装置、方法和计算机程序与流程

本公开涉及用于提供用于适用于但不排他地认知自治网络的跨域可信人工智能应用的框架的装置、方法和计算机程序。

背景技术：

1、通信系统可以被视为通过在通信路径中涉及的各个实体之间提供载波来实现两个或更多个实体(诸如通信设备、基站和/或其他节点)之间的通信会话的设施。

2、通信系统可以是无线通信系统。无线系统的示例包括基于诸如由3gpp提供的那些的无线电标准操作的公共陆地移动网络(plmn)、基于卫星的通信系统和不同的无线局域网(例如无线局域网(wlan))。无线系统通常可以被划分为小区，因此通常被称为蜂窝系统。

3、通信系统和相关联的设备通常根据给定的标准或规范来操作，该标准或规范规定了与系统相关联的各种实体被允许做什么以及应该如何被实现。应当被使用用于连接的通信协议和/或参数也通常被定义。标准的示例是所谓的5g标准。

4、需要提供使通信服务提供方(csp)能够控制和优化通信系统元件的复杂网络的控制系统。

5、被采用的当前方法中的一个是闭环自动化和机器学习，它可以被内置到自组织网络(son)中，使运营方能够自动优化无线电接入网络中的每个小区。

技术实现思路

1、根据第一方面，提供了一种装置，包括被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的部件，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

2、被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的部件可以被配置为促进以下至少一项，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：定义跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；配置跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；测量跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；以及报告与跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度。

3、跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度函数可以包括以下至少一项：公平性；可解释性；以及鲁棒性。

4、被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的部件可以被配置为用于以下项，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：获得跨域机器学习或人工智能质量可信度，跨域机器学习或人工智能质量可信度被配置为：覆盖域特定的机器学习或人工智能质量可信度要求、以及跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道的约束；将跨域机器学习或人工智能质量可信度转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度；以及提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度。

5、被配置为将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的部件可以被配置为基于跨域网络服务的风险水平将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

6、被配置为将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的部件可以被配置为基于用于跨域网络的至少一个服务水平协议要求，将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量，其中至少一个服务水平协议包括以下至少一项：服务类型；服务优先级；以及至少一项关键性能指标度量。

7、被配置为提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的部件可以被配置为：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

8、被配置为提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的部件可以被配置为：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的策略管理器，跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的所述机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域策略管理器获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

9、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；管道标识参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；类别标识参数，被配置为标识该至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

10、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求还可以包括以下至少一项：期望的公平性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的相对公平性水平；期望的可解释性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的可解释性水平；期望的技术鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的技术鲁棒性水平；以及期望的对抗鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的对抗鲁棒性水平。

11、被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的部件可以被配置为用于以下项，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：生成跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以实现用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现；以及从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能能力信息响应，报告针对用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现。

12、跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；以及范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道。

13、该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求还可以包括管道阶段参数，该管道阶段参数被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

14、被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的部件还可以被配置为用于以下项，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：从网络运营方获得跨域可信度人工智能报告请求或订阅；基于来自网络运营方的所述跨域可信度人工智能报告请求或订阅，生成域特定的可信度人工智能报告请求或订阅并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中域特定的可信度人工智能报告请求或订阅被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，以提供至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能接收机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；将从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道接收的机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告存储在跨域信任知识数据库中；基于至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知，生成并传递跨域可信度人工智能报告。

15、跨域可信度人工智能报告请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定机器学习或人工智能管道的阶段。跨域可信度人工智能报告请求还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；公平度量解释的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量解释；可解释性度量的列表，被配置为标识要被报告的可解释性度量；解释的列表，被配置为标识要被报告的解释；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；技术鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量解释；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量解释；开始时间参数，被配置为标识用于报告的开始时间；结束时间参数，被配置为标识用于报告的结束时间；以及报告间隔参数，被配置为标识用于报告的周期间隔。

16、跨域可信度人工智能报告订阅可以包括：域范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

17、跨域可信度人工智能报告订阅还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；可解释性度量的列表，被配置用于标识要被报告的可解释性度量；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；以及交叉报告阈值参数，被配置为标识度量或度量解释针对其被报告的阈值。

18、根据第二方面，提供了一种方法，包括：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

19、促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能可以包括促进以下至少一项，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：定义跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；配置跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；测量跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；以及报告与跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度。

20、跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度函数可以包括以下至少一项：公平性；可解释性；以及鲁棒性。

21、促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能可以包括，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：获得跨域机器学习或人工智能质量可信度，跨域机器学习或人工智能质量可信度被配置为：覆盖域特定的机器学习或人工智能质量可信度要求和跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道的约束；将跨域机器学习或人工智能质量可信度转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度；以及提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度。

