論文の概要: An LLM-based Self-Evolving Security Framework for 6G Space-Air-Ground Integrated Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03161v2
• Date: Wed, 07 May 2025 16:04:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 12:54:13.647558
• Title: An LLM-based Self-Evolving Security Framework for 6G Space-Air-Ground Integrated Networks
• Title（参考訳）: LLMによる6G空間空域統合ネットワークのための自己進化型セキュリティフレームワーク
• Authors: Qi Qin, Xinye Cao, Guoshun Nan, Sihan Chen, Rushan Li, Li Su, Haitao Du, Qimei Cui, Pengxuan Mao, Xiaofeng Tao, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 6Gスペースエアグラウンド統合ネットワーク(SAGIN)は、様々なモバイルアプリケーションに対してユビキタスなカバレッジを提供する。 大規模言語モデル(LLM)に基づくSAGINの新しいセキュリティフレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,さまざまな未知の攻撃に対して堅牢な,高精度なセキュリティ戦略を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.605335601285496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently emerged 6G space-air-ground integrated networks (SAGINs), which integrate satellites, aerial networks, and terrestrial communications, offer ubiquitous coverage for various mobile applications. However, the highly dynamic, open, and heterogeneous nature of SAGINs poses severe security issues. Forming a defense line of SAGINs suffers from two preliminary challenges: 1) accurately understanding massive unstructured multi-dimensional threat information to generate defense strategies against various malicious attacks, 2) rapidly adapting to potential unknown threats to yield more effective security strategies. To tackle the above two challenges, we propose a novel security framework for SAGINs based on Large Language Models (LLMs), which consists of two key ingredients LLM-6GNG and 6G-INST. Our proposed LLM-6GNG leverages refined chain-of-thought (CoT) reasoning and dynamic multi-agent mechanisms to analyze massive unstructured multi-dimensional threat data and generate comprehensive security strategies, thus addressing the first challenge. Our proposed 6G-INST relies on a novel self-evolving method to automatically update LLM-6GNG, enabling it to accommodate unknown threats under dynamic communication environments, thereby addressing the second challenge. Additionally, we prototype the proposed framework with ns-3, OpenAirInterface (OAI), and software-defined radio (SDR). Experiments on three benchmarks demonstrate the effectiveness of our framework. The results show that our framework produces highly accurate security strategies that remain robust against a variety of unknown attacks. We will release our code to contribute to the community.
• Abstract（参考訳）: 最近出現した6G宇宙空間統合ネットワーク(SAGIN)は、衛星、航空ネットワーク、地上通信を統合し、様々なモバイルアプリケーションに対してユビキタスなカバレッジを提供する。 しかし、SAGINの非常にダイナミックでオープンで異質な性質は深刻なセキュリティ問題を引き起こす。 SAGINの防衛線の形成には2つの予備的課題がある。 1)大規模無秩序な多次元脅威情報を正確に理解し、様々な悪意ある攻撃に対する防衛戦略を生成する。 2) 潜在的に未知の脅威に迅速に適応し、より効果的なセキュリティ戦略を得る。 以上の2つの課題に対処するために,Large Language Models (LLMs) に基づくSAGINsの新しいセキュリティフレームワークを提案する。 提案するLSM-6GNGは,CoT推論と動的マルチエージェント機構を利用して,大規模非構造化多次元脅威データを解析し,総合的なセキュリティ戦略を生成する。 提案する6G-INSTは, LLM-6GNGを自動更新し, 動的通信環境下で未知の脅威に対処し, 第2の課題に対処する。 さらに,提案するフレームワークを,ns-3,OpenAirInterface(OAI),Software-Defined Radio(SDR)で試作した。 3つのベンチマークの実験は、我々のフレームワークの有効性を実証している。 その結果、我々のフレームワークは、様々な未知の攻撃に対して堅牢な高度に正確なセキュリティ戦略を生み出すことがわかった。 私たちはコミュニティに貢献するためにコードを公開します。

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