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研究人工智能融合和6G的研究...
摘要：随着信息技术的快速发展，在6G时代，人工智能技术的普及和应用在企业的运营和管理以及实现可持续发展的过程中具有不可替代的作用。在工业，农业和其他行业的发展中的应用大大改善了生产。效率和质量。计算机技术的开发为人工智能技术的发展创造了条件。反过来，人工智能的创新发展也在一定程度上促进了计算机网络的发展。随着“互联网 +”时代的出现，计算机网络技术对人们的生产和生活产生了巨大影响。关键字：人工智能，6G，计算机网络技术，融合建模1。引言人工智能和大数据是现代计算机网络技术快速开发的产物。如果我们想在这种情况下提高人工智能和大数据技术的应用水平，则应将两种技术的应用与计算机网络技术相结合。通过探索两种技术在计算机网络技术开发中的应用形式，我们可以更清楚地定义计算机网络技术的当前开发趋势，促进相应的技术研究和开发控制，并满足计算机网络技术研发的科学开发需求[1-6]。
6G安全性中的大型语言模型
在教育和医疗保健等部门中，生成AI（Genai）和大语言模型（LLM）的快速整合已标志着技术的重大进步。但是，这种增长也导致了一个很大程度上没有探索的方面：它们的安全漏洞。作为包括离线模型和在线模型，各种工具，浏览器插件和第三方应用程序的生态系统，它不断扩大，它显然扩大了攻击面，从而升级了安全漏洞的潜力。在6G和景观之外的这些扩展为对手而言，为恶意目的操纵LLMS提供了新的途径。我们从对手的角度专注于LLM的安全性方面。我们旨在剖析其目标和方法论，对已知安全弱点进行深入分析。这将包括开发全面的威胁分类法，分类各种对手行为。此外，我们的研究还将集中于如何将LLMS纳入国防团队（也称为蓝色团队）的网络安全工作中。我们将探讨LLMS和区块链技术之间的潜在协同作用，以及这种组合如何导致下一代，完全自主的安全解决方案的发展。这种方法旨在在整个计算连续体中建立统一的网络安全策略，从而增强整体数字安全基础架构。我们的全面分析，从学术研究，概念研究和OWASP等著名的网络安全资源中借鉴，旨在为LLM利益相关者配备详细的，可行的路线图。本指南的重点是增强因对LLM应用程序威胁而告知的国防策略。此外，威胁分类法的发展，特别是针对生成AI和LLM的发展，将显着增强AI互连等新型框架的鲁棒性。通过对潜在的对抗行为进行分类，该分类法赋予了框架
EU-US超过5G/6G路线图 6G的可持续性：减少能源消耗的方法
1）共同努力解决环境，社会和经济可持续性目标，并致力于减少足迹（可持续6G）以及启用的福利，也就是手印（可持续性6G）[请参阅第3.1节]。2）参与与使用微电子用于无线通信有关的半导体研究，尤其是在中频段到Sub-Thz范围内[请参阅第3.2节]。3）启用具有不同利益相关者之间标准化接口的分解6G云体系结构[请参阅第3.3节]。4）加强开放网络解决方案的欧盟-us研究和创新环境，其中新的结果将逐步达到更高的技术准备水平（TRL）[请参阅第3.4节]。5）合作以设置AI-NATIANIT AIR界面和网络/设备协作的主要趋势，包括i）能源有效的AI/ML研究，ii）建立参考数据集和AI/ML模型，以及III）值得信赖的AI/ML和Privacy Policential Policy Collication Collancations [请参阅第3.5节]。6）联手为6G网络建立新的弹性机制，从供应链到攻击后的恢复。协作领域可能包括为6G设备和软件开发新的安全期望，包括使用相关方法来检测，预防和响应攻击[请参阅第3.6节]。
6G 通信人工智能愿景
6G通信网络将是第六感的下一代通信网络，它将提高智能物联网的价值。随着人工智能各个领域的出现，6G将创造巨大的可能性，即增强人类智能、万物互联、体验质量、生活质量等。人工智能和6G通信技术将彻底从互联事物转变为互联智能。本文总结了人工智能在实现革命性的6G通信技术中的范围。我们直接专注于实现解决人类需求和问题的合适应用程序。此外，我们强调这种可以为新技术创造价值的技术。© 2022 作者。由Elsevier B.V.代表韩国通信与信息科学研究所出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
6G智能感知与导航技术
感知是满足即将到来的6G应用场景多样化需求的基础能力，能够实现环境数据的检测和识别。现代遥感（RS）技术具有观测范围广、速度快、周期短等特点，广泛应用于农业、环境监测、灾害预防、测绘、城市建设和管理。它们的部署大大提高了人类的生产力和生活质量。随着通信和传感技术的进步，集成感知和通信（ISAC）的概念引起了人们的关注，有望提高系统频谱效率、硬件利用率和信息处理效率，同时无缝融合传感和通信功能。导航感知（NS）技术在这一领域也发挥着至关重要的作用。此外，为了满足未来多样化应用场景的需求，集成通信、导航和遥感的概念日益兴起。近年来，人工智能（AI）不断演进，已进入感知智能的领域。将AI应用于感知场景，有望大幅提升感知能力和识别准确率。本期特刊诚邀相关领域的研究人员、从业人员、学者投稿，展示他们的研究成果，深入探讨6G辅助智能感知技术的最新研究现状。
6G 网络微电子技术的研究重点
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6G网络的联合学习 - NetSLAB
摘要即将到来的第六代（6G）网络的目的是完全自动化的智能网络功能和服务。因此，机器学习（ML）对于这些网络至关重要。给定严格的隐私法规，未来的网络体系结构应将保留隐私的ML用于其应用程序和服务。联合学习（FL）有望作为分布式ML的流行方法发挥重要作用，因为它可以通过设计保护隐私。但是，在FL可以充分利用FL之前存在许多实际挑战，以作为这些未来网络的关键技术。我们考虑6G分层体系结构的愿景，以评估基于FL的分布式智能的适用性。在本文中，我们强调了将FL用于6G的好处以及所涉及的主要挑战和问题。我们还讨论了现有的解决方案以及对未来网络更强大和可信赖的FL的可能未来方向。
6G 无线网络的当代调查
摘要：基于万物互联 (IoE) 的智能服务预计将在未来引起学术界和工业界的广泛关注。尽管第五代 (5G) 是一种很有前途的通信技术，但它无法满足新应用的全部需求。第六代 (6G) 技术有望克服 5G 技术的局限性。未来 6G 网络的愿景和规划已经开始，旨在满足移动通信的严格要求。我们的目标是在这篇评论中探索实现 6G 技术的最新进展和潜在挑战。我们设计了一个基于计算技术、网络技术、通信技术、用例、机器学习算法和关键推动技术的分类法。在这方面，我们随后重点介绍了 6G 的潜在特性和关键领域。这篇评论详细阐述了包括量子通信、触觉通信、全息通信、太赫兹通信、可见光通信 (VLC) 生物纳米物联网在内的关键技术突破，这些突破可能会对无线通信产生深远影响。在这篇评论中，我们的主要重点是讨论可以开发无缝和可持续网络的潜在支持技术，包括共生无线电、区块链、新通信范式、可见光通信和太赫兹。这些变革性可能性可以推动管理快速增长的服务和设备数量的激增。此外，我们还研究了可能妨碍 6G 网络性能的开放研究挑战。最后，我们概述了几个实际考虑因素、6G 关键项目和未来方向。我们设想 6G 将经历前所未有的突破，以消除技术不确定性，并为后续研究提供启发性的研究方向。虽然不可能设想 6G 的完整细节，但我们相信这项研究将为未来的研究工作铺平道路。