Штучний інтелект у 5G: оптимізація управління мережею та системи кіберзахисту

Анотація

Розгортання технологій п’ятого покоління (5G) суттєво змінює підходи до проєктування та управління телекомунікаційними мережами.

Зростання великої кількості даних , а також кількість підключених пристроїв, також відбувається зростання вимог до адаптивного керування ресурсами, підтримки низьких затримок і гарантованої безпеки, традиційні механізми управління часто виявляються недостатньо гнучкими. З огляду на ці події важливості набуває застосування методів штучного інтелекту (ШІ), які здатні забезпечити динамічне реагування мережі на зміну умов у реальному часі.

Проведено аналіз сучасних алгоритмів, зокрема таких як: Graph Neural Networks (GNN), Deep Reinforcement Learning (DRL), а також рекурентних архітектур LSTM і GRU, які використовуються для прогнозування навантажень та оптимізації розподілу спектру. Даний підхід дозволяє нам не лише зменшити ризики перевантаження, але й підвищити ефективність управління мережею загалом.

Розглянуто використання генеративних змагальних мереж (GANs) у задачах виявлення атак типу DDoS. Експериментальні результати, які були нами отримані підтверджують, що GAN-моделі демонструють високі показники точності — до 96%, перевершуючи традиційні алгоритми на кшталт дерева рішень чи SVM, що узгоджується з результатами досліджень Maleh et al. (2021).

Окрім того, у статті проаналізовано можливості зниження енергоспоживання в 5G-мережах шляхом впровадження Multi-Agent Q-learning. Такий підхід забезпечує розподілене прийняття рішень на рівні базових станцій з урахуванням локальних змін у мережі, що сприяє економії енергії без погіршення якості сервісу (Luo, 2020; Sutton & Barto, 2018).

Результати дослідження свідчать про значний потенціал AI-орієнтованих підходів у побудові масштабованих, стійких до збоїв і кіберзагроз мереж нового покоління. Зафіксоване зниження затримок на 42%, покращення спектральної ефективності на 21% і економія енергії до 28% є підтвердженням практичної значущості запропонованих рішень. Провівши дослідження варто звернути увагу, на те, що є можливість формування нової архітектурної концепції, де ШІ не лише підтримує функціонування мережі, а й стає механізмом її самонавчання та еволюції.