面向 6G 赋能物联网网络的生成式 AI 网络威胁狩猎
密码学与安全
2023-03-22 v1
摘要
下一代蜂窝技术 6G 正在开发中，以支持物联网（IoT）的广泛新应用与服务。6G 在 IoT 应用方面的主要优势之一是其支持更高数据速率与带宽以及超低延迟的能力。然而，随着连接性的增强，网络攻击风险也会上升，因为攻击者将能够利用庞大的联网设备。生成式人工智能（AI）可通过持续学习并适应新威胁与漏洞来检测和预防网络攻击。在本文中，我们讨论在 6G 赋能的 IoT 网络中使用生成式 AI 进行网络威胁狩猎（CTH）。随后，我们提出一种用于 6G 赋能 IoT 网络 CTH 的、基于生成对抗网络（GAN）与 Transformer 的新模型。基于一个新网络安全数据集的实验分析结果表明，用于 CTH 的基于 Transformer 的安全模型能以 95% 的高总体准确率检测 IoT 攻击。我们审视了挑战与机遇，并在最后强调生成式 AI 在增强 6G 赋能 IoT 网络安全性方面的潜力，呼吁在该领域开展进一步研究。
引用
@article{arxiv.2303.11751,
title = {Generative AI for Cyber Threat-Hunting in 6G-enabled IoT Networks},
author = {Mohamed Amine Ferrag and Merouane Debbah and Muna Al-Hawawreh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11751},
year = {2023}
}
备注
The paper is accepted and will be published in the IEEE/ACM CCGrid 2023 Conference Proceedings