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Enregistrement W4412752801 · doi:10.22214/ijraset.2025.73375

Private 5G Network: Security, Challenges, and Comparison with Wi-Fi

2025· article· en· W4412752801 sur OpenAlexaff
Manish Kumar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer securityComputer sciencePrivate networkBusinessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Indian industries embrace digital transformation, there is an escalating demand for wireless connectivity that delivers not just speed but also reliability, security, and customizability. While public 5G networks have introduced improvements in latency and bandwidth, they often fall short in meeting the specialized needs of enterprises due to shared infrastructure and limited control. This paper investigates the emerging landscape of private 5G networks in India, detailing their architecture, deployment models, regulatory frameworks, and practical use cases across verticals such as manufacturing, healthcare, logistics, and mining. The study highlights how private networks enable real-time operations, support edge computing, and provide enterprise-grade quality of service through localized spectrum and standalone configurations. A comparative analysis with public 5G and next-generation Wi-Fi standards demonstrates the technical and operational advantages of private deployments. This paper exploresspectrum sharing challenges, policy implications and the evolving role of telecom operators in enterprise-led 5G initiatives. By capturing ongoing trends and research directions, this work offers a comprehensive view of how private 5G can act as a catalyst for India’s next wave of industrial innovation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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