論文の概要: Intellicise Wireless Networks Meet Agentic AI: A Security and Privacy Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15290v1
- Date: Tue, 17 Feb 2026 01:19:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-18 16:03:17.952459
- Title: Intellicise Wireless Networks Meet Agentic AI: A Security and Privacy Perspective
- Title（参考訳）: Intellicise Wireless NetworksがAgentic AIと対決:セキュリティとプライバシの観点から
- Authors: Rui Meng, Zhidi Zhang, Song Gao, Yaheng Wang, Xiaodong Xu, Yijing Lin, Yiming Liu, Chenyuan Feng, Lexi Xu, Yi Ma, Ping Zhang, Rahim Tafazolli,
- Abstract要約: 本稿では,Agentic AIが無線ネットワークに導入するユニークな利点をまず分析する。
次に,エージェントAIによるセキュアなインテリセンス無線ネットワークのための構造的分類法を提案する。
このフレームワークに基づいて、エージェントAIによってもたらされる、新たなセキュリティとプライバシの課題を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.71785494788693
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intellicise (Intelligent and Concise) wireless network is the main direction of the evolution of future mobile communication systems, a perspective now widely acknowledged across academia and industry. As a key technology within it, Agentic AI has garnered growing attention due to its advanced cognitive capabilities, enabled through continuous perception-memory-reasoning-action cycles. This paper first analyses the unique advantages that Agentic AI introduces to intellicise wireless networks. We then propose a structured taxonomy for Agentic AI-enhanced secure intellicise wireless networks. Building on this framework, we identify emerging security and privacy challenges introduced by Agentic AI and summarize targeted strategies to address these vulnerabilities. A case study further demonstrates Agentic AI's efficacy in defending against intelligent eavesdropping attacks. Finally, we outline key open research directions to guide future exploration in this field.
- Abstract（参考訳）: Intellicise (Intelligent and Concise) 無線ネットワークは将来のモバイル通信システムの進化の主要な方向であり、現在では学術や産業で広く認知されている。
その重要な技術として、Agentic AIは、認識-記憶-推論-アクションサイクルを通じて実現される高度な認知能力のために、注目を集めている。
本稿では,Agentic AIが無線ネットワークに導入するユニークな利点をまず分析する。
次に,エージェントAIによるセキュアなインテリセンス無線ネットワークのための構造的分類法を提案する。
このフレームワークに基づいて、エージェントAIが導入した新たなセキュリティとプライバシの課題を特定し、これらの脆弱性に対処するためのターゲット戦略を要約します。
ケーススタディでは、エージェントAIがインテリジェントな盗聴攻撃を防御する効果をさらに実証している。
最後に、この分野での今後の探査を導くための重要な研究指針を概説する。
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