5G網絡的推出速度慢得驚人。作為一個概念，它于2016年推出，但直到2019年才在全球范圍內推出。四年后，在大多數國家，擁有5G設備的人數仍然很少。

目前還不確定，普及緩慢背后的原因是負擔能力、缺乏必要性，還是關于它的嚴重錯誤信息的傳播。然而，針對5G的一個可以理解的批評是用戶面臨的潛在網絡安全風險。

以下指南將概述2023年用戶必須意識到的5G網絡安全風險以及如何防范這些風險。

5G的潛力

當談到5G網絡時，專家們贊揚了高速和低延遲的優勢以及它可以應用的所有用例。另一個顯著的優勢是，5G比其前身更優化地消耗功率，并提供更高的數據容量。

所有這些功能都有可能使物聯網設備以前所未有的規模進行連接。這使更多的家庭和消費者能夠使用更快的智能設備，從而允許更多的智能建筑，如智能家居、校園和城市。

然而，5G網絡是復雜的。它們被設計用來處理大量不同類型的數據，因此必須使用復雜的軟件進行管理。

5G網絡的設計者已經認識到，自動擴展和適當處理5G負載的最有效方法是通過人工智能和機器學習模型。不幸的是，這種方法為不良行為者引入了新的攻擊面。

5G網絡的攻擊面

管理5G網絡的復雜軟件有可能成為網絡安全的盲點。它可能是許多不良行為者的主要入口。他們可以嘗試滲透5G的軟件來劫持和操縱網絡，盡管這不是消費者和運營商應該關注的唯一漏洞或攻擊類型。

由于5G網絡的建設和運營方式，它們比以前的網絡更難安全。它們有更多的攻擊面，可以通過以下方式加以利用:

數據中毒

機器學習算法允許計算機系統識別模式，使它們能夠根據提供的信息做出自主決策和預測。機器學習技術的使用一直在迅速增長，預計在未來七年內，該行業的市場規模將增長近10倍。大多數模型都是使用范例數據(也稱為訓練數據)開發的，這些數據可能會被網絡罪犯“毒害”。

數據中毒是一種對抗性機器學習的形式，惡意行為者試圖迫使機器學習或人工智能系統犯錯誤。通過引入損壞或不準確的訓練數據，他們可以制造安全盲點，使他們能夠逃脫檢測并在雷達下飛行。

為了防止機器學習模型中的數據中毒，組織可以使用異常值檢測技術，包括輸入驗證、速率限制、回歸測試、手動調節和統計技術。

中間人攻擊

5G頻率的最大優勢之一是它們可以包含比以前標準更大的帶寬。但這一功能通常是以覆蓋范圍為代價的，因為數據在5G網絡中的傳輸距離比4G或3G網絡短。

網絡提供商通常通過在單個覆蓋區域的不同地點安裝小型蜂窩和femtocell(節點)來解決這一限制。例如，這可以是燈柱或建筑物的一側。

不幸的是，這些節點的安裝增加了惡意行為者潛在攻擊面的數量。如果網絡犯罪分子要破壞這些小單元中的任何一個，他們就可以執行所謂的中間人攻擊，允許他們訪問網絡流量并操縱數據移動。

不幸的是，許多運營商不保護這些設備，因此它們仍然是2023年最大的5G網絡安全風險之一。網絡提供商必須對這些節點和通過它們傳輸的數據流量進行加密。這是對抗企圖發動中間人攻擊的不良行為者的唯一可靠方法。

利用連接設備漏洞

隨著廉價物聯網設備的涌入，許多設備在設計或制造時都沒有考慮到安全性。我們已經看到低端智能設備如何讓消費者面臨網絡安全威脅，它們也可能危及5G網絡。

隨著越來越多的人采用物聯網技術，它將創造更多的入口點，并使追蹤威脅媒介的起源變得更加困難。減輕這類攻擊的大部分責任都落在了消費者的肩上。

降低5G設備的風險

通常，設備用戶在更新設備軟件時往往會拖延。這些更新通常具有安全更新功能，可以幫助制造商保護設備，并針對新發現的漏洞進行修補。因此，我們強烈建議消費者確保他們的5g連接設備是最新的。

在設備的安全堆棧中添加防病毒或防火墻也是一個好主意。此外，更重要的是，鼓勵消費者從經過認證的供應商、品牌和制造商那里購買。雖然它們可能有點貴，但這種做法增加了您選擇的設備免受最新攻擊的可能性。

如果你經營的企業使用5G，你必須確保你的內部網絡和連接到它的軟件是安全的。例如，當地的醫療診所，如牙科或驗光業務，通常依賴直接通信軟件與患者保持聯系，但他們必須確保他們使用的服務將對患者數據保密。

牙科診所確保患者和網絡安全的一種方法是使用帶有加密和多因素身份驗證等安全功能的牙科軟件。從本質上講，用戶必須將他們的設備視為5G網絡中的節點。一臺受損的設備可能會影響整個網絡，因此消費者需要保持知情和警惕。

結論

距離5G發布已經過去了近5年，但對大多數人來說，它仍然是一項相對較新的技術。世界上絕大多數人都沒有具備5G功能的設備，因此很難預測當5G的采用達到臨界規模時，會出現什么漏洞。也就是說，數據中毒、中間人攻擊和利用連接設備的漏洞是惡意行為者瞄準5G網絡的一些方式。

這些潛在的威脅不應阻止消費者利用這項技術帶來的諸多好處。然而，作為消費者或5G商業用戶，您必須始終保持適當的網絡安全衛生，以確保您覆蓋任何運營商盲點。