AI赋能6G网络安全研究：智能威胁检测与自动化防御
引言
随着5G技术的⼴泛应⽤和6G时代的加速到来，全球通信⽹络正经历着前所未有的变⾰。6G⽹络不仅将带来更⾼的带宽、更低的时延和更⼴的连接，还将深度融合⼈⼯智能、区块链、数字孪⽣等前沿技术，构建⼀个万物智联、泛在智能的未来世界。然⽽，伴随技术进步⽽来的，是日益复杂和多样化的⽹络安全威胁。传统的被动防御机制已难以对6G⽹络所面临的挑战，迫切需要⼀种更智能、更主动、更具弹性的安全防护体系。
⼈⼯智能（AI）作为驱动6G⽹络发展的核⼼技术之⼀，在提升⽹络安全防护能⼒⽅⾯展现出巨⼤潜⼒。AI赋能的6G⽹络安全将从根本上改变威胁检测和防御的⽅式，实现从"被动响应"到"主动免疫"的范式跃迁。本⽂将深⼊探讨AI如何赋能6G⽹络安全，重点关注智能威胁检测与⾃动化防御的关键技术、架构设计以及未来发展⽅向。
1. 6G网络安全需求与挑战
6G网络作为未来数字世界的基⽯，其安全需求呈现出多层次、泛融合、强隐私的特点。从逻辑层⾯，6G⽹络可初步划分为基础设施与物理层、⽹络连接与功能层、以及能⼒开放与服务层。每个层次都面临着独特的安全挑战，并对安全防护提出了更高的要求。
1.1 能力开放与服务层：数据隐私与访问控制
在能力开放与服务层，6G网络将提供多样化的服务与应用接口，涉及海量⽤⼾敏感信息，如⽣物特征、行为数据和位置信息等。因此，数据安全与隐私保护成为核心目标。此外，泛在连接特性导致不同组织间的通信设备与服务应⽤共存，构建安全可靠的信任关系、实现轻量级分布式访问控制与认证授权⾄关重要。AI模型的抗攻击鲁棒性、实时更新机制以及模型可解释性，将是保障新兴技术与服务安全的关键。
1.2 网络功能与连接层：分布式协同与边缘防护
⽹络功能与连接层负责⽹络资源调度、连接管理和数据传输。其核⼼安全⽬标在于实现分布式⽹络的安全跨域协同。6G⽹络切片的安全隔离、控制⾯可信协同以及边缘⽹络的轻量化防护是本层的重点。AI技术将在此层⾯发挥关键作⽤，例如通过数字孪⽣技术实时仿真威胁演化，动态调整隔离策略；利⽤强化学习优化控制⾯策略；以及部署轻量级AI模型进行动态信任评估和本地化威胁检测。
1.3 基础设施与物理层：硬件可信与信号安全
基础设施与物理层由超密集异构节点构成，包括边缘计算节点、太赫兹基站和卫星基站等。保障海量硬件节点的可信运行是本层的核心安全⽬标。随着智能超表面（RIS）等物理层技术的突破，基础设施层已具备承载部分网络连接层安全功能的能力。硬件可信安全增强机制、物理层信号传输安全以及承载密钥生成能力，将是构建6G网络底层安全基石的关键。
2. AI赋能6G网络安全架构
AI技术与通信⽹络安全的深度融合始于5G时代，它推动⽹络安全架构从被动防御向主动防御演进。基于AI的决策算法与模型验证技术被⼴泛应⽤于网络安全领域，典型研究包括：L. CAVIGLIONE等通过神经⽹络与决策树构建检测模型，以设备能耗为特征，识别移动恶意软件利⽤合谋应⽤建⽴的隐蔽通信通道；M. BOTHA等将模糊逻辑神经⽹络与趋势分析相结合，构造主动动态检测模型，以减少和控制计算机系统中的⼊侵⾏为；蔡良伟等基于正态⾃适应遗传优化算法改进深度包检测⽅案，使正则表达式匹配的空间复杂度降低，可更好地发掘并控制应用层中的恶意流量。这些研究表明，AI技术在安全策略部署、⼊侵检测等自动化决策任务中展现出显著优势，增强了传统安全机制的稳定性、灵活性和实时响应能力。
然⽽，5G时代的AI应⽤主要集中于安全功能增强层⾯，与网络架构的深度集成不⾜，尚未实现安全能⼒与⽹络架构的有机融合，缺乏系统化的内⽣安全智能体系。在6G时代，通信网络呈现定制化、异构化和开放化的发展趋势，⽹络规模与复杂度显著提升，超低时延与超⼤带宽特性要求实时防护能⼒，个性化服务则加剧隐私保护难度。为应对以上安全挑战，亟需通过具备自感知、自决策、自学习能⼒的⼈⼯智能技术，构建体系化、⼀体化的内生安全架构。
随着通信技术从5G向6G演进，⽹络安全架构通过AI技术在⽹络各层次的不断深化，正逐步实现真正意义上的内⽣安全体系。基于⽂献[5]提出的6G⽹络内⽣安全框架，本研究构建了以⼈⼯智能为核⼼的分布式智能内生安全架构，其核心特征主要体现在以下4个⽅⾯。
2.1 主动免疫
基于多模态数据（包括流量特征、协议解析及物理层信号）的预训练威胁表征模型，融合在线学习机制实时捕获零⽇攻击特征，动态⽣成路由调整、虚拟补丁等防御策略，构建⽹络对未知威胁的主动免疫能⼒。该机制通过攻击前预判实现动态防御，例如采⽤扩散模型模拟⾼级持续性威胁（APT）攻击路径并实施预加固。相较于传统基于规则匹配的被动防御，该⽅案在检测与响应环节引⼊学习与预测机制，推动安全防护范式从“特征匹配”向“威胁推演”演进。
