中文

迈向AI原生6G网络的统一安全与隐私框架

密码学与安全 2026-07-01 v1
作者: Bidushi Barua , Ahsan Khan , Kangfeng Ye , Panagiotis Papanastasiou , Yifan Liu , Mohit Bidikar , Anthony Moulds , Julie McCann , Poonam Yadav
在 arXiv 上查看 ↗ PDF ↗

摘要

第六代（6G）通信网络预计将演变为AI原生、高度自主的生态系统，集成通信、计算、感知和人工智能。虽然这些能力实现了前所未有的连接和智能服务，但它们也创造了一个高度异构的安全和隐私格局，无法通过孤立的、特定技术的解决方案来解决。本文从跨层视角对AI原生6G网络中的安全和隐私进行了全面综述。我们首先审视了现有安全和隐私方法在新兴技术、网络架构、AI系统和标准化工作之间的碎片化，激发了统一安全和隐私框架的需求。在此框架的基础上，我们开发了一个跨层威胁分类法，涵盖基础设施、网络和架构、AI、隐私以及安全管理领域，并分析了关键AI原生6G技术中的代表性威胁。此外，我们将这些威胁映射到相应的跨层对策，包括作为安全功能的标准协调，并确定了安全、可互操作和可信赖的AI原生6G生态系统的关键研究空白和未来优先事项。最后，我们讨论了实现安全、隐私保护、有弹性和全球可互操作的6G网络的未来研究方向。本综述为研究人员、从业者和标准化社区提供了设计、评估和部署可信AI原生6G系统的整体基础。

关键词

6G网络 安全 隐私 AI原生 跨层 威胁分类

引用

@article{arxiv.2607.01019,
  title  = {Toward a Unified Security and Privacy Framework for AI-Native 6G Networks},
  author = {Bidushi Barua and Ahsan Khan and Kangfeng Ye and Panagiotis Papanastasiou and Yifan Liu and Mohit Bidikar and Anthony Moulds and Julie McCann and Poonam Yadav},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2607.01019},
  year   = {2026}
}