本文来自微信公众号“网络研究院”。
5G网络的推出出奇地缓慢。作为一个概念，它于2016年推出，但直到2019年才在全球范围内推出。
四年后，在大多数国家地区，拥有5G设备的人数仍然很少。
不确定采用缓慢背后的原因是负担能力、缺乏必要性还是关于它的严重错误信息传播。
然而，可以对5G发起的一种可以理解的批评是用户面临的潜在网络安全风险。
以下指南将概述用户在2023年必须注意的5G网络安全风险以及如何防范这些风险。
5G的潜力
谈到5G网络，专家们称赞其高速和低延迟的优势以及它可以应用的所有用例。另一个显着优势是5G的功耗比其前身更优化，并提供更高的数据容量。
所有这些功能都有可能使物联网设备以前所未有的规模连接起来。这让更多的家庭和消费者能够使用速度更快的智能设备，从而实现更多的智能建筑，例如智能家居、校园和城市。
但是，5G网络很复杂。它们旨在处理大量不同类型的数据，因此必须使用复杂的软件对其进行管理。
5G网络的设计者了解到，自动缩放和正确处理5G负载的最有效方法是通过人工智能和机器学习模型。
不幸的是，这种方法为不良行为者引入了新的攻击面。
5G网络的攻击面
管理5G网络的复杂软件有可能成为网络安全的盲点。它可能是许多不良行为者的主要切入点。他们可以尝试渗透5G的软件来劫持和操纵网络，尽管这并不是消费者和运营商应该关注的唯一漏洞或攻击类型。
由于5G网络的构建和运营方式，它们比之前的网络更难保障安全。它们有更多的攻击面，可以通过以下方式加以利用：
数据中毒
机器学习算法允许计算机系统辨别模式，使它们能够根据提供的信息做出自主决策和预测。
机器学习技术的使用一直在快速增长，预计该行业在未来七年内的市场规模将接近其市场规模的10倍。
大多数模型都是使用样本数据（也称为训练数据）开发的，这些数据可能会被网络犯罪分子“毒化”。
数据中毒是一种对抗性机器学习形式，不良行为者试图迫使机器学习或人工智能系统出错。
通过引入损坏或不准确的训练数据，他们可以创建安全盲点，使他们能够逃避检测并在雷达下飞行。
为了防止机器学习模型中的数据中毒，组织可以使用涉及输入验证、速率限制、回归测试、手动调节和统计技术的离群值检测技术。
中间人攻击
5G频率的最大优势之一是它们可以包含比以前的标准更大的带宽。
但此功能通常以覆盖为代价，因为数据在5G网络中的传输距离比在4G或3G网络中的传输距离更短。
网络提供商通常通过在单个覆盖区域的不同地点安装小型基站和Femtocell（节点）来解决此限制。例如，这可以是灯柱或建筑物的侧面。
不幸的是，这些节点的安装扩大了不良行为者的潜在攻击面数量。如果网络犯罪分子要破坏这些小型基站中的任何一个，他们可以执行所谓的中间人攻击，从而允许他们访问网络流量并操纵数据移动。
不幸的是，许多运营商让这些设备处于不安全状态，因此它们仍然是2023年最大的5G网络安全风险之一。
网络提供商必须加密这些节点和通过它们的数据流量。这是对抗试图发起中间人攻击的不良行为者的唯一可靠方法。
利用连接设备漏洞
随着廉价物联网设备的涌入，许多设备在设计或制造时并未考虑到安全性。
我们已经看到低端智能设备如何让消费者面临网络安全威胁，它们还可能危及5G网络。
随着越来越多的人采用物联网技术，它将创建更多的切入点，并使跟踪威胁媒介的来源变得更加困难。
减轻这些类型攻击的大部分工作都落在了消费者的肩上。
降低5G设备的风险
通常，设备用户在更新他们的设备软件时往往会拖延。这些更新通常具有安全更新功能，可帮助制造商针对新发现的漏洞保护和修补其设备。
因此，强烈鼓励消费者确保他们的5G连接设备是最新的。
在适用的情况下向设备的安全堆栈添加防病毒软件或防火墙也是一个好主意。此外，更重要的是，鼓励消费者从经过验证的供应商、品牌和制造商处购买。虽然它们可能稍微贵一点，但这种做法增加了您选择的设备抵御最新攻击的可能性。
如果您经营一家使用5G的企业，则必须确保您的内部网络和连接到它的软件是安全的。例如，牙科或验光公司等当地医疗诊所通常会依靠直接通信软件与患者保持联系，但他们必须确保他们使用的服务能够为患者数据保密。
牙科诊所确保患者和网络安全的一种方法是使用具有加密和多因素身份验证等安全功能的牙科软件。
从本质上讲，用户必须将他们的设备视为5G网络中的节点。受损设备会影响整个网络，因此消费者需要保持知情和警惕。
5G发布已经快五年了，但对于大多数人来说，它仍然感觉像是一项相对较新的技术。世界上绝大多数人并不拥有具有5G功能的设备，因此很难预测当5G的采用达到临界点时会出现哪些漏洞。
也就是说，数据中毒、中间人攻击和利用连接设备的漏洞是不良行为者针对5G网络的一些方式。
这些潜在威胁不应阻止消费者利用该技术提供的众多好处。但是，作为消费者或5G企业用户，您必须始终保持适当的网络安全，以确保覆盖任何运营商盲点。
