基于AI的6G網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)

廣東省電信規(guī)劃設(shè)計院有限公司 謝新梅

因采用了微服務(wù)架構(gòu)的互聯(lián)網(wǎng)云化技術(shù)而5G廣為人知，6G網(wǎng)絡(luò)也將和智能互聯(lián)網(wǎng)緊密聯(lián)系。因?yàn)楫?dāng)前的6G和AI之間存在的結(jié)盟關(guān)系，在大部分的情形下AI都能夠分別用在保護(hù)或者是侵犯安全性和隱私權(quán)方面。本文分析了人工智能對于6G安全方面的影響，并剖析在6G網(wǎng)絡(luò)中由于AI所導(dǎo)致安全方面可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，并提供解決辦法。

從2019年的5G元年啟動5G建設(shè)至今，已有超過七十幾萬座的5G基站得到大規(guī)模商用，而基于5G建設(shè)的基礎(chǔ)上，世界各地也已經(jīng)開始了6G技術(shù)的探索研究。未來互聯(lián)網(wǎng)的端到端智能化，要求其具備自主發(fā)現(xiàn)威脅、智能緩解技術(shù)以及自主保護(hù)技術(shù)。所以，通過AI技術(shù)進(jìn)行安全性設(shè)計，來針對網(wǎng)絡(luò)異常而不是傳統(tǒng)加密方式產(chǎn)生的潛在危險的自主辨識與應(yīng)對，十分關(guān)鍵重要。

1 基本原理

互聯(lián)網(wǎng)的逐步邊緣化、軟件虛擬化使得信息安全界限越來越模糊，以及互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)所帶來的安全性問題也日益突出；邊緣計算、人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深入廣泛在融合中，將導(dǎo)致邊緣互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部安全問題面對著史無前例的新挑戰(zhàn)。所以，未來需要打破常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)理念，提供一個既適應(yīng)6G改造性技術(shù)的演進(jìn)過程，又促進(jìn)6G跨域聚合進(jìn)程中的信息安全協(xié)同系統(tǒng)。該系統(tǒng)適應(yīng)綠色互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和綠色終端技術(shù)低耗電量、低計算能力的輕量級網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)要求，將信息安全系統(tǒng)由外向內(nèi)轉(zhuǎn)變內(nèi)聚而治。在6G網(wǎng)絡(luò)上通過在信息技術(shù)融合和服務(wù)融合，對各種安全協(xié)議和安全制度的聚合，來對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)施安全性管理，6G由主動而生對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全措施應(yīng)形成獨(dú)立推動力，來同步性或者前瞻性地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全變革，并產(chǎn)生對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)自身穩(wěn)定的防御力。6G的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)生安全性結(jié)構(gòu)，將包括連接側(cè)安全和上網(wǎng)側(cè)安全性，如圖1所示。連接側(cè)安全性將采取“內(nèi)聚而治”，為6G內(nèi)生安全性網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)施“門衛(wèi)式”安全性保障；而上網(wǎng)域安全性提出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)自內(nèi)向外的安全性穩(wěn)定力量，是體現(xiàn)“主動以生”的關(guān)鍵方面。接入側(cè)信息安全將包括端口安全性和基站安全性，分別以接口側(cè)信息安全和網(wǎng)絡(luò)側(cè)信息安全的視角，對6G內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全潛在的安全性問題和挑戰(zhàn)展開剖析，并提出了具體的內(nèi)生安全保護(hù)內(nèi)容。

圖1 智能6G 架構(gòu)以及6G 安全和隱私問題Fig.1 Frameof 6G, issue of security and privacy about 6G

1.1 接入側(cè)安全

1.1.1 終端安全

6G互聯(lián)網(wǎng)是一種以陸地移動通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的空天海一體“泛在覆蓋”通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，海量異構(gòu)端口不僅意味互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)和外部連接有了許多不安全的威脅入口，而且也對互聯(lián)網(wǎng)連接驗(yàn)證協(xié)議、連接控制協(xié)議等提出了更高精度的需求，而現(xiàn)有機(jī)制雖然增強(qiáng)了客戶身份驗(yàn)證流程的安全性和身份保密性，但仍然面臨著連接后的合法使用被監(jiān)控、客戶業(yè)務(wù)被降解或者掉線等的嚴(yán)重漏洞。同樣，由6G垂直業(yè)務(wù)應(yīng)用催生下的多樣化軟件定制切割網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，由于切割端口開放性、切割連接協(xié)議的不同等因素增大了連接威脅口，使得終端連接的安全形勢變得更加嚴(yán)峻。

