The Sixth Generation (6G) network is a platform for the fusion of the physical and virtual worlds. It will integrate processing, communication, intelligence, sensing, and storage of things. All devices and their virtual counterparts will become part of the service-provisioning process. In essence, 6G is a purposefully cooperative network that heavily depends on the capabilities of edge and end-devices. Digital Twin (DT) will become an essential part of 6G, not only in terms of providing a virtual representation of the physical elements and their dynamics and functionalities but rather DT will become a catalyst in the realization of the cooperative 6G environment. DT will play a main role in realizing the full potential of the 6G network by utilizing the collected data at the cyber twin and then implementing using the physical twin to ensure optimal levels of accuracy and efficiency. With that said, such a cooperative non-conventional network infrastructure cannot rely on conventional centralized intrusion detection and prevention systems. Zero-trust is a new security framework that aims at protecting distributed data, devices, components and users. This article presents a new framework that integrates the zero-trust architecture in DT-enabled 6G networks. Unlike conventional zero-trust solutions, the proposed framework adapts a decentralized mechanism to ensure the security, privacy and authenticity of both the physical devices and their DT counterparts. Blockchain plays an integral part in the authentication of DTs and the communicated data. Artificial Intelligence (AI) is integrated into all cooperating nodes using meta, generalized and federated learning solutions. The article also discusses current solutions and future outlooks, with challenges and some technology enablers.


翻译:第六代(6G)网络是物理世界与虚拟世界融合的平台,将集成万物处理、通信、智能、感知与存储功能。所有设备及其虚拟对应物都将成为服务供给过程的一部分。本质上,6G是一种高度协作的网络,严重依赖边缘与终端设备的能力。数字孪生(DT)将成为6G的关键组成部分,不仅为物理元素及其动态与功能提供虚拟表示,更将成为实现协作式6G环境的催化剂。通过利用网络孪生采集的数据并在物理孪生端实施,数字孪生将在实现6G网络全部潜能中发挥核心作用,确保最优精度与效率。然而,这种非常规的协作式网络基础设施无法依赖传统集中式入侵检测与防御系统。零信任是一种新型安全框架,旨在保护分布式数据、设备、组件与用户。本文提出一种集成零信任架构的DT赋能6G网络新框架。不同于传统零信任方案,该框架采用去中心化机制,确保物理设备及其数字孪生对应方的安全性、隐私性与真实性。区块链在数字孪生认证与通信数据验证中发挥关键作用。人工智能(AI)通过元学习、泛化学习与联邦学习方案集成至所有协作节点。本文还讨论了现有解决方案与未来展望,分析了相关挑战及若干技术使能因素。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2022年10月6日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员