論文の概要: Interpretable Anomaly-Based DDoS Detection in AI-RAN with XAI and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21193v1
• Date: Sun, 27 Jul 2025 22:16:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.061698
• Title: Interpretable Anomaly-Based DDoS Detection in AI-RAN with XAI and LLMs
• Title（参考訳）: XAIとLLMを用いたAI-RANにおける解釈可能な異常型DDoS検出
• Authors: Sotiris Chatzimiltis, Mohammad Shojafar, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Rahim Tafazolli,
• Abstract要約: 次世代無線アクセスネットワーク(RAN)は、インテリジェントコントローラを通じてプログラム可能性、インテリジェンス、およびほぼリアルタイム制御を導入する。 本稿では,Large Language Models (LLMs) による将来のRAN環境に対する XAI 侵入検知(IDS) の機会,課題,研究ギャップを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.265893691825234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Next generation Radio Access Networks (RANs) introduce programmability, intelligence, and near real-time control through intelligent controllers, enabling enhanced security within the RAN and across broader 5G/6G infrastructures. This paper presents a comprehensive survey highlighting opportunities, challenges, and research gaps for Large Language Models (LLMs)-assisted explainable (XAI) intrusion detection (IDS) for secure future RAN environments. Motivated by this, we propose an LLM interpretable anomaly-based detection system for distributed denial-of-service (DDoS) attacks using multivariate time series key performance measures (KPMs), extracted from E2 nodes, within the Near Real-Time RAN Intelligent Controller (Near-RT RIC). An LSTM-based model is trained to identify malicious User Equipment (UE) behavior based on these KPMs. To enhance transparency, we apply post-hoc local explainability methods such as LIME and SHAP to interpret individual predictions. Furthermore, LLMs are employed to convert technical explanations into natural-language insights accessible to non-expert users. Experimental results on real 5G network KPMs demonstrate that our framework achieves high detection accuracy (F1-score > 0.96) while delivering actionable and interpretable outputs.
• Abstract（参考訳）: 次世代のRadio Access Networks(RAN)は、インテリジェントコントローラを通じてプログラム可能性、インテリジェンス、およびほぼリアルタイムな制御を導入し、RAN内およびより広範な5G/6Gインフラストラクチャのセキュリティを強化した。 本稿では,Large Language Models (LLMs) 支援説明可能(XAI)侵入検知(IDS)の今後のRAN環境に対する可能性,課題,研究ギャップを概説する。 そこで本研究では,Near-RT RIC(Near-RT RIC)において,E2ノードから抽出した多変量時系列鍵性能測定(KPM)を用いた分散デニアル・オブ・サービス(DDoS)攻撃に対するLLM解釈異常検出システムを提案する。 LSTMベースのモデルは、これらのKPMに基づいて悪意のあるユーザ機器(UE)の振る舞いを特定するために訓練される。 透明性を高めるために,LIME や SHAP などのポストホックな局所的説明可能性手法を適用し,個々の予測を解釈する。 さらに、LLMは、技術的説明を専門家でないユーザにとってアクセス可能な自然言語のインサイトに変換するために使用される。 実5GネットワークKPMによる実験結果から,本フレームワークは動作可能かつ解釈可能な出力を提供しながら,高い検出精度(F1スコア>0.96)を達成することが示された。

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