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摘要：针对AI原生6G核心网面临的攻击面“质变型扩张”挑战，提出一种端到端方法，为AI原生6G核心网的安全架构设计提供结构化的需求分析与问题定义基础。通过攻击面分类，系统化分析AI模型、开放接口及异构组件共模所面对的攻击面，明确零信任与内生安全互补的边界判定准则，构建安全需求矩阵，揭示出核心网10类功能模块中有8类需二者协同的量化结论。将安全需求映射至uRLLC、eMBB跨域漫游及AI智能体决策等典型场景，验证了协同策略在不同SLA约束下的可行性。
关键字：6G核心网；AI原生；攻击面分析；零信任；内生安全
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.09.017
引言
开放架构的引入为AI原生6G 核心网带来全新安全风险[1]。模型投毒、对抗样本等动态AI 攻击可突破传统边界防护，攻击面由网元NF 细化至容器Pod并发生质变扩张，威胁具备概率驱动、跨域传播、零日短时响应特征。智能架构使威胁由静态漏洞转为动态漂移风险，异构跨域部署则进一步放大全网级联攻击危害。学界提出了融合零信任与内生安全构建防御体系的思路，但现有研究存在三大短板。一是二者融合缺乏清晰范式边界与系统化协同设计方法；二是尚未形成多维攻击面分类框架，安全需求分析无结构化依据；三是缺失攻击面到安全需求的端到端建模手段，安全架构设计缺少问题导向支撑[2-3]。