未来，6G网络将依托轻量级接入认证、量子密钥、区块链等先进安全技术，实现“安全内生”，为网络基础设施提供主动免疫能力
2.2 孪生互驱
⽹络孪⽣体采⽤强化学习算法在虚拟环境中预演各类攻击场景，⽣成防御策略并验证有效性后，将其同步⾄物理⽹络；信道状态信息、设备能耗等实时参数以极低时延同步⾄孪⽣模型，以提升仿真精度。典型应⽤包括基于孪⽣体提前模拟信道⼲扰攻击场景、制定训练抗⼲扰波束成形策略。相较于传统依赖静态测试⽤例验证安全能⼒的静态开环⽅案，孪⽣互驱通过⾼保真仿真与在线反馈，实现防御策略的低成本迭代，构建从虚拟推演到物理执⾏循环的安全闭环协同体系。
2.3 弹性自治
基于软件定义安全及⽹络功能虚拟化技术，传统基于专⽤硬件的安全功能（如防⽕墙、⼊侵检测系统等）被解耦为可编程的虚拟安全功能组件，实现按需定制与动态部署。基于意图⽹络实时感知业务需求与威胁态势，⾃动拆分、组合异构安全资源，实现安全策略的弹性伸缩与⽆缝迁移。例如，在分布式拒绝服务（DDoS）攻击突发时，快速调度边缘计算资源部署流量清洗服务，在攻击结束后⾃动释放。相较于传统安全资源固定配置，弹性⾃治实现安全资源的动态编排与按需供给，适配6G⽹络⾼动态、多场景的业务需求，同时优化资源利用率与成本效益。
2.4 分布协同
基于区块链与联邦学习实现跨域节点间的可信协作，消除对中⼼化信任锚点的依赖。节点间借助智能合约共享威胁情报，并参与联邦模型训练以提升全局检测精度；利⽤⻔限签名技术等达成分布式共识，即便部分节点遭劫持，依然能够保障决策的可靠性。例如，在多运营商联合检测跨境APT攻击场景中，通过联邦学习实现模型聚合，达成联合安全威胁检测。相较于传统中⼼化安全运维模式，群体共识通过分布式智能架构抵抗单点失效⻛险，并借助群体博弈机制有效抵御⼥巫攻击与合谋作恶行为。
6G⽹络基于以上4项特征，分别实现了威胁感知决策、策略推演验证、资源弹性调度、效能评估优化。该逻辑闭环的4阶段协同作⽤，形成了6G⽹络内生安全架构。
3. 6G网络安全关键技术
3.1 分布式机器学习
6G网络基础设施呈分布式架构，数据量大且分散。分布式机器学习通过本地训练、传输特定数据特征而非原始数据流的方式，解决传统集中式架构的延迟和隐私问题。它通过群体学习实现横向协同防御，多智能体强化学习实现纵向协同防御，以及联邦学习实现隐私协同防御，从而提升威胁响应效率、完善防御策略并增强数据隐私保护。
3.2 AI大模型
面对6G网络中跨模态深度伪造、量子计算破解和隐蔽性APT攻击等复合威胁，传统防御机制受限。AI大模型凭借跨模态关联推理、小样本自主进化和生成式威胁模拟能力，成为6G网络“智能内生安全”的关键支撑。通过增量预训练、提示工程和参数微调，构建面向特定场景的定制化安全策略，推动防御体系从“被动响应”向“威胁预判”转变。
3.3 轻量级认证授权与访问控制技术
针对6G网络全域覆盖、超密集接入和高移动性场景，新一代认证授权与访问控制技术以“持续验证、动态授权”的零信任架构为支撑。它通过融合多维上下文信息和抗量子轻量级密钥交换技术实现动态信任评估和安全认证；通过微隔离策略实现动态化的最小权限访问控制；通过分布式认证网络消除对中心化信任锚点的依赖，最终实现“AI原生零信任”的安全架构。
3.4 数字孪生
数字孪生技术将闭环控制理念引入6G网络安全，通过“感知-决策-执行-验证”的实时反馈循环，实现安全防御从开环到闭环的转变。它通过实时数据同步、虚拟推演与策略优化、以及闭环执行与验证，模拟攻击传播、评估防御策略、量化防御副作用，显著提升系统适应能力，推动网络安全从“开环经验驱动”向“闭环系统科学”演进。
3.5 无线物理层安全技术
无线物理层安全技术利用无线信道的空间传输特性和硬件不可克隆性，实现无需预置密钥、低计算开销的空口安全防护。它通过基于信道特征的指纹动态密钥生成实现“一次一密”的安全传输；通过可编程智能反射面增强安全传输，抑制窃听；通过新型通信介质（如太赫兹通信、可见光通信）实现原生性安全增强，从而构建“信号传输全链路免疫”的内生安全体系，推动6G网络安全从“信道加固”向“语义免疫”演进。
4. 总结
AI与6G网络的深度耦合正在重构⽹络安全的基础防护范式与技术体系。本文系统阐述了6G网络安全架构及其核心技术，基于分布式智能协同、动态信任评估和虚实闭环控制机制，成功应对6G异构环境下的新型安全威胁。然而，AI模型可解释性不⾜、算力实时性受限以及物理层安全鲁棒性欠缺等关键问题仍有待解决。未来研究应重点探索跨模态威胁建模、轻量化边缘智能部署及量⼦安全融合⽅向，推动6G网络安全实现从“被动防御”到“主动免疫”的范式跃迁，为智能社会的数字化转型构建可靠的安全基座。