趨勢科技最新的研究探討了5G網路所面臨的威脅 – 從SIM卡劫持、身份詐騙、假新聞、下毒（poisoning）機器學習(Machine learning,ML)規則到操縱商業決策，以及如何透過基於身份的作法來防護及解決。
許多產業都想開始去利用5G所帶來的速度、自動化及全球影響力，而對其中大多數來說這都是新的電信技術。通常他們都還沒有做好準備、技術不夠且設備不足，無法應對許多強大新技術突然一起出現。這使得老練的駭客團體以及全球電信業界內復雜漏洞所造成的影響變得更加嚴重。除了它本身已有的風險外，還可以被利用成為相當強大的攻擊引擎。
很難一次解釋清楚這複雜性。可以利用較小規模的非公共網路（NPN）或“園區本地端5G”來說明和闡述。報告中會以一個NPN 5G工廠作為範例。
5G非公共網路（NPN）的風險和威脅
我們最新的研究探討了5G網路所面臨的威脅 – 從SIM卡劫持、物聯網身份詐騙、錯誤的決策引擎資料和日誌，以及下毒（poisoning）機器學習規則來操縱商業決策。我們還研究了如何透過基於身份的安全作法來減輕及應對這些風險和威脅。
下毒（poisoning）決策引擎及人工智慧-機器學習（ML）部署
5G和5G NPN依靠於自動化的巢狀層次（雲端內的雲端）。各種決策引擎的這類相依關係是其速度及擴展性的關鍵要素。這種分層自動化在很大程度上依賴於調整模型，從而提高大規模部署的效率和成本節省。
主動錯誤遙測資料及被動盲點的注入就能會損害決策引擎，從而改變決策所根據的“地面實況（ground truth）”。這是真實的5G等級企業GIGO（垃圾進，垃圾出）。這在攻擊者穿越IOT感測器雲時最為有用。
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