論文の概要: $Z^2$-ACT: End-to-End Verifiable Agentic Intent Control for Open 6G RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21049v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 12:44:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.536774
• Title: $Z^2$-ACT: End-to-End Verifiable Agentic Intent Control for Open 6G RAN
• Title（参考訳）: Z^2$-ACT: Open 6G RANのエンドツーエンド検証エージェントインテント制御
• Abstract要約: 本稿では,ゼロ知識監査制御とゼロ信頼検証エージェントインテントアーキテクチャを提案する。 実大規模言語モデルは、オペレータの意図をIntent Contractsに変換するために、非リアルタイムパスで使用される。 その結果、動作フィルタリングと攻撃レジリエンスを適度なレイテンシとシグナリングコストで改善したことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.15181031994434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the progression in open and disaggregated 6G radio access networks, it is expected that the system will be able to host multi-vendors. In order to host multi-vendors, it is essential that AI-assisted control loops remain safe, verifiable, and auditable under concurrent operator intents and untrusted model inputs. The existing studies address the agentic coordination, formal intent constraints, zero-trust prompt verification and cryptographic accountability in isolation, which leaves pre-realization safety, continuous semantic verification and cross-domain audit incomplete when used individually. In this regard, we propose zero-knowledge auditable control and zero-trust verifiable agentic intent architecture ($Z^2$-ACT), which integrates the aforementioned four primitives across the non-real-time and near-real-time RICs. We encode the typed Intent Contracts as operator goals while the large language model inputs are only admitted after a practical adversarial intent check. The skill sequences in the proposed study are released only when a self-management gate is satisfied while every successful commit is recorded as a binding commitment with a zero-knowledge proof. Our experimental evaluation on public ColO-RAN measurements compares the full architecture against targeted ablations and a conventional reinforcement-learning baseline. A live large language model is used in the non-real-time path to translate operator intents into Intent Contracts; we report translation accuracy, the rate of invalid or hallucinated contracts, non-real-time latency, and behavior under adversarial or misleading intents. Near-real-time control remains trace-driven on the public KPM sequences. Results indicate improved actuation filtering and attack resilience at modest latency and signaling cost inside the near-real-time envelope.
• Abstract（参考訳）: オープン・アグリゲーションされた6G無線アクセスネットワークの進展に伴い,マルチベンダをホストできる可能性が期待されている。 マルチベンダをホストするためには、AI支援制御ループは、同時操作意図と信頼できないモデル入力の下で安全で、検証可能であり、監査可能であることが不可欠である。 既存の研究では、エージェントコーディネーション、形式的意図制約、ゼロトラストプロンプト検証、分離時の暗号アカウンタビリティに対処し、個別に使用すると、事前実現の安全性、連続的なセマンティック検証、クロスドメイン監査が不完全になる。 本稿では、上記の4つのプリミティブを非リアルタイム・準リアルタイムのRCC間で統合したゼロ知識監査制御とゼロ信頼検証エージェントインテントアーキテクチャ(Z^2$-ACT)を提案する。 型付きIntent Contractsを演算子ゴールとしてエンコードする一方、大規模言語モデルの入力は、実際の対向的意図チェック後にのみ許可される。 提案手法のスキルシーケンスは,0知識証明との結びつきとしてすべての成功コミットを記録しながら,自己管理ゲートが満たされた場合にのみ解放される。 公的なColO-RAN測定に関する実験的な評価は、目標とする目標と従来の強化学習ベースラインに対する完全なアーキテクチャと比較する。 実大規模言語モデルは、非リアルタイムパスにおいて、オペレータの意図をIntent Contractsに翻訳するために使用され、翻訳精度、無効または幻覚的契約の率、非リアルタイムレイテンシ、および敵対的または誤解を招く意図の下での振る舞いを報告します。 近リアルタイム制御は、パブリックなKPMシーケンス上でトレース駆動のままである。 その結果, リアルタイムエンベロープ内での動作フィルタリングと攻撃レジリエンスを適度な遅延時間で改善し, 信号処理のコストを低減できた。

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