論文の概要: Enabling AutoML for Zero-Touch Network Security: Use-Case Driven Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21286v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 18:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:16.603322
• Title: Enabling AutoML for Zero-Touch Network Security: Use-Case Driven Analysis
• Title（参考訳）: ゼロタッチネットワークセキュリティのためのAutoMLの実現 - ユースケース駆動分析
• Authors: Li Yang, Mirna El Rajab, Abdallah Shami, Sami Muhaidat,
• Abstract要約: Zero-Touch Networks (ZTN) は、完全自動化されたインテリジェントネットワーク管理への最先端のパラダイムシフトである。 ZTNは人工知能(AI)と機械学習(ML)を活用して、運用効率を高め、インテリジェントな意思決定をサポートし、効果的なリソース割り当てを保証する。 ZTNの実装は、その潜在能力を最大限に発揮するために解決する必要があるセキュリティ上の課題に直面する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.030842817472347
• License:
• Abstract: Zero-Touch Networks (ZTNs) represent a state-of-the-art paradigm shift towards fully automated and intelligent network management, enabling the automation and intelligence required to manage the complexity, scale, and dynamic nature of next-generation (6G) networks. ZTNs leverage Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to enhance operational efficiency, support intelligent decision-making, and ensure effective resource allocation. However, the implementation of ZTNs is subject to security challenges that need to be resolved to achieve their full potential. In particular, two critical challenges arise: the need for human expertise in developing AI/ML-based security mechanisms, and the threat of adversarial attacks targeting AI/ML models. In this survey paper, we provide a comprehensive review of current security issues in ZTNs, emphasizing the need for advanced AI/ML-based security mechanisms that require minimal human intervention and protect AI/ML models themselves. Furthermore, we explore the potential of Automated ML (AutoML) technologies in developing robust security solutions for ZTNs. Through case studies, we illustrate practical approaches to securing ZTNs against both conventional and AI/ML-specific threats, including the development of autonomous intrusion detection systems and strategies to combat Adversarial ML (AML) attacks. The paper concludes with a discussion of the future research directions for the development of ZTN security approaches.
• Abstract（参考訳）: Zero-Touch Networks(ZTN)は、完全に自動化されインテリジェントなネットワーク管理への最先端のパラダイムシフトであり、次世代(6G)ネットワークの複雑さ、スケール、動的性質を管理するために必要な自動化とインテリジェンスを可能にする。 ZTNは人工知能(AI)と機械学習(ML)を活用して、運用効率を高め、インテリジェントな意思決定をサポートし、効果的なリソース割り当てを保証する。 しかし、ZTNの実装は、その潜在能力を最大限に発揮するために解決する必要があるセキュリティ上の課題に直面している。 特に、AI/MLベースのセキュリティメカニズムの開発における人間の専門知識の必要性と、AI/MLモデルをターゲットにした敵攻撃の脅威の2つが重要な課題である。 本稿では、人間の介入を最小限に抑え、AI/MLモデル自体を保護する高度なAI/MLベースのセキュリティメカニズムの必要性を強調する。 さらに、ZTNの堅牢なセキュリティソリューションを開発する上で、Automated ML(AutoML)技術の可能性についても検討する。 ケーススタディを通じて、自律侵入検知システムの開発や、敵ML(AML)攻撃と戦う戦略を含む、従来およびAI/ML固有の脅威に対してZTNを保護するための実践的なアプローチを解説する。 本稿は,ZTNのセキュリティ・アプローチ開発に向けた今後の研究の方向性について論じる。

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