1.1.2 基站安全

基站安全方面存在著偽基站所造成的各類安全危險，雖然目前的基站認(rèn)證制度已對偽基站的連接防護(hù)有了一定高度的提升，但仍然無從防范以偽基站當(dāng)作中繼節(jié)點(diǎn)的各種威脅，比如利用假基站結(jié)合異地的惡意客戶端讓受害者終端用戶“合法”的連接異地可信基站。另外，基站的驗(yàn)證機(jī)制并不能夠充分地保證在偽基站之中所存在可疑無線廣播環(huán)境條件下，基于終端單播消息的完整性安全和基址側(cè)播消息的真實(shí)性。而利用重復(fù)真實(shí)基站訊號或參數(shù)信息來作為“偽裝”的假基站，則大大提高了主鑒別的復(fù)雜性和精度。所以，基站安全性方面存在著假基站對無線環(huán)境的不安全、假基站主鑒別難。

1.2 網(wǎng)絡(luò)側(cè)安全

隨著無線通信技術(shù)向垂直產(chǎn)業(yè)的全面滲透，6G網(wǎng)將全面整合利用物聯(lián)網(wǎng)、邊界運(yùn)算、新一代人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)，在生產(chǎn)工業(yè)、教育健康業(yè)等應(yīng)用領(lǐng)域深入賦能。6G網(wǎng)絡(luò)安全能力將不僅關(guān)系人們個體利益，更是關(guān)系整個行業(yè)和社區(qū)的穩(wěn)定運(yùn)營。在行業(yè)需求拉動下的大量異構(gòu)設(shè)備接入、泛在性智能和網(wǎng)絡(luò)通信計算能力的持續(xù)下降，則將給網(wǎng)絡(luò)側(cè)安全提供了全新的威脅和挑戰(zhàn)。由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布式配置和邊界節(jié)點(diǎn)自身資源的局限，將導(dǎo)致邊界網(wǎng)絡(luò)存在著邊界信息受威脅、網(wǎng)絡(luò)的安全狀況難以探知、分布式架構(gòu)不易防范等安全挑戰(zhàn)。針對邊界數(shù)據(jù)保護(hù)，中國互聯(lián)網(wǎng)側(cè)信息安全委員會既應(yīng)全面保障對大異構(gòu)小數(shù)據(jù)的保密性和完整性保障，以增強(qiáng)對數(shù)據(jù)防篡改、反偽造的能力，也應(yīng)全方位地提升對邊界數(shù)據(jù)的安全獲取能力，以支撐中國6G互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施整合與開放發(fā)展的新形勢。

2 AI在6G中提供安全和隱私保護(hù)

（1）數(shù)據(jù)信息中毒，這種情況下，主要指的是因?yàn)樵趯τ谙嚓P(guān)信息應(yīng)用之中嵌入容易出錯的標(biāo)記方面的信息，或者是對于相應(yīng)的修改目標(biāo)以及配套的對象，出現(xiàn)誤導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法；（2）針對由于局部上傳或者是在操作權(quán)重方面的信息，來對于計算的分布式過程做好改變；（3）出現(xiàn)了模式中毒，這種情況主要是出現(xiàn)了惡意模型代替出部署的模式。針對其中三個不同類型的威脅形式之中，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了中毒問題，屬于一個首要的挑戰(zhàn)，需要對此制定出配套的殺毒應(yīng)用。

