人工智能与机器学习在 5G 网络安全中的应用：机遇、优势与未来研究趋势
密码学与安全
2020-07-10 v1 机器学习
摘要
5G 网络在架构与技术上的最新进展已随着其在全球范围内的部署证明了其价值。从接入网到核心网提升性能的关键因素是关键使能网络功能的软件化、云化与虚拟化。伴随快速发展而来的，是系统中供企图利用者可乘之机的风险、威胁与漏洞。因此，确保万无一失的端到端（E2E）安全成为至关重要的问题。人工智能（AI）与机器学习（ML）能够在针对广泛且多样的威胁设计、建模和自动化高效安全协议方面发挥关键作用。AI 与 ML 已在不同领域证明了其在分类、识别和自动化方面的高精度有效性。由于 5G 网络的主要卖点一直是更高的数据速率与速度，使用典型/传统防护措施来应对来自不同节点的广泛威胁将十分困难。因此，AI 与 ML 能够在保护高度数据驱动的软件化与虚拟化网络组件中发挥核心作用。本文介绍了 AI 与 ML 驱动的 5G 网络安全应用、其影响及可能的研究方向。此外，还讨论了 5G 架构中用于威胁分类和异常检测的关键数据采集点概述。
引用
@article{arxiv.2007.04490,
title = {Artificial Intelligence and Machine Learning in 5G Network Security: Opportunities, advantages, and future research trends},
author = {Noman Haider and Muhammad Zeeshan Baig and Muhammad Imran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04490},
year = {2020}
}
备注
7 Pages, 3 figures, 1 table, (Magazine type article)