論文の概要: Generative AI-Empowered Secure Communications in Space-Air-Ground Integrated Networks: A Survey and Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01983v1
- Date: Mon, 04 Aug 2025 01:42:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 13:49:39.355156
- Title: Generative AI-Empowered Secure Communications in Space-Air-Ground Integrated Networks: A Survey and Tutorial
- Title（参考訳）: 宇宙空間統合ネットワークにおけるAIを活用したセキュア通信の創出--調査とチュートリアル
- Authors: Chenbo Hu, Ruichen Zhang, Bo Li, Xu Jiang, Nan Zhao, Marco Di Renzo, Dusit Niyato, Arumugam Nallanathan, George K. Karagiannidis,
- Abstract要約: 宇宙航空地上統合ネットワーク(SAGIN)は、その特性上、前例のないセキュリティ上の課題に直面している。
Generative AI(GAI)は、データを合成し、セマンティクスを理解し、自律的な決定を行うことで、SAGINセキュリティを保護できる変革的アプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.26005706569498
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Space-air-ground integrated networks (SAGINs) face unprecedented security challenges due to their inherent characteristics, such as multidimensional heterogeneity and dynamic topologies. These characteristics fundamentally undermine conventional security methods and traditional artificial intelligence (AI)-driven solutions. Generative AI (GAI) is a transformative approach that can safeguard SAGIN security by synthesizing data, understanding semantics, and making autonomous decisions. This survey fills existing review gaps by examining GAI-empowered secure communications across SAGINs. First, we introduce secured SAGINs and highlight GAI's advantages over traditional AI for security defenses. Then, we explain how GAI mitigates failures of authenticity, breaches of confidentiality, tampering of integrity, and disruptions of availability across the physical, data link, and network layers of SAGINs. Three step-by-step tutorials discuss how to apply GAI to solve specific problems using concrete methods, emphasizing its generative paradigm beyond traditional AI. Finally, we outline open issues and future research directions, including lightweight deployment, adversarial robustness, and cross-domain governance, to provide major insights into GAI's role in shaping next-generation SAGIN security.
- Abstract（参考訳）: 空対地統合ネットワーク(SAGIN)は、多次元の不均一性や動的トポロジーのような固有の特徴のために、前例のないセキュリティ上の課題に直面している。
これらの特徴は、従来のセキュリティ手法と従来の人工知能(AI)駆動のソリューションを根本的に損なう。
Generative AI(GAI)は、データを合成し、セマンティクスを理解し、自律的な決定を行うことで、SAGINセキュリティを保護できる変革的アプローチである。
本調査は,SAGIN間のGAIを利用したセキュア通信を検証することによって,既存のレビューギャップを埋めるものである。
まず、セキュアなSAGINを導入し、セキュリティ防衛のための従来のAIよりもGAIのアドバンテージを強調します。
次に、GAIがSAGINの物理層、データリンク層、ネットワーク層にまたがる信頼性の障害、機密性の侵害、整合性の妨害、可用性の破壊を緩和する方法について説明する。
3つのステップバイステップのチュートリアルでは、GAIを使用して具体的な方法で特定の問題を解決する方法について論じ、その生成パラダイムを従来のAIを超えて強調している。
最後に、GAIの次世代SAGINセキュリティ形成における役割に関する大きな洞察を提供するため、軽量な展開、敵の堅牢性、ドメイン間のガバナンスなど、オープンな課題と今後の研究方向性について概説する。
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