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

Основні поняття

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。

Анотація

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。

Статистика

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。

Цитати

"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。"

Ключові висновки, отримані з

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

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

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

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