Разработка схем безопасности для алгоритмов глубокого обучения имеет решающее значение для защиты беспроводных сетей от злоумышленников. Однако единого мнения о том, как лучше всего это сделать, нет. В этом блоге я представляю уязвимость безопасности в глубоком обучении для прогнозирования формирования луча с использованием глубоких нейронных сетей (DNN) и предлагаю два метода устранения этой уязвимости. Экспериментальные результаты показывают, что эти методы эффективны для защиты..

Введение Одним из ключевых аспектов Open RAN является естественное внедрение интеллектуальных функций в RAN. С этой целью искусственный интеллект (ИИ)/машинное обучение (МО) играет решающую роль в этом процессе. Вот некоторые из целей AI/ML в сетях радиодоступа: уменьшение объема ручных операций по обработке больших объемов данных для диагностики проблем и принятия решений или прогнозирования будущего для принятия упреждающих действий, что позволяет сэкономить время и деньги. Алгоритмы..

Будущее беспроводных сетей тесно связано с достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). В связи с растущим спросом на более быструю и надежную передачу данных исследователи и инженеры обращаются к этим передовым технологиям, чтобы найти новые способы оптимизации беспроводных сетей. Одним из основных направлений машинного обучения и искусственного интеллекта в беспроводных сетях является разработка самоорганизующихся сетей (SON). SON спроектированы так, чтобы..