2.1 在使用AI識別/優(yōu)化6G之前的安全問題

對于支持SDNNFV的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)之中，可以采取深度強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層威脅監(jiān)測和防范方式。同部分傳統(tǒng)方案一樣，它們也可以高效地對抗IP攻擊，以及流表過載的進(jìn)攻、DDoS、控制平面飽和攻擊，另外，配合服務(wù)器地址的供給應(yīng)用ML方式的整個處理過程持續(xù)時間較短、精確度較高，所以在SDN環(huán)境中對于相應(yīng)的測試DDoS進(jìn)攻，得到了證實(shí)。而通過配合6G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，能夠期望按照需要動態(tài)的部署虛擬化應(yīng)用功能。這樣采用ML的自適應(yīng)性安全技術(shù)，整體的方案可以更加可有效地對抗SDNNFV威脅。因?yàn)樵O(shè)備資源的局限，大規(guī)模的異智能安全和隱私防護(hù)仍然是AI在6G信息系統(tǒng)中重要角色的組成部分。針對AI在pre_6G系統(tǒng)的安全、以及結(jié)構(gòu)的信息應(yīng)用、包括技術(shù)安全，以及在6G信息應(yīng)用，針對互聯(lián)網(wǎng)中存在的密鑰管理的問題，應(yīng)用更大規(guī)模的設(shè)備，從而產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)信息，容易致使傳統(tǒng)的“認(rèn)證/授權(quán)”體系沒有辦法很好的實(shí)現(xiàn)大型物聯(lián)網(wǎng)中提供更加充分的安全性保障。6G之中的子網(wǎng)絡(luò)也能夠?qū)⑵湟暈楸镜氐?G網(wǎng)在垂直區(qū)域以外的延伸，對于子網(wǎng)之中以及不同的子網(wǎng)間也更加具備基于學(xué)習(xí)的安全技術(shù)。針對部署外圍的應(yīng)用ML的計算的方式，也能夠更好的捕捉部分子網(wǎng)的活動，從而有效的監(jiān)測源自出惡意流量信息。為了能夠更好的提升網(wǎng)絡(luò)效能，需要保證不同的子網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用安全，從而充分的獲取更加安全的信息，保證能夠及時的將其注入到ML模型之中，并且確認(rèn)是否存在惡意供給，并使用動態(tài)對策。

2.2 使用AI優(yōu)化6G架構(gòu)的安全問題

和目前所有根據(jù)人工智能體系一樣，6G網(wǎng)絡(luò)有著同樣的系統(tǒng)應(yīng)用。對于分布式的特征，主要是通過邊緣聯(lián)合的學(xué)習(xí)模式，進(jìn)一步在大型的設(shè)備以及數(shù)據(jù)信息環(huán)境中來提升網(wǎng)絡(luò)的安全性，從而更加有效的保證了整個通信的安全與有效性。6G架構(gòu)主要是設(shè)想互聯(lián)智能技術(shù)，通過不同的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)上來對于AI進(jìn)行應(yīng)用，通過其從最底層阻止了微單元云服務(wù)器上的所出現(xiàn)的服務(wù)攻擊。結(jié)合當(dāng)前的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)之中相應(yīng)設(shè)備，之中大部分連通性將允許多基地臺通過AI分類算法評價設(shè)備的行為，采取加權(quán)平均的模式，共同的對真實(shí)性進(jìn)行判別。微型小區(qū)和多址技術(shù)之間往往會出現(xiàn)頻繁的轉(zhuǎn)換，所以通過利用基于行為的模式，將能夠更好的降低由于頻繁密鑰互換而帶來的費(fèi)用。通過應(yīng)用關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)，在子網(wǎng)層和廣域網(wǎng)層之間能夠?qū)崿F(xiàn)不同層級的授權(quán)工作。

3 AI的6G網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)問題和對策

雖然人工智能技術(shù)是6G體系中的關(guān)鍵技術(shù)，但是新一代人工智能也有其安全性、隱私權(quán)和道德的問題。比如在無人駕車使用情景中，如果進(jìn)攻者通過無人機(jī)在道路橫幅上投放一張進(jìn)行操作的道路燈圖片，以誤導(dǎo)在自主行駛汽車中使用人工智能技術(shù)的行駛控制，新一代技術(shù)就會是發(fā)起智能入侵的有效工具，從而使得模型機(jī)器掌握不正確。比如數(shù)據(jù)注入、數(shù)據(jù)操作、邏輯破壞等病毒攻擊?；蛘呤褂镁闹谱鞯膶箻颖咎颖懿《竟?，對判斷階段產(chǎn)生的負(fù)面影響。模式抽取、模式反轉(zhuǎn)和成員判斷都是可能通過API的對ML模式的進(jìn)攻。解決辦法：通過抵抗性機(jī)器學(xué)習(xí)和移動目標(biāo)防護(hù)等潛在策略，能夠建立彈性的AI體系。包括病毒攻擊的輸入檢測和魯棒學(xué)習(xí)、針對性規(guī)避入侵的針對性培訓(xùn)和防護(hù)凈化方式、對付基于API攻擊的差異安全性和同態(tài)加密，和其他防護(hù)方式等。在上述防護(hù)方式中，防護(hù)的提高與信息系統(tǒng)總體性能降低中間的平衡點(diǎn)，是一種設(shè)計挑戰(zhàn)。