22、将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量可以包括基于跨域网络服务的风险水平将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

23、将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量可以包括基于用于跨域网络的至少一个服务水平协议要求，将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量，其中至少一个服务水平协议包括以下至少一项：服务类型；服务优先级；以及至少一项关键性能指标度量。

24、提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量可以包括：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

25、提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量可以包括：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的策略管理器，跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的所述机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域策略管理器获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

26、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；管道标识参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；类别标识参数，被配置为标识该至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

27、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求还可以包括以下至少一项：期望的公平性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的相对公平性水平；期望的可解释性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的可解释性水平；期望的技术鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的技术鲁棒性水平；以及期望的对抗鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的对抗鲁棒性水平。

28、促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能可以包括，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：生成跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以实现用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现；以及从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能能力信息响应，报告针对用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现。

29、跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；以及范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道。

30、该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求还可以包括管道阶段参数，该管道阶段参数被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

31、促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能还可以包括，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：从网络运营方获得跨域可信度人工智能报告请求或订阅；基于来自网络运营方的所述跨域可信度人工智能报告请求或订阅，生成域特定的可信度人工智能报告请求或订阅并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中域特定的可信度人工智能报告请求或订阅被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，以提供至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能接收机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；将从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道接收的机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告存储在跨域信任知识数据库中；基于至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知，生成并传递跨域可信度人工智能报告。

32、跨域可信度人工智能报告请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定机器学习或人工智能管道的阶段。跨域可信度人工智能报告请求还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；公平度量解释的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量解释；可解释性度量的列表，被配置为标识要被报告的可解释性度量；解释的列表，被配置为标识要被报告的解释；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；技术鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量解释；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量解释；开始时间参数，被配置为标识用于报告的开始时间；结束时间参数，被配置为标识用于报告的结束时间；以及报告间隔参数，被配置为标识用于报告的周期间隔。

33、跨域可信度人工智能报告订阅可以包括：域范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

34、跨域可信度人工智能报告订阅还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；可解释性度量的列表，被配置用于标识要被报告的可解释性度量；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；以及交叉报告阈值参数，被配置为标识度量或度量解释针对其被报告的阈值。

35、根据第三方面，提供了一种装置，包括至少一个处理器和至少一个存储器，该至少一个存储器包括用于一个或多个程序的计算机代码，该至少一个存储器和计算机代码与至少一个处理器一起被配置为使该装置至少：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

36、被引起以促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的该装置可以被引起以促进以下至少一项，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：定义跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；配置跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；测量跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度；以及报告与跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度。

37、跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度函数可以包括以下至少一项：公平性；可解释性；以及鲁棒性。

38、被引起以促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的该装置可以被引起以，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：获得跨域机器学习或人工智能质量可信度，跨域机器学习或人工智能质量可信度被配置为：覆盖域特定的机器学习或人工智能质量可信度要求和跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道的约束；将跨域机器学习或人工智能质量可信度转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度；以及提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能质量可信度。

39、被引起以将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的该装置可以被引起以基于跨域网络服务的风险水平将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

40、被引起以将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的该装置可以被引起以基于用于跨域网络的至少一个服务水平协议要求，将跨域机器学习或人工智能可信度质量转化为至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量，其中至少一个服务水平协议包括以下至少一项：服务类型；服务优先级；以及至少一项关键性能指标度量。

41、被引起以提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的该装置可以被引起以：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

42、被引起以提供用于至少两个域中的至少一个域的至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量的该装置可以被引起以：生成跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求并将其传递给至少一个域特定的策略管理器，跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以配置用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道；以及基于用于至少两个域中的至少一个域的所述机器学习或人工智能管道的配置的实现，从至少一个域策略管理器获得跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托响应。

43、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；管道标识参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；类别标识参数，被配置为标识该至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度质量。

44、跨域可信度机器学习或人工智能配置或委托请求还可以包括以下至少一项：期望的公平性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的相对公平性水平；期望的可解释性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的可解释性水平；期望的技术鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的技术鲁棒性水平；以及期望的对抗鲁棒性参数，被配置为指示用于域特定的机器学习或人工智能管道的期望的对抗鲁棒性水平。

45、被引起以促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的该装置可以被引起以，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：生成跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能，以实现用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现；以及从至少一个域特定的机器学习或人工智能可信度功能获得跨域可信度机器学习或人工智能能力信息响应，报告针对用于至少两个域中的至少一个域的机器学习或人工智能管道的能力发现。

46、跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；以及范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道。

47、该跨域可信度机器学习或人工智能能力信息请求还可以包括管道阶段参数，该管道阶段参数被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

