論文の概要: AI/ML for 5G and Beyond Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18402v1
• Date: Fri, 23 May 2025 22:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 13:59:56.82393
• Title: AI/ML for 5G and Beyond Cybersecurity
• Title（参考訳）: 5Gとサイバーセキュリティ以上のAI/ML
• Authors: Sandeep Pirbhulal, Habtamu Abie, Martin Jullum, Didrik Nielsen, Anders Løland,
• Abstract要約: 我々は5Gおよびセキュリティ以上のAI/ML技術の役割についてレビューする。 我々は、AI/ML技術を使用して、5Gを予測し、緩和するための視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5231833874037544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancements in communication technology (5G and beyond) and global connectivity Internet of Things (IoT) also come with new security problems that will need to be addressed in the next few years. The threats and vulnerabilities introduced by AI/ML based 5G and beyond IoT systems need to be investigated to avoid the amplification of attack vectors on AI/ML. AI/ML techniques are playing a vital role in numerous applications of cybersecurity. Despite the ongoing success, there are significant challenges in ensuring the trustworthiness of AI/ML systems. However, further research is needed to define what is considered an AI/ML threat and how it differs from threats to traditional systems, as currently there is no common understanding of what constitutes an attack on AI/ML based systems, nor how it might be created, hosted and propagated [ETSI, 2020]. Therefore, there is a need for studying the AI/ML approach to ensure safe and secure development, deployment, and operation of AI/ML based 5G and beyond IoT systems. For 5G and beyond, it is essential to continuously monitor and analyze any changing environment in real-time to identify and reduce intentional and unintentional risks. In this study, we will review the role of the AI/ML technique for 5G and beyond security. Furthermore, we will provide our perspective for predicting and mitigating 5G and beyond security using AI/ML techniques.
• Abstract（参考訳）: 通信技術(5G以降)とグローバル接続性(IoT)の進歩は、今後数年で対処する必要がある新たなセキュリティ問題にも対処する。 AI/MLベースの5G以降のIoTシステムによって導入された脅威と脆弱性は、AI/MLのアタックベクターの増幅を回避するために調査する必要がある。 AI/ML技術は、サイバーセキュリティの多くの応用において重要な役割を担っている。 継続的な成功にもかかわらず、AI/MLシステムの信頼性を保証する上で、大きな課題がある。 しかしながら、AI/MLの脅威と見なされるものや、AI/MLベースのシステムに対する攻撃を構成するもの、どのように作成され、ホストされ、伝播されるか(ETSI、2020)について、現在の一般的な理解がないため、従来のシステムとはどのように異なるのかを定義するためには、さらなる研究が必要である。 したがって、AI/MLベースの5GおよびIoTシステムを越えて、安全でセキュアな開発、デプロイメント、運用を保証するために、AI/MLアプローチを研究する必要がある。 5G以降では、変化する環境をリアルタイムで継続的に監視し、分析し、意図的かつ意図しないリスクを特定し、低減することが不可欠である。 本研究では,5Gおよびセキュリティ以外の分野におけるAI/ML技術の役割について概説する。 さらに、AI/ML技術を使用して、5Gを予測および緩和し、セキュリティを超える視点を提供する。

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