論文の概要: Towards Zero Touch Networks: Cross-Layer Automated Security Solutions for 6G Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20627v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 01:16:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:15.268589
• Title: Towards Zero Touch Networks: Cross-Layer Automated Security Solutions for 6G Wireless Networks
• Title（参考訳）: ゼロタッチネットワークを目指して: 6G無線ネットワークのクロスレイア自動セキュリティソリューション
• Authors: Li Yang, Shimaa Naser, Abdallah Shami, Sami Muhaidat, Lyndon Ong, Mérouane Debbah,
• Abstract要約: 本稿では,物理層認証とクロス層侵入検知システムを対象とした自動セキュリティフレームワークを提案する。 提案フレームワークはドリフト適応型オンライン学習技術と,動的ネットワーク環境向けに最適化されたMLモデルを自動的に生成する改良された逐次Halving(SH)ベースのAutomated ML(AutoML)手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.08784216413478
• License:
• Abstract: The transition from 5G to 6G mobile networks necessitates network automation to meet the escalating demands for high data rates, ultra-low latency, and integrated technology. Recently, Zero-Touch Networks (ZTNs), driven by Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML), are designed to automate the entire lifecycle of network operations with minimal human intervention, presenting a promising solution for enhancing automation in 5G/6G networks. However, the implementation of ZTNs brings forth the need for autonomous and robust cybersecurity solutions, as ZTNs rely heavily on automation. AI/ML algorithms are widely used to develop cybersecurity mechanisms, but require substantial specialized expertise and encounter model drift issues, posing significant challenges in developing autonomous cybersecurity measures. Therefore, this paper proposes an automated security framework targeting Physical Layer Authentication (PLA) and Cross-Layer Intrusion Detection Systems (CLIDS) to address security concerns at multiple Internet protocol layers. The proposed framework employs drift-adaptive online learning techniques and a novel enhanced Successive Halving (SH)-based Automated ML (AutoML) method to automatically generate optimized ML models for dynamic networking environments. Experimental results illustrate that the proposed framework achieves high performance on the public Radio Frequency (RF) fingerprinting and the Canadian Institute for CICIDS2017 datasets, showcasing its effectiveness in addressing PLA and CLIDS tasks within dynamic and complex networking environments. Furthermore, the paper explores open challenges and research directions in the 5G/6G cybersecurity domain. This framework represents a significant advancement towards fully autonomous and secure 6G networks, paving the way for future innovations in network automation and cybersecurity.
• Abstract（参考訳）: 5Gから6Gモバイルネットワークへの移行は、高いデータレート、超低レイテンシ、統合技術に対するエスカレート要求を満たすために、ネットワーク自動化を必要とする。 最近、人工知能(AI)と機械学習(ML)によって駆動されるZero-Touch Networks(ZTN)は、人間の介入を最小限に抑えて、ネットワーク操作の全ライフサイクルを自動化するように設計されており、5G/6Gネットワークにおける自動化を向上するための有望なソリューションを提供する。 しかし、ZTNの実装は、自律的で堅牢なサイバーセキュリティソリューションの必要性を招き、ZTNは自動化に大きく依存している。 AI/MLアルゴリズムは、サイバーセキュリティメカニズムの開発に広く使用されているが、専門的な専門知識を必要とし、自律的なサイバーセキュリティ対策を開発する上で重要な課題を提起するモデルドリフト問題に遭遇する。 そこで本稿では,複数のインターネットプロトコル層におけるセキュリティ問題に対処するため,物理層認証(PLA)とクロス層侵入検知システム(CLIDS)を対象とする自動セキュリティフレームワークを提案する。 提案フレームワークはドリフト適応型オンライン学習技術と,動的ネットワーク環境向けに最適化されたMLモデルを自動的に生成する改良された逐次Halving(SH)ベースのAutomated ML(AutoML)手法を用いる。 実験結果から,提案フレームワークは,公共無線周波数(RF)フィンガープリントとCanadian Institute for CICIDS2017データセット上で,動的かつ複雑なネットワーク環境においてPLAおよびCLIDSタスクに対処する上での有効性を示す。 さらに,5G/6Gサイバーセキュリティ分野におけるオープンな課題と研究の方向性について検討する。 このフレームワークは、完全に自律的でセキュアな6Gネットワークへの大きな進歩を示し、ネットワーク自動化とサイバーセキュリティにおける将来のイノベーションの道を開く。

関連論文リスト

• NetFlowGen: Leveraging Generative Pre-training for Network Traffic Dynamics [72.95483148058378]
  我々は,NetFlowレコードからのトラフィックデータのみを用いて,トラフィックダイナミクスをキャプチャする汎用機械学習モデルを事前学習することを提案する。 ネットワーク特徴表現の統一,未ラベルの大規模トラフィックデータ量からの学習,DDoS攻撃検出における下流タスクのテストといった課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T00:47:49Z)
• Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.601430677814]
  本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。 我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。 講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T05:36:34Z)
• An Approach To Enhance IoT Security In 6G Networks Through Explainable AI [1.9950682531209158]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:14:25Z)
• Towards Autonomous Cybersecurity: An Intelligent AutoML Framework for Autonomous Intrusion Detection [21.003217781832923]
  本稿では,次世代ネットワークにおける自律型サイバーセキュリティの実現に向けた,自動機械学習(AutoML)に基づく自律型IDSフレームワークを提案する。 提案されたAutoMLベースのIDSは、CICIDS 2017と5G-NIDDという2つの公開ベンチマークネットワークセキュリティデータセットで評価された。 この研究は、次世代ネットワークにおける完全自律型サイバーセキュリティへの重要な一歩であり、ネットワークセキュリティアプリケーションに革命をもたらす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T00:36:23Z)
• Zero-Touch Networks: Towards Next-Generation Network Automation [21.003217781832923]
  Zero-touch Network and Service Management (ZSM)フレームワークは、第5世代(5G)とBeyond(5G+)ネットワークの管理において、新たなパラダイムである。 ZSMフレームワークは、機械学習(ML)のような高度な技術を活用して、インテリジェントな意思決定を可能にし、人間の介入を減らす。 本稿では,ZSMフレームワーク内のゼロタッチネットワーク(ZTN)について,ネットワーク最適化,トラフィック監視,エネルギー効率,次世代ネットワークのセキュリティ面について調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T09:21:41Z)
• In-situ Model Downloading to Realize Versatile Edge AI in 6G Mobile Networks [61.416494781759326]
  In-situモデルダウンロードは、ネットワーク内のAIライブラリからダウンロードすることで、デバイス上のAIモデルを透過的でリアルタイムに置き換えることを目的としている。 提示されたフレームワークの重要なコンポーネントは、ダウンロードされたモデルを深さレベル、パラメータレベル、ビットレベルで動的に圧縮する一連のテクニックである。 我々は,3層(エッジ,ローカル,中央)AIライブラリのキー機能を備えた,インサイトモデルダウンロードのデプロイ用にカスタマイズされた6Gネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T13:41:15Z)
• Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
  テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。 いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。 本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z)
• AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks [7.318997639507269]
  本稿では,ネットワーク層とエンティティにまたがるさまざまな機械学習手法に関連するタスクを分散する,階層ベースの新しいHetNetアーキテクチャを提案する。 このようなHetNetは、複数のアクセス方式と、エネルギー効率を高めるためのデバイス間通信(D2D)を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:03:19Z)
• Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
  エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。 本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T02:16:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。