論文の概要: Generative AI for Vulnerability Detection in 6G Wireless Networks: Advances, Case Study, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20488v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 14:36:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.790511
- Title: Generative AI for Vulnerability Detection in 6G Wireless Networks: Advances, Case Study, and Future Directions
- Title(参考訳): 6G無線ネットワークにおける脆弱性検出のための生成AI:進歩,ケーススタディ,今後の方向性
- Authors: Shuo Yang, Xinran Zheng, Jinfeng Xu, Jinze Li, Danyang Song, Zheyu Chen, Edith C. H. Ngai,
- Abstract要約: 生成AI(GAI)は、合成データ生成、マルチモーダル推論、適応学習を活用して、セキュリティフレームワークを強化する、トランスフォーメーションソリューションとして登場した。
本稿では、コード監査、プロトコルセキュリティ、クラウド・エッジ・ディフェンス、ハードウェア保護などに焦点を当て、GAIによる脆弱性検出を6G無線ネットワークに統合することを検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.991374874432769
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of 6G wireless networks, IoT, and edge computing has significantly expanded the cyberattack surface, necessitating more intelligent and adaptive vulnerability detection mechanisms. Traditional security methods, while foundational, struggle with zero-day exploits, adversarial threats, and context-dependent vulnerabilities in highly dynamic network environments. Generative AI (GAI) emerges as a transformative solution, leveraging synthetic data generation, multimodal reasoning, and adaptive learning to enhance security frameworks. This paper explores the integration of GAI-powered vulnerability detection in 6G wireless networks, focusing on code auditing, protocol security, cloud-edge defenses, and hardware protection. We introduce a three-layer framework comprising the Technology Layer, Capability Layer, and Application Layer to systematically analyze the role of VAEs, GANs, LLMs, and GDMs in securing next-generation wireless ecosystems. To demonstrate practical implementation, we present a case study on LLM-driven code vulnerability detection, highlighting its effectiveness, performance, and challenges. Finally, we outline future research directions, including lightweight models, high-authenticity data generation, external knowledge integration, and privacy-preserving technologies. By synthesizing current advancements and open challenges, this work provides a roadmap for researchers and practitioners to harness GAI for building resilient and adaptive security solutions in 6G networks.
- Abstract(参考訳): 6G無線ネットワーク、IoT、エッジコンピューティングの急速な進歩により、サイバー攻撃面が大幅に拡大し、よりインテリジェントで適応的な脆弱性検出メカニズムが必要になる。
従来のセキュリティ手法は、基礎的ではあるが、高度に動的なネットワーク環境におけるゼロデイエクスプロイト、敵の脅威、コンテキスト依存の脆弱性に悩まされている。
生成AI(GAI)は、合成データ生成、マルチモーダル推論、適応学習を活用して、セキュリティフレームワークを強化する、トランスフォーメーションソリューションとして登場した。
本稿では、コード監査、プロトコルセキュリティ、クラウド・エッジ・ディフェンス、ハードウェア保護などに焦点を当て、GAIによる脆弱性検出を6G無線ネットワークに統合することを検討する。
次世代無線エコシステムの確保におけるVAE, GAN, LLM, GDMの役割を体系的に解析するために, 技術層, 機能層, アプリケーション層からなる3層フレームワークを提案する。
実践的な実装を示すために,LLM駆動型コード脆弱性検出のケーススタディを提案し,その有効性,性能,課題を強調した。
最後に、軽量モデル、高精度データ生成、外部知識の統合、プライバシー保護技術など、今後の研究方向性について概説する。
この研究は、現在の進歩とオープンな課題を合成することによって、研究者や実践者がGAIを利用して、6Gネットワークでレジリエントで適応的なセキュリティソリューションを構築するためのロードマップを提供する。
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