Leveraging Large Language Models for DRL-Based Anti-Jamming Strategies in Zero Touch Networks

要約

第 6 世代 (6G) ネットワーキングの夜明けが近づくにつれ、通信と自動化において前例のない進歩が約束されています。
6G の主要なイノベーションの 1 つはゼロ タッチ ネットワーク (ZTN) の概念で、人間の介入を最小限に抑えて完全に自動化された自己最適化ネットワークの実現を目指しています。
ZTN は効率性と拡張性の点で利点を提供しますが、透明性、適応性、人間の信頼をめぐる課題は依然として蔓延しています。
同時に、ラージ言語モデル (LLM) の出現により、自動プロセスと人間中心のインターフェイスの間のギャップを埋めることにより、ZTN フレームワークを向上させる機会が提供されます。
このペーパーでは、LLM の ZTN への統合を検討し、ネットワークの透明性を高め、ユーザー インタラクションを改善する LLM の可能性を強調します。
深層強化学習 (DRL) ベースのジャミング対策技術に関する包括的なケーススタディを通じて、LLM が複雑なネットワーク操作を直観的で人間が判読可能なレポートに抽出する方法を示します。
さらに、データのプライバシー、透明性、偏見の軽減に重点を置き、LLM と ZTN を融合する際の技術的および倫理的な複雑さに対処します。
将来を見据えて、私たちは LLM と ZTN の結びつきに新たな研究手段を特定し、自動化ネットワークの領域における持続的なイノベーションと学際的な相乗効果を提唱します。

要約(オリジナル)

As the dawn of sixth-generation (6G) networking approaches, it promises unprecedented advancements in communication and automation. Among the leading innovations of 6G is the concept of Zero Touch Networks (ZTNs), aiming to achieve fully automated, self-optimizing networks with minimal human intervention. Despite the advantages ZTNs offer in terms of efficiency and scalability, challenges surrounding transparency, adaptability, and human trust remain prevalent. Concurrently, the advent of Large Language Models (LLMs) presents an opportunity to elevate the ZTN framework by bridging the gap between automated processes and human-centric interfaces. This paper explores the integration of LLMs into ZTNs, highlighting their potential to enhance network transparency and improve user interactions. Through a comprehensive case study on deep reinforcement learning (DRL)-based anti-jamming technique, we demonstrate how LLMs can distill intricate network operations into intuitive, human-readable reports. Additionally, we address the technical and ethical intricacies of melding LLMs with ZTNs, with an emphasis on data privacy, transparency, and bias reduction. Looking ahead, we identify emerging research avenues at the nexus of LLMs and ZTNs, advocating for sustained innovation and interdisciplinary synergy in the domain of automated networks.

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