O modelo é baseado em uma combinação de perfil de eventos de segurança baseado em correlação e análise mútua de correlação de eventos de segurança usando uma rede neural totalmente conectada (FCNN), rede neural convolucional (CNN) e memória de curto prazo longa (LSTM, a qual é bem adequada para classificar, processar e prever séries temporais com intervalos de tempo de duração desconhecida). Assim foi implementado um sistema de detecção de ameaças em rede 5G baseado em IA, chamado 5G-NTD, em quatro fases (primeira:rotulação de dados, segunda: pré-processamento, terceira: dados aplicados no FCNN, CNN e LSTM executado no sistema 5G-N5D, quarta: modelos gerados são armazenados e podem ser carregados posteriormente para detecção de intrusão em rede em tempo real)