5Gセキュリティを超えたXAIに関する調査:技術的側面,使用事例,課題および研究方向【JST・京大機械翻訳】

Senevirathna Thulitha; La Vinh Hoa; Marchal Samuel; Siniarski Bartlomiej; Liyanage Madhusanka; Wang Shen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216011732884 整理番号：22P0339737

5Gセキュリティを超えたXAIに関する調査:技術的側面,使用事例,課題および研究方向【JST・京大機械翻訳】

A Survey on XAI for Beyond 5G Security: Technical Aspects, Use Cases, Challenges and Research Directions

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発行年： 2022年04月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年02月08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)

5G商品化の出現により,5G(B5G)無線アクセス技術を超える次世代のために,より信頼性が高く,より速く,インテリジェントな通信システムの必要性が予想される。人工知能(AI)と機械学習(ML)は,サービス層アプリケーションでは,あまり普及していないが,IoTデバイスとエッジコンピューティングからクラウドベースインフラストラクチャへのB5Gネットワークの多くの側面で,必須の実現者として提案されている。しかし,既存のB5G MLセキュリティ調査は,AI/MLモデル性能と精度に関して,モデルの説明可能性と信頼性より強調する傾向がある。対照的に,本論文では,B5Gネットワークを安全に保つために,B5Gステークホルダーが知的ブラックボックスシステムを検査することを可能とする,説明可能なAI(XAI)法の可能性を探究した。B5GのセキュリティドメインにおけるXAI利用の目標は,MLベースのセキュリティシステムの意思決定プロセスを透明で,B5Gステークホルダーに分かりやすく,自動化された行動を説明可能なシステムを作ることである。RAN,ゼロタッチネットワーク管理,E2EスライシングのようなB5G技術を含むB5G時代のあらゆるファセットにおいて,この調査は,それらにおけるXAIの役割と一般ユーザが最終的に楽しむ使用事例を強調する。さらに,XAIを含む現在行われているプロジェクトに関する最近の努力と将来の研究方向から学んだ教訓を提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

移動通信 , 計算機網 , 無線通信一般

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