論文の概要: SEAL: An Open, Auditable, and Fair Data Generation Framework for AI-Native 6G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02128v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 15:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.869495
• Title: SEAL: An Open, Auditable, and Fair Data Generation Framework for AI-Native 6G Networks
• Title（参考訳）: SEAL: AI-Native 6Gネットワークのためのオープンで監査可能な、公正なデータ生成フレームワーク
• Abstract要約: 6Gネットワークは、動的リソース割り当て、予測保守、超信頼性の低い低レイテンシ通信を可能にすることで、通信業界を変革することを約束している。 しかし、6Gシステムのデプロイはデータ不足を招き、効率的なAIモデルのトレーニングを妨げる。 本稿では,SEAL(Synthetic Data Generation with Ethics Audit Loop)フレームワークを提案し,ERCD(Ethical and Regulatory Compliance by Design)モジュールとFL(Federated Learning)フィードバックシステムを用いてベースラインパイプラインを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.028162341456373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: AI-native 6G networks promise to transform the telecom industry by enabling dynamic resource allocation, predictive maintenance, and ultra-reliable low-latency communications across all layers, which are essential for applications such as smart cities, autonomous vehicles, and immersive XR. However, the deployment of 6G systems results in severe data scarcity, hindering the training of efficient AI models. Synthetic data generation is extensively used to fill this gap; however, it introduces challenges related to dataset bias, auditability, and compliance with regulatory frameworks. In this regard, we propose the Synthetic Data Generation with Ethics Audit Loop (SEAL) framework, which extends baseline modular pipelines with an Ethical and Regulatory Compliance by Design (ERCD) module and a Federated Learning (FL) feedback system. The ERCD integrates fairness, bias detection, and standardized audit trails for regulatory mapping, while the FL enables privacy-preserving calibration using aggregated insights from real testbeds to close the reality-simulation gap. Results show that the SEAL framework outperforms existing methods in terms of Frechet Inception Distance, equalized odds, and accuracy. These results validate the framework's ability to generate auditable and bias-mitigated synthetic data for responsible AI-native 6G development.
• Abstract（参考訳）: AIネイティブな6Gネットワークは、スマートシティや自動運転車、没入型XRといったアプリケーションに不可欠な、動的リソース割り当て、予測保守、すべての層にわたる超信頼性の高い低レイテンシ通信を可能にすることで、通信業界を変革することを約束している。 しかし、6Gシステムのデプロイはデータ不足を招き、効率的なAIモデルのトレーニングを妨げる。 合成データ生成はこのギャップを埋めるために広く使用されているが、データセットのバイアス、監査容易性、規制フレームワークへの準拠に関する課題が導入されている。 本稿では,SEAL(Synthetic Data Generation with Ethics Audit Loop)フレームワークを提案し,ERCD(Ethical and Regulatory Compliance by Design)モジュールとFL(Federated Learning)フィードバックシステムを用いて,ベースラインモジュールパイプラインを拡張した。 ERCDは公正性、バイアス検出、および規制マッピングのための標準化された監査パスを統合し、FLは実際のテストベッドからの集約された洞察を使用してプライバシー保護のキャリブレーションを可能にし、現実のシミュレーションギャップを埋める。 その結果,SEALフレームワークはFrechet Inception Distance,等化確率,精度で既存手法よりも優れていた。 これらの結果は、AIネイティブな6G開発に責任を負うために、聴覚的、偏見に富んだ合成データを生成するフレームワークの能力を検証する。

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