机构名称：
¥ 1.0
5G 及更高级别的网络有望实现超低延迟、超高吞吐量、超高可靠性、超低能耗和大规模连接。实现这些承诺将为一系列新应用铺平道路，包括自动驾驶、工业 4.0、增强现实和虚拟现实、协作游戏、近实时远程手术和远程传送。然而，未来网络中设想的服务/应用的多样性和不断增长的联网设备数量将带来新的、越来越广泛的网络威胁，带来安全和隐私风险 [1]。因此，必须建立有效和可持续的安全措施，以应对 5G 及其后续技术中不断变化的威胁形势和安全要求，以便充分利用它们的好处。考虑到漏洞数量不断增加、网络威胁日益复杂、流量巨大以及将塑造下一代无线网络的多样化技术（例如 SDN、NFV）和服务，对传统安全管理方法的依赖可能已不够，需要重新考虑以应对这一充满挑战的环境。一个有希望的方向是采用人工智能 (AI) 来实现智能、自适应和自主的安全管理，从而能够及时且经济高效地检测和缓解安全威胁。事实上，人工智能有可能从大量随时间变化的多维数据中发现隐藏的模式，并提供更快、更准确的决策。为了响应将人工智能（尤其是机器学习 (ML)）集成到电信网络中的趋势，ITU-T 未来网络机器学习焦点组 1 包括
本扎伊德，查菲卡； Taleb、Tarik 5G 后网络人工智能
主要关键词
相关文件推荐
