УДК 004.724
МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ ФИЗИЧЕСКОГО УРОВНЯ СЕТЕЙ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ ДЛЯ РАССЛЕДОВАНИЙ КИБЕРИНЦИДЕНТОВ ПРИ СОСТЯЗАТЕЛЬНЫХ АТАКАХ
Ю. А. Ушаков, к.т.н., доцент кафедры ГКН ОГУ, Оренбург, Россия;
orcid.org/0000-0002-0474-8919, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
М. В. Ушакова, доцент кафедры ГКН ОГУ, Оренбург, Россия;
orcid.org/0000-0003-4462-9946, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Сети передачи данных нового поколения, такие как 5G и 6G, используют в составе технических средств обеспечения работы ядра сети виртуальные сетевые функции, а некоторые решения пошли дальше, и началось применение машинного обучения для оптимизации множества функций, в том числе и на физическом уровне. Интеллектуальные модели, задействованные при машинном обучении, в данное время подвержены состязательным атакам, идея которых заключается во внесении незначительных изменений во входные данные таким образом, что результат работы модели может кардинально измениться на противоположный ожидаемому. Детекции состязательных атак посвящено множество работ, но все они требуют наличия входной информации для анализа. При использовании машинного обучения в радиотракте для формирования направленного луча в системах ультрамассивного MIMO, реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей и других технологий, применяющихся в сетях последних поколений, получить данные с физического уровня бывает непросто, как и обработать их впоследствии из-за большого объема. Целью работы является создание симуляционной модели, совмещенной с реальными приложениями машинного обучения, для изучения вопроса получения данных об атаках непосредственно из обрабатывающих служебную информацию источников.
Ключевые слова: моделирование, 6G, OMNeT++, состязательные атаки.