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Enregistrement W4394693818 · doi:10.1109/mwc.001.2300358

Toward Zero-Trust 6GC: A Software Defined Perimeter Approach with Dynamic Moving Target Defense Mechanism

2024· article· en· W4394693818 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Memory and Neural Computing
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePerimeterMechanism (biology)SoftwareZero (linguistics)Distributed computingComputer securityOperating systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The upcoming Sixth Generation (6G) network is projected to grapple with a range of security concerns, encompassing access control, authentication, secure connections among 6G Core (6GC) entities, and trustworthiness. Classical Virtual Private Networks (VPNs), extensively deployed in Evolved Packet Core (EPC) network infrastructure, are notoriously susceptible to a variety of attacks, including man-in-the-middle incursions, Domain Name System (DNS) hijacking, Denial of Service (DoS) attacks, port scanning, and persistent unauthorized access attempts. This paper introduces the concept of Software Defined Perimeter (SDP) as an innovative solution, providing an alternative to VPNs with the goal of fostering a secure zero-trust milieu within the 6G Core networks. We capitalize on the SDP controller-based authentication and authorization mechanisms to secure the EPC network's control and data plane functions, conceiving an architecture that is expansible to the 6G network. Further, we augment the SDP zero-trust capabilities via the incorporation of a dynamic component, the Moving Target Defense (MTD). This enhances the network's resilience against attacks targeting traditionally static network environments established via VPNs. Following rigorous testbed analysis, our proposed framework manifests superior resilience against DoS and port scanning attacks when jux-taposed with traditional VPN methodologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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