論文の概要: Multi-Agent Collaborative Intrusion Detection for Low-Altitude Economy IoT: An LLM-Enhanced Agentic AI Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17817v1
- Date: Sun, 25 Jan 2026 12:47:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.413306
- Title: Multi-Agent Collaborative Intrusion Detection for Low-Altitude Economy IoT: An LLM-Enhanced Agentic AI Framework
- Title（参考訳）: 低高度経済IoTのためのマルチエージェント協調侵入検出:LLM強化エージェントAIフレームワーク
- Authors: Hongjuan Li, Hui Kang, Jiahui Li, Geng Sun, Ruichen Zhang, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Wei Ni, Abbas Jamalipour,
- Abstract要約: 低高度経済の急速な拡大により、インターネット・オブ・モノ(LAE-IoT)ネットワークは前例のないセキュリティ上の課題を生んだ。
従来の侵入検知システムは、空中IoT環境のユニークな特徴に対処できない。
LAE-IoTネットワークにおける侵入検出を強化するための大規模言語モデル(LLM)対応エージェントAIフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.72591149679355
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of low-altitude economy Internet of Things (LAE-IoT) networks has created unprecedented security challenges due to dynamic three-dimensional mobility patterns, distributed autonomous operations, and severe resource constraints. Traditional intrusion detection systems designed for static ground-based networks prove inadequate for tackling the unique characteristics of aerial IoT environments, including frequent topology changes, real-time detection requirements, and energy limitations. In this article, we analyze the intrusion detection requirements for LAE-IoT networks, complemented by a comprehensive review of evaluation metrics that cover detection effectiveness, response time, and resource consumption. Then, we investigate transformative potential of agentic artificial intelligence (AI) paradigms and introduce a large language model (LLM)-enabled agentic AI framework for enhancing intrusion detection in LAE-IoT networks. This leads to our proposal of a novel multi-agent collaborative intrusion detection framework that leverages specialized LLM-enhanced agents for intelligent data processing and adaptive classification. Through experimental validation, our framework demonstrates superior performance of over 90\% classification accuracy across multiple benchmark datasets. These results highlight the transformative potential of combining agentic AI principles with LLMs for next-generation LAE-IoT security systems.
- Abstract（参考訳）: 低高度経済におけるインターネット・オブ・モノ(LAE-IoT)ネットワークの急速な拡大は、動的3次元モビリティパターン、分散自律操作、厳しいリソース制約による前例のないセキュリティ上の課題を生み出している。
静的な地上ネットワーク用に設計された従来の侵入検知システムは、頻繁なトポロジの変化、リアルタイム検出要求、エネルギー制限を含む、空中IoT環境のユニークな特徴に対処するには不十分である。
本稿では, LAE-IoTネットワークの侵入検知要求を分析し, 検出効率, 応答時間, 資源消費を網羅した評価指標を総合的に検討する。
次に,エージェント人工知能(AI)パラダイムの変容の可能性について検討し,LAE-IoTネットワークにおける侵入検出を強化するための大規模言語モデル(LLM)対応エージェントAIフレームワークを提案する。
これにより、知的データ処理と適応分類に特殊なLCM強化エージェントを活用する、新しいマルチエージェント協調侵入検出フレームワークが提案される。
実験により,本フレームワークは,複数のベンチマークデータセットに対して,90%以上の分類精度の優れた性能を示す。
これらの結果は,次世代のLAE-IoTセキュリティシステムにおいて,エージェントAI原則とLLMを組み合わせることの変革的可能性を強調している。
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