본 논문은 6G O-RAN 환경에서 완전 자동화된 엔드 투 엔드 위협 완화를 위한 에이전트 기반 AI 프레임워크인 MobiLLM을 제시한다. MobiLLM은 LLM(Large Language Models) 기반의 모듈형 멀티 에이전트 시스템을 통해 보안 워크플로우를 조정한다. 이 프레임워크는 실시간 데이터 분류를 위한 위협 분석 에이전트, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용하여 이상 징후를 특정 대응책에 매핑하는 위협 분류 에이전트, O-RAN 제어 인터페이스를 통해 완화 조치를 안전하게 운영하는 위협 대응 에이전트를 특징으로 한다. MITRE FiGHT 프레임워크 및 3GPP 사양과 같은 신뢰할 수 있는 지식 기반을 기반으로 구축되었으며, 강력한 안전 가드레일을 갖춘 MobiLLM은 신뢰할 수 있는 AI 기반 네트워크 보안을 위한 청사진을 제공한다. 초기 평가는 MobiLLM이 복잡한 완화 전략을 효과적으로 식별하고 조정하여 응답 지연 시간을 크게 줄이고 6G에서 자율 보안 운영의 타당성을 보여준다.
