该论文提出了一种针对5G NR网络的跨层拒绝服务质量攻击（Denial of Service Quality, DoSQ）。攻击者通过解码5G基站在空口广播的下行控制信息（DCI），利用侧信道分析推断目标用户设备（UE）的应用层吞吐量（Goodput）。进而，攻击者在同一时隙（1ms）内针对受害UE的物理资源块（PRB）注入干扰，从而降低其应用层服务质量。实验基于私有5G NR测试平台，针对YouTube直播流实施攻击，结果显示能够将目标Goodput降低高达50%，而同一小区的非目标UE几乎不受影响。攻击者无需解密任何用户数据，仅凭DCI特征即可通过跨层分类器估计受害者的Goodput状态和趋势，在顶尖1%的置信度下达到0.87的精确度，相较于基准提升4.21倍。论文还提出了一种基于SSB跳频的反制措施，增加了攻击者重新同步的成本。该研究首次实证测量了无线层到应用层的侧信道，证明了协议感知的敌手可以利用该信道。

该论文研究了工业自动化中无线通信技术的安全与安全融合问题。随着工业4.0的推进，无线通信（如5G、Wi-Fi 6）被引入以提供更大灵活性，但也将安全系统暴露于更广泛的威胁面。新兴标准草案prEN 50742强制要求在安全关键通信中直接集成加密安全机制，以实现功能安全与网络安全的融合。论文通过完整的控制链进行了实证评估：从IO-Link Wireless安全设备到PLC（可编程逻辑控制器），基于OPC UA骨干网。测量了在以太网、Wi-Fi 6和私有5G网络上，prEN 50742定义的不同安全相关安全等级（Safety-Related Security Levels）下的延迟和抖动。结果表明，虽然加密执行时间可以忽略，但帧负载扩展严重限制了无线现场总线容量，将每个IO-Link Wireless轨道上的最大设备数从8个减少到2个。此外，尽管私有5G的平均延迟更高，但其延迟特性具有足够的确定性，能够保留功能安全看门狗余量，而无需许可的Wi-Fi 6则无法做到。论文贡献在于首次对prEN 50742标准下的安全-安全融合进行了实际测量，揭示了加密对现场总线容量的显著影响，并比较了不同无线技术的适用性。适合工业控制系统安全工程师、标准制定者和研究人员阅读。

本文提出了一种名为 FLINT 的新型黑盒指纹识别框架，旨在通过 5G 物理层（PHY）侧信道推断联邦学习（FL）模型的架构家族（如 CNN、RNN、Transformer）。传统针对 FL 的侧信道攻击通常假设攻击者具有网络层数据包级别的可见性，但在 5G PHY 层，用户有效载荷经过加密，且无线网络临时标识符（RNTI）可能随时间变化，使得此类假设不成立。然而，作者发现在物理下行控制信道（PDCCH）上广播的调度元数据保留了与架构相关的时序模式。FLINT 通过解码 PDCCH 调度信息、将变化的 RNTI 映射到物理用户设备，并应用多视图时序建模，成功区分了不同架构在训练过程中产生的独特行为。该泄漏具有安全重要性，因为知道客户端的模型架构可将被动侦察转变为针对性的下游利用。作者在基于 srsRAN 的空中 5G 测试平台上进行了广泛实验，结果表明 FLINT 在架构家族分类任务上达到了 0.930 的宏观 F1 分数。据作者所知，这是首个利用 5G 低层侧信道信息对 AI/ML 模型架构进行指纹识别的工作。

本文针对5G网络向抗量子安全过渡的需求，在分解式5G架构下，对嵌入式用户设备（UE）上的后量子密码（PQC）集成到TLS握手过程进行了能量感知的系统级评估。作者使用树莓派5模拟嵌入式处理平台，结合直接设备功耗测量，评估了NIST标准化的经典/后量子签名与密钥封装机制（KEM）组合在TLS握手过程中的性能。实验结果表明：延迟与能耗高度耦合，执行时间是能耗的主要决定因素；哈希签名方案（如SPHINCS+）的延迟和能耗分别是格基方案（如CRYSTALS-Dilithium）的4倍和2倍，而KEM的影响相对较小。进一步分析发现，系统整体性能主要受密码计算和并发竞争限制，而非网络传输。研究结论为5G移动环境下PQC的部署提供了实用指导，指出格基签名在安全性、效率和可扩展性之间取得了更优的平衡。 该工作适合5G安全架构师、密码实现工程师以及关注后量子密码在实际系统中能耗表现的科研人员阅读。

