今日的交通運輸系統不僅能讓我們從甲地移動到乙地，更能協助我們解決交通管理、資源分配的問題，以及城市發展對環境的衝擊。現在，交通運輸系統再也不單純只是一項移動工具，而是一種能夠陪伴、引導我們並提供客製化旅程的行動電腦。網路技術的結合使得交通運輸邁入了「智慧運輸系統」(Intelligent Transportation Systems，簡稱ITS) 的時代，藉由大數據分析來找出問題，解決都市塞車的問題。
根據研究機構 Counterpoint 預測，至 2022 年，內建連網能力的車輛將成長 270%，這還不包含已經導入網路並可連接使用者物聯網 (IoT) 裝置的車輛，而這一切將歸功於歐盟的 eCall 計畫。使用者對 ITS 的持續關注、5G 技術衍生的契機以及汽車相關產業 (如保險業與 OEM 製造業) 的其他商機，都被視為促進 ITS 普及的誘因。
繼續閱讀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。
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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為了延長人類壽命、增進人類福祉，醫療科技隨時都在創新突破，提供最先進的醫療服務和治療方法。正如許多其他產業一樣，工業物聯網（IIoT） 正迅速帶動醫療及醫藥界網路與資訊基礎架構的轉型。隨著 IIoT 的導入，醫療資料及資訊的存取更加便利且隨手可得，隨時都能監控病患的最新狀態，即時分享最新的治療進展。
然而，IIoT 的快速普及，也並非全無風險。醫療相關單位首先必須了解 IIoT 若未建置妥當將帶來什麼樣的危險。在水、電、瓦斯等公共事業領域，IIoT 的威脅很可能造成連鎖效應，波及廣大民生用戶。
在醫療界，這類風險也許可以大幅降低，但後果卻同樣會危及生命安全。
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