5G和B5G安全的可解释人工智能(XAI)调查:技术方面、挑战和研究方向

核心概念

可解释人工智能(XAI)可以提高5G和B5G网络安全系统的可解释性和可信度,使利益相关方能够检查和理解用于保护下一代网络的智能黑箱系统的决策过程。

摘要

本文探讨了在5G和B5G网络安全领域使用XAI的潜力。文章首先介绍了5G和B5G技术以及XAI的概念。然后详细分析了XAI在5G和B5G网络各层(感知层、网络层和服务层)的安全应用,包括物联网设备、无线接入网络(RAN)、边缘网络、核心网络和后backhaul网络、端到端切片以及网络自动化等技术方面。文章还探讨了XAI在这些技术中带来的新的安全问题和挑战。此外,文章还综述了当前与5G和B5G安全以及XAI相关的研究项目和标准化工作。最后,文章总结了XAI在5G和B5G安全中的应用的经验教训,并提出了未来的研究方向。

統計資料

5G技术可以提供超高速数据传输,达到每秒数十或数百吉比特的水平。
B5G网络预计将连接数百万台设备,并提供即时访问海量计算和存储能力。
5G和B5G网络面临着更复杂的安全攻击,包括DoS攻击、欺骗攻击和SIP注册劫持等。
人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在5G和B5G网络的核心操作中扮演着关键角色,但黑箱性质引发了可信度和可解释性问题。

引述

"维持可问责和可信赖的AI在这方面是非常重要的。"
"XAI输出可以提高客户对模型的信任,并使高影响力的利益相关方受益于XAI在安全审计和监管过程中的作用,从而提高模型开发和数据收集过程中的公平性和道德性。"
"总的成功取决于AI和6G在未来如何协作。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Survey on XAI for 5G and Beyond Security: Technical Aspects, Challenges and Research Directions

by Thulitha Sen... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2204.12822.pdf

深入探究

XAI如何在不同利益相关方之间实现权衡和平衡?

在5G和B5G网络中，Explainable AI（XAI）通过提供透明和可解释的决策过程，帮助不同利益相关方之间实现权衡和平衡。利益相关方包括系统创建者、系统操作员、理论家、伦理学家和最终用户。每个利益相关方对可解释性的需求和影响力不同，因此XAI需要根据其特定需求提供定制化的解释。例如，系统创建者需要深入了解模型的内部机制，以确保其安全性和可靠性；而最终用户则需要简单明了的解释，以便理解系统的输出并做出相应的决策。通过采用多层次的解释策略，XAI能够在满足不同利益相关方需求的同时，增强对AI/ML模型的信任和接受度，从而实现各方之间的平衡。

XAI如何应对5G和B5G网络中AI/ML模型面临的对抗性攻击?

XAI在应对5G和B5G网络中AI/ML模型面临的对抗性攻击方面具有重要潜力。对抗性攻击通常通过操纵输入数据来误导模型的决策，导致安全漏洞。XAI可以通过提供模型决策的可解释性，帮助识别和理解模型在面对对抗性样本时的脆弱性。例如，使用SHAP（Shapley Additive Explanations）和LIME（Locally Interpretable Model-agnostic Explanations）等XAI方法，可以分析哪些特征对模型输出的影响最大，从而识别潜在的攻击路径。此外，XAI还可以用于开发更具鲁棒性的模型，通过对模型的决策过程进行监控和解释，及时发现异常行为并采取防御措施，从而增强网络的安全性。

XAI在增强5G和B5G网络的弹性和抗干扰能力方面有哪些潜力?

XAI在增强5G和B5G网络的弹性和抗干扰能力方面展现出显著的潜力。随着网络架构的复杂性增加，XAI能够提供对网络状态和性能的实时可视化，帮助网络运营商快速识别和响应潜在的干扰和故障。例如，在无线接入网络（RAN）中，XAI可以分析不同信号特征对网络性能的影响，帮助优化资源分配和信号处理策略。此外，XAI还可以通过解释模型的决策过程，增强对网络行为的理解，从而提高网络的自适应能力和恢复能力。在面对各种网络攻击和干扰时，XAI能够提供透明的决策支持，确保网络在动态环境中保持高效和安全运行。