6G सक्षम इंटरनेट ऑफ थिंग्स के लिए एज लर्निंग: कमजोरियों, डेटा सेट और रक्षा का एक व्यापक सर्वेक्षण

पाँचवीं पीढ़ी (5G) के वायरलेस नेटवर्क का इंटरनेट ऑफ एवरीथिंग (IoE) अनुप्रयोगों और भविष्य के नेटवर्क (जैसे, छठी पीढ़ी (6G) नेटवर्क) में तैनाती ने सुरक्षा और गोपनीयता के संदर्भ में कई परिचालन चुनौतियों और सीमाओं को उठाया है। एज लर्निंग एक उभरती हुई विधि है जो वितरित क्लाइंट्स के बीच मॉडल को प्रशिक्षित करने का प्रयास करती है, जबकि डेटा की गोपनीयता सुनिश्चित करती है। जब इस दृष्टिकोण को भविष्य के नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर (जैसे, 6G) में एकीकृत किया जाता है, तो यह संसाधन प्रबंधन और व्यवहार भविष्यवाणी जैसी चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल कर सकता है। हालाँकि, एज लर्निंग (जिसमें वितरित गहरे शिक्षण शामिल हैं) को छेड़छाड़ और हेरफेर के प्रति संवेदनशील माना जाता है। यह सर्वेक्षण लेख एज लर्निंग से संबंधित कमजोरियों और 6G सक्षम इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) प्रणालियों के लिए रक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हुए विद्यमान साहित्य की एक समग्र समीक्षा प्रदान करता है। 6G-IoT सुरक्षा के लिए मौजूदा मशीन लर्निंग पद्धतियों और मशीन लर्निंग से जुड़े खतरों को समग्र रूप से सीखने के मॉडल के आधार पर वर्गीकृत किया गया है, अर्थात्: केंद्रीकृत, संघीय, और वितरित। फिर, हम 6G-IoT इंटेलिजेंस के लिए उभरती तकनीकों का अवलोकन प्रदान करते हैं। हम मशीन लर्निंग के खिलाफ हमलों पर मौजूदा शोध का एक समग्र सर्वेक्षण भी प्रस्तुत करते हैं और खतरे के मॉडल को आठ श्रेणियों में वर्गीकृत करते हैं, अर्थात्: बैकडोर हमले, प्रतिकूल उदाहरण, संयुक्त हमले, विषाक्तता हमले, सिबिल हमले, बेज़ैंटीन हमले, अनुमान हमले, और ड्रॉपिंग हमले। इसके अतिरिक्त, हम एज लर्निंग से संबंधित कमजोरियों के खिलाफ रक्षा विधियों के आधुनिकतम तरीकों का एक व्यापक और विस्तृत वर्गीकरण और तुलनात्मक सारांश प्रदान करते हैं। अंततः, जैसे-जैसे नए हमले और रक्षा प्रौद्योगिकियाँ विकसित होती हैं, 6G सक्षम IoT के लिए नई अनुसंधान और भविष्य की समग्र संभावनाओं पर चर्चा की जाती है।