Integrating Zero Trust Architecture in O-RAN: A Comprehensive Survey and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Open Radio Access Network (O-RAN) is a new approach to mobile networks that disaggregates the network architecture into multi-vendor interoperable physical and software-defined network components connected through standardized open interfaces. This architecture enables deploying solutions on cloud-native platforms and boosting Artificial Intelligence(AI)-driven automation for network optimization. Despite the benefits of O-RAN’s heterogeneous and multi-vendor architecture, this approach inevitably enlarges the attack surface and introduces additional trust boundaries, which imminently threaten the uniformity of network performance. This also justifies the necessity of Zero Trust Architecture (ZTA) principles as a countermeasure, securing all network components, interfaces, and data flows. This survey shows how ZTA tenets can be integrated into O-RAN settings, contributing in three key areas: (1) a novel ZTA-to-O-RAN mapping model that explicitly places Policy Engine (PE), Policy Administrator (PA), and Policy Enforcement Points (PEPs) across RIC layers (Non-RT/Near-RT RIC), standardized interfaces (A1/E2/O1/O2), and disaggregated RAN functions (O-DU/O-CU/O-RU); (2) a Risk-Adaptive Access Control (RAdAC) framework that dynamically modulates verification depth based on contextual risk; and (3) integration of blockchain-based decentralized identity management with smart-contract-driven authorization for xApp/rApp lifecycle security.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».