Extracting and ranking for the threats of the radio access network layer of the ۵th generation mobile network base on risk analysis
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 87
فایل این مقاله در 37 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JEMSC-12-2_002
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1405
چکیده مقاله:
The fifth generation of mobile networks (۵G) offers new and advanced services such as virtual/augmented reality (AR/VR), high-quality video streaming, remote surgery, Internet of Things (IoT), and smart cars with stringent requirements. In this article, we review the ۵G architecture and then focus on the Radio Access Network (RAN) architecture, and collect the threats, vulnerabilities, and security solutions provided by researchers and academic authorities in this field. In this article, we also rank RAN threats in the ۵G network. To rank threats, we assign a score to each threat by introducing a risk criterion, and finally, we analyze the risk by assessing the impact/severity and probability of success of the threats on the ۵G network, so that we can provide a good ranking for the threats. The results of our studies and analyses in this article inform ۵G network operators which threats should be prioritized. The results of this paper will guide to secure the ۵G network and deploy security solutions.
کلیدواژه ها:
Fifth Generation Mobile Network (۵G) ، RAN Security Threats and Vulnerabilities ، RAN Security Solutions ، Threat Prioritization
نویسندگان
- -
Invited Professor of Telecommunication Engineering at Qom University of Technology, Qom, Iran, https://orcid.org/۰۰۰۰-۰۰۰۲-۵۹۸۲-۵۴۴۰
- -
Associated professor, ICT Research Institute, Iran Telecommunication Research Center (ITRC), Tehran, Iran, https://orcid.org/۰۰۰۰-۰۰۰۱-۹۸۵۲-۵۴۵۱
- -
PHD Student, Imam Husein university, Tehran, Iran, https://orcid.org/۰۰۰۰-۰۰۰۲-۷۱۳۰-۸۸۲۵
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :