5G/6G 通信网络中基于深度强化学习的内生安全防御机制研究 ——以零信任架构为视角
作 者：
郝景毅
摘 要：
5G 和 6G 通信网络具备高速率、低时延以及广连接的特性，为社会各个领域的数字化转型提供了有力支撑。然而，其复杂的架构和多样化的应用场景也带来了前所未有的安全挑战。传统安全机制依靠静态规则和外围防护，很难应对动态演化的攻击模式，文章从零信任架构视角出发，探讨深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在内生安全防御机制中的应用。文章对 5G/6G 网络所面临的安全威胁与需求特征进行分析，阐述内生安全与零信任的融合思路，提出一个包含感知层、决策层和执行层的整体框架。该框架强调动态信任评估与细粒度控制，展现出适应、实时以及跨场景泛化的优势，最后结合网络切片、边缘计算与物联网接入等场景，探讨其应用前景，期望为未来网络安全体系的演化提供参考。
来 源：
《信息产业报道》 2025-12