AI-native 6G 系统中的个人数据保护
密码学与安全
2024-11-07 v1 新兴技术
网络与互联网体系结构
摘要
随着 6G 向 AI-native 技术演进，人工智能（AI）和生成式 AI 集成到细胞通信系统中，为增强连接性、网络优化和个性化服务提供了前所未有的机遇。然而，这些进展也带来了显著的数据保护挑战，因为 AI 模型越来越依赖大量个人数据进行训练和决策。在此背景下，确保遵循严格的数据保护法规（如通用数据保护条例 GDPR）对于 6G 网络的设计和运行完整性至关重要。这些法规塑造了关键系统架构方面，包括透明度、问责制、公平性、偏见缓解和数据安全。本文识别并审查了 AI-driven 6G 网络的主要数据保护风险，聚焦于 6G 生命周期中复杂的数据流和处理活动。通过探讨这些风险，我们提供了对潜在隐私影响的全面分析，并提出了有效的缓解策略。我们的发现强调，在开发 6G 标准以确保监管合规和保护个人权利方面，必须在开发过程中嵌入隐私设计和隐私默认原则的必要性。
引用
@article{arxiv.2411.03368,
title = {Personal Data Protection in AI-Native 6G Systems},
author = {Keivan Navaie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03368},
year = {2024}
}