無線セキュリティが機械学習に出会うとき:動機,挑戦および研究方向【JST・京大機械翻訳】

Sagduyu Yalin E.; Shi Yi; Erpek Tugba; Headley William; Flowers Bryse; Stantchev George; Lu Zhuo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210352575703 整理番号：22P0104129

無線セキュリティが機械学習に出会うとき:動機,挑戦および研究方向【JST・京大機械翻訳】

When Wireless Security Meets Machine Learning: Motivation, Challenges, and Research Directions

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年01月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

無線システムは,無線媒体の共有および放送特性により,ジャミングや盗聴のような様々な攻撃に対して脆弱である。攻撃と防御戦略の両方をサポートするために,機械学習(ML)は,手作業の特徴とモデルによって捉えるのが難しい無線通信特性から学習し,適応するための自動化手段を提供する。本論文は,MLと無線セキュリティを橋渡しする研究努力の動機,背景,および範囲について議論する。無線セキュリティ,MLベース攻撃および防御ソリューションに対するMLの文脈で調査された研究方向および無線ドメインにおける新しい敵対ML技術を,ブリッジMLおよび無線セキュリティにおける研究努力を促進するためにロードマップと共に同定した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

無線通信一般 , データ保護

, ,

前のページに戻る