3.1 人工智能中的隱私問題

因?yàn)槿斯ぶ悄懿僮飨到y(tǒng)具備了大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘能力，再加上未來電腦的處理速度以及對未來互聯(lián)網(wǎng)的高智能化要求，人工智能操作系統(tǒng)很容易泄露秘密。6G必須使用數(shù)十億臺裝置獲取大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)分析，但使用者卻無法了解外部信息系統(tǒng)怎樣管理他的個性數(shù)據(jù)分析。因此，所建立的智慧應(yīng)用體系依賴于物理數(shù)據(jù)屬性，也可以使用大規(guī)模用戶的私人數(shù)據(jù)分析。向人工智能操作系統(tǒng)提交大規(guī)模個性數(shù)據(jù)分析的物聯(lián)網(wǎng)裝置也是數(shù)據(jù)信息竊取的潛力目標(biāo)，比如低功率感應(yīng)器裝置。對ML進(jìn)行模型逆向攻擊的檢索訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息，也可以是侵犯秘密的源頭。方法：采用邊緣的聯(lián)合學(xué)習(xí)，透過實(shí)現(xiàn)物理控制來維護(hù)更靠近使用者的個人數(shù)據(jù)，并以此保障數(shù)據(jù)信息安全。

3.2 人工智能在6G應(yīng)用的落腳點(diǎn)

人工智能技術(shù)在6G的應(yīng)用，應(yīng)該聚焦在怎么利用人工智能分析信道特性，而不是信源特性。5G是在原有人工智能上外加的功能，希望未來6G是原生的人工智能。人工智能在6G應(yīng)用的落腳點(diǎn)，主要應(yīng)該放在信道處理而非信源處理，建議主攻重點(diǎn)為一層到三層的低層，以及控制面，而不是主攻應(yīng)用層。

3.3 使用AI攻擊6G

采用AI的智能技術(shù)攻擊者的解決方法通常是采取更智慧的防御系統(tǒng)，并且也可利用計算機(jī)自身的分布式智力。根據(jù)計算中毒攻擊的最簡易防范技術(shù)，經(jīng)過對比原有數(shù)據(jù)輸入與壓縮數(shù)據(jù)輸入之間的模型預(yù)測，就能夠探測到對抗性模型，但如果兩種預(yù)估的結(jié)果差異較大，則原有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就似乎遭到了破壞（對抗性樣本）。為維護(hù)系統(tǒng)輸入輸出完整性（在部署階段），可采取多種方式，比如輸入輸出的模糊管理和預(yù)測凈化。6G網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的可能應(yīng)用領(lǐng)域還有多傳感器擴(kuò)大現(xiàn)實(shí)、連接智能機(jī)器人系統(tǒng)和自治控制系統(tǒng)、無線腦機(jī)交換、智慧電網(wǎng)2.0、電子工業(yè)五點(diǎn)零等，為增強(qiáng)6G技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的安全性。

4 結(jié)語

綜上所述，AI是下一代6G移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的核心技術(shù)，而確保安全又是達(dá)到6G這一目標(biāo)的關(guān)鍵因素。因此支持AI的6G系統(tǒng)必須為網(wǎng)絡(luò)安全問題提出智慧、強(qiáng)健的信息安全方案。文章中闡述的智能安全和保護(hù)成為AI在6G體系中的重要組成部分，在國際上面臨諸多機(jī)會與挑戰(zhàn)。此外，還通過探討基于人工智能的安全性與方面的新挑戰(zhàn)來判斷未來的發(fā)展走向，并提出了有效的解決辦法。