35、5G通信安全中的对抗性机器学习

5G通信安全中的对抗性机器学习

1. 个体理性行动的困境与网络犯罪

在某些情况下，每个参与者出于自身利益的独立理性行动可能会导致不理想的结果。以公地悲剧为例，农民们在公共土地上放牧奶牛。每个农民都受到激励，尽可能多地放牧奶牛以实现自身利益最大化，最终土地会因过度放牧而变得无用。这种困境在于，虽然每个个体都获得了最大利润，但损害却由群体共同承担，从长远来看，群体的利润变得不理想。

在网络犯罪方面，威胁个人数据的网络犯罪问题可能并不像传统观念认为的那么严重。像垃圾邮件和网络钓鱼这类网络犯罪，因其容易获利而对网络犯罪分子有吸引力，但也正因如此，会有太多人参与其中，使得轻松获取丰厚利润变得困难。

2. 机器学习算法的挑战

除了考虑理性计算，理解博弈论的陷阱也很重要。博弈论的解决方案并非总是可行的。在某些情况下，可能不存在均衡；即使存在均衡，采用均衡策略可能会涉及到难以计算的问题。

在机器学习算法实际应用之前，除了对抗攻击的挑战，还需要解决其他问题。基于机器学习的方法在网络安全应用中存在一些众所周知的问题，包括：
- 误报率高
- 缺乏无攻击的训练数据
- 易受对抗攻击
- 评估困难

基于机器学习的技术面临的主要挑战包括：
- 异常值检测
- 错误成本高
- 输出与解释之间的语义差距
- 网络流量的多样性

建议在使用机器学习技术时，要了解威胁模型、用于训练的数据以及分类结果。

3. 5G通信中的机器学习应用

5G作为第五代移动通信技术，凭借大规模MIMO、毫米波通信、网络切片、小基站和