Robust Anomaly Detection in O-RAN: Leveraging LLMs against Data Manipulation Attacks

📄 arXiv: 2508.08029v1 📥 PDF

作者: Thusitha Dayaratne, Ngoc Duy Pham, Viet Vo, Shangqi Lai, Sharif Abuadbba, Hajime Suzuki, Xingliang Yuan, Carsten Rudolph

分类: cs.CR, cs.ET, cs.LG

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

利用大语言模型解决O-RAN中的数据操控攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 异常检测 O-RAN 数据操控攻击 5G网络 机器学习 鲁棒性 实时系统

📋 核心要点

  1. 现有的传统机器学习方法在面对Unicode操控攻击时，容易出现崩溃和检测失效的问题。
  2. 论文提出利用大语言模型（LLMs）进行O-RAN架构中的异常检测，以增强对数据操控攻击的鲁棒性。
  3. 实验结果显示，LLM-based xApps在处理操控消息时保持了良好的性能，检测延迟低于0.07秒，适合近实时应用。

📝 摘要（中文）

随着5G和开放无线接入网络（O-RAN）架构的引入，网络部署变得更加灵活和智能。然而，这种复杂性和开放性也带来了新的安全挑战，特别是针对O-RAN平台中半标准化共享数据层（SDL）的数据操控攻击。恶意的xApps可以通过细微的Unicode修改（hypoglyphs）来利用这一漏洞，导致传统机器学习（ML）异常检测方法失效。本文探讨了大语言模型（LLMs）在O-RAN架构中进行异常检测的应用，证明LLM-based xApps在处理操控消息时表现出强大的操作性能，且检测延迟低于0.07秒，适合近实时部署。尽管初步检测准确性有待提高，但LLMs对输入数据中的对抗性攻击表现出良好的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决O-RAN架构中数据操控攻击对传统异常检测方法的威胁，尤其是Unicode操控导致的检测失效问题。现有的AutoEncoders等传统ML方法无法有效处理这些操控数据，容易崩溃。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLMs）对O-RAN中的异常检测进行增强，LLMs能够更好地处理复杂的输入数据，避免因数据操控而导致的系统崩溃。

技术框架：整体架构包括数据输入模块、LLM处理模块和异常检测输出模块。数据输入模块负责接收和预处理数据，LLM处理模块利用大语言模型进行数据分析，最后输出异常检测结果。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLMs应用于O-RAN的异常检测中，显著提高了系统对Unicode操控攻击的鲁棒性，与传统方法相比，LLMs能够有效处理操控数据而不崩溃。

关键设计：在设计中，LLMs的参数设置经过精细调整，以确保其在处理操控数据时的稳定性和准确性。损失函数的选择也经过优化，以适应异常检测的需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-based xApps在处理操控消息时表现出强大的鲁棒性，检测延迟低于0.07秒，适合近实时部署。尽管初步检测准确性有待提高，但相较于传统方法，LLMs在面对Unicode操控攻击时展现出显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括5G网络的安全防护和实时异常检测系统。通过增强O-RAN架构的鲁棒性，可以有效防止数据操控攻击，提升网络的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The introduction of 5G and the Open Radio Access Network (O-RAN) architecture has enabled more flexible and intelligent network deployments. However, the increased complexity and openness of these architectures also introduce novel security challenges, such as data manipulation attacks on the semi-standardised Shared Data Layer (SDL) within the O-RAN platform through malicious xApps. In particular, malicious xApps can exploit this vulnerability by introducing subtle Unicode-wise alterations (hypoglyphs) into the data that are being used by traditional machine learning (ML)-based anomaly detection methods. These Unicode-wise manipulations can potentially bypass detection and cause failures in anomaly detection systems based on traditional ML, such as AutoEncoders, which are unable to process hypoglyphed data without crashing. We investigate the use of Large Language Models (LLMs) for anomaly detection within the O-RAN architecture to address this challenge. We demonstrate that LLM-based xApps maintain robust operational performance and are capable of processing manipulated messages without crashing. While initial detection accuracy requires further improvements, our results highlight the robustness of LLMs to adversarial attacks such as hypoglyphs in input data. There is potential to use their adaptability through prompt engineering to further improve the accuracy, although this requires further research. Additionally, we show that LLMs achieve low detection latency (under 0.07 seconds), making them suitable for Near-Real-Time (Near-RT) RIC deployments.