論文の概要: Performance Evaluation and Threat Mitigation in Large-scale 5G Core Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17850v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 18:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.412472
• Title: Performance Evaluation and Threat Mitigation in Large-scale 5G Core Deployment
• Title（参考訳）: 大規模5Gコア展開における性能評価と脅威軽減
• Authors: Rodrigo Moreira, Larissa F. Rodrigues Moreira, Flávio de Oliveira Silva,
• Abstract要約: 本稿では、DDoS(Distributed Denial of Service)によって生成されたカオスワークロードが、異なるネットワーク関数(NF)がユーザ機器登録性能に与える影響を解明する。 この結果から,大規模5GコアデプロイメントにおいてSLA(Service-Level Agreement)の遵守を保証するため,多様なリソースプロファイルの必要性が浮き彫りになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1755623101161125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of large-scale software-based 5G core functions presents significant challenges due to their reliance on optimized and intelligent resource provisioning for their services. Many studies have focused on analyzing the impact of resource allocation for complex deployments using mathematical models, queue theories, or even Artificial Intelligence (AI). This paper elucidates the effects of chaotic workloads, generated by Distributed Denial of Service (DDoS) on different Network Functions (NFs) on User Equipment registration performance. Our findings highlight the necessity of diverse resource profiles to ensure Service-Level Agreement (SLA) compliance in large-scale 5G core deployments. Additionally, our analysis of packet capture approaches demonstrates the potential of kernel-based monitoring for scalable security threat defense. Finally, our empirical evaluation provides insights into the effective deployment of 5G NFs in complex scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模ソフトウェアベースの5Gコア関数のデプロイは、サービスの最適化とインテリジェントなリソースプロビジョニングに依存しているため、大きな課題となる。 多くの研究は、数学的モデル、キュー理論、さらには人工知能(AI)を用いて、複雑なデプロイメントにおけるリソース割り当ての影響を分析することに重点を置いている。 本稿では、DDoS(Distributed Denial of Service)によって生成されたカオスワークロードが、異なるネットワーク関数(NF)がユーザ機器登録性能に与える影響を解明する。 この結果から,大規模5GコアデプロイメントにおいてSLA(Service-Level Agreement)の遵守を保証するため,多様なリソースプロファイルの必要性が浮き彫りになった。 さらに,パケットキャプチャ手法の解析により,スケーラブルなセキュリティ脅威防御のためのカーネルベースの監視の可能性を示した。 最後に、我々の経験的評価は、複雑なシナリオにおける5G NFの効果的な展開に関する洞察を提供する。

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