48、被引起以促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的该装置还可以被引起以，其中跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制：从网络运营方获得跨域可信度人工智能报告请求或订阅；基于来自网络运营方的所述跨域可信度人工智能报告请求或订阅，生成域特定的可信度人工智能报告请求或订阅并将其传递给至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中域特定的可信度人工智能报告请求或订阅被配置为控制至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能，以提供至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道可信度功能接收机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知；将从至少一个域特定的机器学习或人工智能管道接收的机器学习或人工智能能力信息和/或至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告存储在跨域信任知识数据库中；基于至少一个域特定的机器学习或人工智能管道报告响应或通知，生成并传递跨域可信度人工智能报告。

49、跨域可信度人工智能报告请求可以包括：域范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该请求正在寻址的域特定机器学习或人工智能管道的阶段。

50、跨域可信度人工智能报告请求还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；公平度量解释的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量解释；可解释性度量的列表，被配置为标识要被报告的可解释性度量；解释的列表，被配置为标识要被报告的解释；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；技术鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量解释；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量解释的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量解释；开始时间参数，被配置为标识用于报告的开始时间；结束时间参数，被配置为标识用于报告的结束时间；以及报告间隔参数，被配置为标识用于报告的周期间隔。

51、跨域可信度人工智能报告订阅可以包括：域范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域；范围参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道；以及管道阶段参数，被配置为标识该订阅正在寻址的域特定的机器学习或人工智能管道的阶段。

52、跨域可信度人工智能报告订阅还可以包括以下至少一项：公平性度量参数的列表，被配置为标识要被报告的公平性度量；可解释性度量的列表，被配置用于标识要被报告的可解释性度量；技术鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的技术鲁棒性度量；对抗鲁棒性度量的列表，被配置为标识要被报告的对抗鲁棒性度量；以及交叉报告阈值参数，被配置为标识度量或度量解释针对其被报告的阈值。

53、根据第四方面，提供了一种装置，包括被配置为促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能的电路系统，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

54、根据第五方面，提供了一种计算机程序，包括计算机可执行代码，该计算机可执行代码在至少一个处理器上运行时被配置为：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

55、根据第六方面，提供了一种包括指令的计算机程序[或包括程序指令的计算机可读介质]，用于使装置执行至少以下：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

56、根据第七方面，提供了一种非瞬时性计算机可读介质，包括程序指令，用于使装置执行至少以下：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

57、根据第八方面，提供了一种非瞬时性计算机可读介质，包括程序指令，用于使装置执行至少以下：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

58、根据第九方面，提供了一种计算机可读介质，包括程序指令，用于使装置执行至少以下：促进跨域网络服务相关的机器学习或人工智能管道可信度功能，其中该跨域机器学习或人工智能管道用于包括至少两个域的认知自治网络的控制。

59、一种装置，包括用于执行如上所述的方法的动作的部件。

60、一种装置，被配置为执行如上所述的方法的动作。

61、一种计算机程序，包括程序指令，用于使计算机执行如上所述的方法。

62、一种存储在介质上的计算机程序产品，可以使装置执行本文所描述的方法。

63、一种电子设备，可以包括如本文所描述的装置。

64、一种芯片组，可以包括如本文所描述的装置。

65、本技术的实施例旨在解决与现有技术相关联的问题。

66、在上文中，已经描述了许多不同的方面。应当理解，另外的方面可以通过上述方面中的任何两个或更多个方面的组合被提供。

67、各种其他方面还在下面的详细描述和所附权利要求中被描述。

68、缩略语表

69、ai： 人工智能

70、can： 认知自主网络

71、cd： 跨域

72、cn： 核心网

73、cnf： 认知网络功能

74、crud： 创建、读取、更新、删除

75、cdsmd： 跨域服务管理域

76、cu： 集中单元

77、du： 分布式单元

78、e2e： 端到端

79、e2esmd： 端到端服务管理域

80、hleg： 高水平专家组

81、mano： 管理和编排

82、md： 管理域

83、ml： 机器学习

84、qci： qos类别标识符

85、qoe： 体验质量

86、qos： 服务质量

87、qot： 可信度质量

88、ran： 无线电接入网络

89、rru： 远程无线电单元

90、sla： 服务水平协议

91、tai： 可信人工智能

92、taif： tai框架

93、tn： 传送网络

94、umts： 通用移动电信系统

95、urllc： 超可靠低延时通信

96、vnf： 虚拟网络功能

97、v2x： 车辆到一切

98、wi： 工作项目

99、3gpp： 第三代合作伙伴项目

100、5g： 第五代

101、5gc： 5g核心网

102、5gs： 5g系统