introduces their existing applications in networks. Furthermore, we introduce the network security methods that can be strengthened by GNN-DRL approaches. Then, we designed a framework based on GNN-DRL to defend against attacks and enhance network resilience. Additionally, we conduct a case study using an encrypted traffic dataset collected from real IoT environments, and the results demonstrated the effectiveness and superiority of our framework. Finally, we highlight key open challenges and opportunities for enhancing network resilience with GNN-DRL.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(DRL)は多くの重要な通信ネットワークのタスクで広く利用されている。 ネットワーク上でのDRLの知覚能力を改善するために、GNNを用いてネットワークの非構造的特徴を抽出するグラフニューラルネットワーク(GNN)とDRLを組み合わせた研究もある。 しかし、ネットワークが進化し、ますます複雑化するにつれて、既存のGNN-DRL法は拡張性と堅牢性の観点からも課題に直面している。 さらに、これらの手法はネットワークのセキュリティ問題に対処するには不十分である。 本稿では,セキュリティとロバスト性の観点から,GNNとDRLを組み合わせたレジリエントネットワーク構築のソリューションについて検討する。 この記事では、GNNとDRLの簡単なチュートリアルから始まり、既存のアプリケーションをネットワークで紹介する。 さらに,GNN-DRLアプローチによって強化可能なネットワークセキュリティ手法についても紹介する。 そこで我々は,GNN-DRLに基づく攻撃防御とネットワークのレジリエンス向上のためのフレームワークを設計した。 さらに、実際のIoT環境から収集した暗号化トラフィックデータセットを使用してケーススタディを行い、その結果、フレームワークの有効性と優位性を実証した。 最後に,GNN-DRLによるネットワークレジリエンス向上の鍵となる課題と機会を強調した。

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