Privacy Protection in LTE and 5G Networks
Notice bibliographique
Résumé
Privacy needs to be secured in cellular networks. In the domain of telecommunications, privacy attributes to personal information and subscriber identity. In service providing organizations, privacy impact assessment is performed to identify possible risks to business operations of the organizations caused by collecting personally identifiable information and to ensure compliance with applicable legal, regulatory and policy requirements for privacy protection. However, privacy risks can be estimated not only from organizations' business but also from customers' perspectives. While there are many tools, techniques and templates available assisting organizations in performing privacy impact assessments, the subscribers,' in most cases subjective, perspective on privacy risks has not attracted too much attention by research communities. The paper intends to show the existence of the gap and to contribute towards the understanding of privacy aspects of LTE and 5G networks from subscribers' perspective. This paper first outlines the main vulnerabilities that can be exploited to violate subscriber privacy in LTE networks. Then, controls to mitigate privacy risks in 5G networks are evaluated. The paper also discusses privacy risks introduced by new technologies, including software defined networking (SDN), network function virtualization (NFV) and cloud computing in 5G networks. The privacy risk assessment in LTE and 5G networks is performed from the perspective of customers, not from the perspective of service providers. Protection of subscriber's privacy in the 6G networks is also briefly discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».