안전한 차세대 셀룰러 네트룰렛 양방 배팅 개발
ECE 조교수 Francesco Restuccia, William Lincoln Smith 교수 Tommaso Melodia 교수 및 Khoury 부교수 Alina Oprea 교수는“복원 된 디자인 데이터 중심 Nextg Open Radio Networks”에 대한 $ 900,000 NSF 보조금을 받았습니다.
초록 출처 :NSF
사회는 셀룰러 네트룰렛 양방 배팅에 점점 더 의존하고 있기 때문에 네트룰렛 양방 배팅가 사이버 공격에 대해 안전하다는 것을 보장하는 것이 중요합니다. 차세대 셀룰러 네트룰렛 양방 배팅는 공간, 시간, 주파수 및 장치에서 실시간 리소스 최적화를 달성하기 위해 기계 학습 (ML) 알고리즘에 의존 할 것으로 예상됩니다.
소설 최적화 프레임 룰렛 양방 배팅가 개방형 RANS에서 적대적 ML 공격을 모델링하기 위해 조사됩니다. 이러한 결과는 ML 아키텍처 검색 알고리즘을 설계하여 공격하기에 회복력이있는 개방형 ran에 대한 ML 모델을 찾는 동시에 엔드 투 엔드 대기 시간 및 에너지 소비와 같은 제약 조건을 만족시키는 데 사용됩니다.