Empowering Security and Trust in 5G and Beyond: A Deep Reinforcement Learning Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in 5G and beyond have further expanded the potential of IoT applications, bringing unprecedented levels of connectivity, speed, and low latency. However, these advances come with significant security threats that can cause widespread damage. An effective approach to addressing these issues involves the integration of cutting-edge technologies like machine learning (ML), particularly deep reinforcement learning (DRL). DRL is a specialized area of ML that integrates the concepts of deep learning and reinforcement learning to create effective solutions for various tasks. In particular, DRL can facilitate the creation of intelligent security systems that can adapt to dynamic and intricate IoT applications connected to 5G and beyond networks. However, effectively implementing DRL-based intrusion detection frameworks in IoT applications connected to 5G networks poses significant challenges due to bandwidth utilization and device behavior. The data generated by IoT devices is often limited, and malicious behavior may be infrequent, making it difficult to accurately identify and train the algorithm to detect such behavior. Moreover, DRL algorithms pose a significant challenge for IoT devices constrained by limited bandwidth, as communicating large amounts of data required by DRL algorithms can cause network congestion and delay critical communications. In this article, we introduce a novel approach to improving the security of IoT applications in the 5G and beyond era by developing an intrusion detection system that employs DRL algorithms. Our approach involves a distributed Q-learning algorithm that observes the behavior of connected devices and predicts anomalous actions. Additionally, to overcome the challenges associated with bandwidth utilization and device behavior, we introduce a bandwidth allocation problem based on a reputation mechanism that allocates bandwidth to only trustworthy devices. Finally, we evaluate our proposed intrusion detection system on the selected indicators. The numerical results demonstrate that our proposed approach outperforms the referenced solutions on the selected indicators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle