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Detección de anomalías en redes 6G utilizando métodos de aprendizaje automático

Autores: Saeed, Mamoon M.; Saeed, Rashid A.; Abdelhaq, Maha; Alsaqour, Raed; Hasan, Mohammad Kamrul; Mokhtar, Rania A.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Detección de anomalías en redes 6G utilizando métodos de aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Cloudificación
Redes
6g
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Si bien la nube de redes con un diseño orientado a microservicios es una característica bien conocida de 5G, la era de las redes 6G está estrechamente relacionada con la orquestación y gestión inteligente de redes. En consecuencia, la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) tienen un papel importante que desempeñar en el paradigma 6G que se está imaginando. La automatización futura de extremo a extremo de las redes requiere detección proactiva de amenazas, el uso de estrategias de mitigación inteligentes y la confirmación de que las redes 6G serán autosuficientes. Para fortalecer y consolidar el papel de la IA en la protección de las redes 6G, este artículo explora cómo la IA puede ser empleada en la seguridad 6G.

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