Застосування технології Federated Learning у сучасних телекомунікаційних системах: оптимізація мережевих ресурсів та кібербезпека

Анотація

У статті досліджено перспективи та методологію впровадження технології федеративного навчання (Federated Learning – FL) у сучасні телекомунікаційні мережі наступних поколінь (5G/6G). Розглянуто концептуальні засади FL як інноваційного під-ходу до розподіленого машинного навчання, що дозволяє здійснювати навчання глобальних моделей штучного інтелекту безпосередньо на периферійних пристроях (Edge computing) без необхідності централізованої передачі сирих даних на сервери обробки. Та-кий підхід суттєво знижує вимоги до пропускної здатності магістральних каналів зв’язку та мінімізує ризики витоку конфіденційної інформації користувачів.
Здійснено аналіз архітектурних особливостей інтеграції FL у телекомунікаційні системи, включаючи взаємодію периферійних вузлів, базових станцій та центрального агрегатора моделей. Особливу увагу приділено алгоритмам федеративної агрегації, зок-рема FedAvg та його модифікаціям, які забезпечують ефективне об’єднання локально навчених параметрів у глобальну модель. Досліджено роль FL у підвищенні рівня кібербезпеки сучасних телекомунікаційних систем. Встановлено, що використання децентралізованого навчання дозволяє значно зменшити поверхню атак, оскільки відсутня необхідність передачі персоналізованих даних у централізовані сховища. Водночас проаналізовано потенційні загрози, пов’язані з атаками на модель (model poisoning, inference attacks), що потребують додаткових механізмів захисту та валідації оновлень.
Показано, що впровадження Federated Learning у поєднанні з технологіями Mobile Edge Computing (MEC) та Software Defined Networking (SDN) створює основу для побудови інтелектуальних, адаптивних та самоорганізованих телекомунікаційних мереж нового покоління. Отримані результати свідчать про високу перспективність FL як ключової технології для реалізації концепції мереж із вбудованим штучним інтелектом (AI-native networks), здатних ефективно функціонувати в умовах високої динаміки навантаження та обмежених ресурсів.

Ключові слова: телекомунікаційні системи, Federated Learning, федеративне навчання, периферійні обчислення (Edge Computing), 5G/6G, оптимізація трафіку, кібербезпека.