English(EN) AutoSec-RAN: Specification-Grounded LLM Fine-Tuning for Automated Security Analysis of O-RAN

新的 LLM 框架自动化 O-RAN 安全分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了 AutoSec-RAN，一个新颖的框架，通过微调大型语言模型来自动化开放无线接入网 (O-RAN) 系统的安全分析。该方法利用 Mistral-7B-Instruct 的基于规范的微调以及对标准文档的检索增强生成 (RAG)。该系统在 5G/O-RAN 测试台上进行了测试，平均评委得分为 0.713，展示了其在验证 AI 原生 O-RAN 安全方面的潜力。 AI

影响该框架可以通过自动化复杂的分析任务来增强下一代通信网络的安全性验证过程。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Anoop Mishra, Joshua Moore, Aly Sabri Abdalla, Vuk Marojevic · 2026-10-15 04:00

AutoSec-RAN：基于规范的 LLM 微调，用于 O-RAN 的自动化安全分析

arXiv:2610.15995v1 Announce Type: cross Abstract: This paper presents AutoSec-RAN, a specification-grounded large language model (LLM) framework for automated security triage of Open Radio Access Network (O-RAN) testing. Unlike approaches relying on static rule sets or privileged…

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AutoSec-RAN：基于规范的 LLM 微调，用于 O-RAN 的自动化安全分析

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