【未来移动通信论坛】2024年10.0Q-6G安全潜在关键技术白皮书_37页_4mb
报告摘要
6G安全潜在关键技术白皮书总结
核心内容概述
本白皮书系统分析了6G网络在安全方面的潜在关键技术,旨在构建一个具有内生安全基因的6G网络体系。6G网络由于其复杂性、开放性以及对多样化业务和用户需求的支持,使得传统安全边界模糊,攻击手段升级,因此必须采用主动免疫、弹性自治、虚拟共生、泛在协同等特性,构建以**“信任+安全”为核心理念的内生安全架构。白皮书从安全能力、安全控制、安全决策**三个层次出发,详细阐述了9项关键技术。
主要观点与关键信息
安全能力层关键技术
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无线物理层安全技术
- 场景与需求:支持万物互联,应对物联网设备处理能力有限和开放电磁环境带来的安全挑战。
- 技术原理:
- 物理层密钥生成:利用信道特征生成共享密钥,结合RIS等技术优化密钥生成性能。
- 物理层安全传输:通过波束赋形和人工噪声注入,提升通信安全性。
- 信道指纹认证:基于信道唯一性与时空特异性实现节点身份和数据包认证。
- 应用构想:构建6G空口物理层安全原子能力,与上层安全机制融合,实现轻量级安全能力。
- 挑战与建议:需探索信道感知与安全通信的融合机制,推动物理层安全技术的工程化应用。
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分布式信任技术
- 场景与需求:支持跨域资源共享、异构网络信任建立,构建去中心化信任机制。
- 技术原理:
- 区块链:实现去中心化、不可篡改的信任管理,支持联盟链和私有链部署。
- 分布式公钥基础设施(DPKI):实现证书和身份的跨域验证,提升CA可信度。
- 应用构想:构建基于区块链的6G信任平台,实现设备与用户身份的分布式认证。
- 挑战与建议:需研究适合6G的区块链结构,解决安全、速度与去中心化之间的矛盾。
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泛在可信技术
- 场景与需求:应对云边端融合带来的安全挑战,保障数据处理和跨域交互的安全性。
- 技术原理:基于可信计算,包括安全启动、可信度量、可信执行环境等。
- 应用构想:通过可信计算构建统一的安全解决方案,提升安全运维效率。
- 挑战与建议:需选择性实现可信计算功能,结合AI技术提升裁决效率,降低系统复杂度。
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量子安全技术
- 场景与需求:应对未来量子计算对传统密码体系的威胁。
- 技术原理:
- 量子密钥分发(QKD):基于量子力学原理实现理论安全的密钥分发。
- 后量子密码(PQC):采用抗量子攻击的密码算法,确保对称与非对称加密的兼容性与安全性。
- 应用构想:在6G中部署量子安全加密机制,保障核心网络与用户设备间的通信安全。
- 挑战与建议:需研究适用于6G的PQC算法,推动QKD技术的标准化与工程化。
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隐私保护技术
- 场景与需求:保障用户隐私,应对数据全生命周期中的隐私泄露风险。
- 技术原理:包括匿名化、数据脱敏、差分隐私、安全多方计算(MPC)等。
- 应用构想:构建覆盖数据采集、传输、处理和共享的隐私保护体系,支持联邦学习和智能合约。
- 挑战与建议:需建立统一的数据保护框架,推动隐私计算与加密技术的融合应用。
安全控制层关键技术
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安全能力服务化技术
- 场景与需求:支持6G网络的灵活、按需安全能力部署。
- 技术原理:基于软件定义安全(SDS),将安全能力原子化并统一编排。
- 应用构想:通过SDS实现安全能力的动态调度与按需服务,提升网络灵活性。
- 挑战与建议:需推动安全能力的标准化,关注AI模型的可解释性与安全性。
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拟态防御技术
- 场景与需求:保障6G云化与虚拟化网络的可靠性与韧性。
- 技术原理:基于动态异构冗余(DHR)架构,通过多执行体、裁决器、反馈控制实现安全重构。
- 应用构想:实现网络组件的动态迁移、清洗与重组,提升网络弹性与安全性。
- 挑战与建议:需优化资源调度策略,引入智能算法提升裁决效率与系统性能。
安全决策层关键技术
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AI安全管理与决策技术
- 场景与需求:支持6G网络智能化安全管理和决策,提升对安全威胁的识别与响应能力。
- 技术原理:利用AI算法对网络数据进行分析,实现智能威胁检测、策略自适应与自动化响应。
- 应用构想:结合NWDAF与联邦学习技术,实现多节点间的智能协同与安全策略优化。
- 挑战与建议:需关注AI模型的安全性与隐私保护,推动AI与安全的深度融合。
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DTN安全推演技术
- 场景与需求:支持数字孪生网络在安全推演、攻击预测与智能决策中的应用。
- 技术原理:
- 数据安全采集:确保数据全面性、可信性与机密性。
- 虚拟化场景构建:通过微服务架构实现灵活的仿真与推演。
- 应用构想:构建“物理—孪生”交互闭环,实现安全策略的动态更新与验证。
- 挑战与建议:需标准化数据接口,设计差异化的隐私保护方案,提升孪生模型的可信性。
技术分类与应用目标
| 层次 | 技术类别 | 应用目标 |
|---|---|---|
| 安全能力层 | 无线物理层安全、分布式信任、泛在可信、量子安全、隐私保护 | 提供基础安全能力,保障通信与数据安全 |
| 安全控制层 | 安全能力服务化、拟态防御 | 实现动态安全调度与网络弹性 |
| 安全决策层 | AI安全管理与决策、DTN安全推演 | 提升智能安全决策与推演能力 |
总体建议
- 技术融合:推动安全能力、安全控制与安全决策的深度融合,构建统一安全架构。
- 安全与网络同步研究:在推进网络架构演进的同时,同步开展安全技术研究,保障业务连续性与用户体验。
- 标准化建设:加快安全技术标准制定,推动行业共识与技术落地。
- AI与安全协同:结合AI技术提升安全决策能力,保障AI模型的鲁棒性与隐私安全性。
- 隐私与安全兼顾:在数据采集、传输、处理和共享过程中,综合使用隐私保护技术,确保数据全生命周期安全。
编写单位
本白皮书由以下单位共同编写完成:
- 中国移动通信集团有限公司
- 解放军信息工程大学
- 中国联通研究院
- 中国信息通信研究院
- 华为技术有限公司
- 中兴通讯股份有限公司
- 苹果研发(北京)有限公司
- 紫金山实验室
- 北京邮电大学
- 西安电子科技大学
- 奇安信科技集团股份有限公司
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