5G网络中的基站广播未经认证的系统信息（SI），所有用户设备（UE）在小区选择时都会读取这些信息。这使攻击者能够通过虚假基站（FBS）广播伪造的SI，诱骗UE驻留其小区。现有方法要求UE使用数字签名来认证系统信息块1（SIB1），但每次接收SIB1都需要进行计算密集的签名验证，给资源受限的UE带来沉重负担。本文提出TESLA-for-5G（TF5），一种针对5G SIB1的广播认证协议，结合了TESLA（时间高效流丢失容忍认证）与GG09 Schnorr类身份基签名（IBS）。在稳定状态下，TF5使UE能够使用对称MAC和延迟密钥披露来认证每个SIB1消息，无需对每条消息进行数字签名。初始信任通过在小区接入时使用轻量级GG09 IBS对TESLA参数进行引导，避免了证书分发的开销。作者在Tamarin形式化验证工具中，在Dolev-Yao敌手模型下对TF5进行了正式验证，并通过在OpenAirInterface 5G协议栈上的实现以及基于跟踪驱动的分析，证明了其在计算、通信和存储成本方面的优势。

基带固件是蜂窝通信中的关键组件，但因其专有、闭源以及状态化处理逻辑的复杂性，系统性安全测试面临巨大挑战。现有方法往往忽视基带任务间的依赖关系和输入处理逻辑的状态性，导致测试覆盖有限且效率低下。本文提出 Loris，一种针对商业基带固件的状态化模糊测试框架。Loris 采用迭代符号分析技术，逐步识别协议状态变量及其上的谓词，从而定义不同协议状态，同时缓解状态爆炸问题。这使得 Loris 能够对具有高漏洞潜力的程序区域进行定向探索和模糊测试。研究者在来自两家主流厂商的 5 款商用设备上评估了 Loris，覆盖 4G LTE 和 5G NR 两种制式，验证了其广泛适用性。测试共发现 7 个新漏洞，攻击者可通过空中接口利用这些漏洞，导致基带崩溃、远程代码执行或拒绝服务。该工作为基带固件安全测试提供了新思路，填补了状态化分析在闭源固件上的空白。

论文提出 Di5Guise 隐私增强架构，解决 5G 网络中 eSIM 设备身份与订阅者身份固定绑定导致的可关联性隐私问题。当前 eSIM 具有固定设备配置文件（包含密钥、证书、唯一 eUICC 标识符），该配置文件永久绑定设备上所有订阅配置，使得运营商视角的攻击者能够将不同订阅身份关联到同一设备，即使切换身份或使用流量混淆技术，仍可重构用户完整生活模式（在线活动、移动轨迹、真实身份）。Di5Guise 的核心组件是 vSIM（虚拟化 SIM 卡），它通过解耦设备身份与订阅身份，实现动态设备配置文件配置：每个订阅配置文件关联一个不同的、不可链接的设备配置文件，从而阻断关联。架构利用安全硬件（如可信执行环境）确保 vSIM 处于可信状态，与运营商建立信任。作者在 FPGA 板上实现原型，并集成到 srsRAN 开源 5G 基站软件中，验证了与现有 5G 基础设施的兼容性。实验使用复杂用户关联模型评估，结果显示，结合流量混淆时，Di5Guise 将用户重识别准确率从 93% 降至 49%，显著提升隐私保护效果。

该论文提出 ANONYCALL，一种在移动网络中实现原生私有通话的框架。当前移动通话中，呼叫方和被叫方的身份（电话号码）对网络运营商和中间节点可见，导致用户隐私泄露。ANONYCALL 旨在通过轻量级密码学协议与信令系统改造，在不改变现有蜂窝网络核心架构的前提下，为通话双方提供身份隐匿和端到端加密保护。该方法利用现有 SIM 卡的安全能力，结合临时身份标识生成与认证机制，避免依赖第三方可信实体。实验在模拟 LTE/5G 网络环境下评估，表明 ANONYCALL 能在几十毫秒内完成呼叫建立，附加延迟在可接受范围内，且对现有网元的改动最小。主要贡献包括：(1) 首个在标准移动网络层次实现原生私有通话的设计；(2) 一套可兼容现有 3GPP 信令流程的隐私保护协议；(3) 原型实现与性能评估，证明其实用性。

该论文针对5G-Advanced和新兴6G云原生电信架构面临的高度复杂、多层威胁向量和动态拓扑结构，提出了一种基于意图的声明式自主安全框架，其核心是TM Forum TR292I安全本体v4.0.0的设计与标准化。该方法利用描述逻辑（DL）和自动图推理，在闭环执行管道中实时动态消除活跃威胁，同时平衡功能保护期望与非功能资源影响（如延迟与计算开销之间的权衡）。通过分布式拒绝服务（DDoS）攻击缓解场景的结构化形式验证演练，论文展示了自动推理如何在无需人工干预的情况下解决运行时约束冲突，验证了模型驱动架构的可行性。该框架旨在解决手动命令式配置带来的严重延迟窗口问题，使攻击者难以利用。研究主要贡献包括：标准化安全本体的设计、基于意图的自主决策机制、以及形式化验证方法，适合电信安全架构师、云原生网络运营商及自动化安全研究人员阅读。

本文研究了蜂窝网络中公共预警系统（PWS）的安全问题，该系统用于在地震、恶劣天气等威胁事件中向特定地理区域内的所有移动电话广播紧急警报。攻击者可能伪造这些警报，传播虚假新闻或钓鱼链接，导致公众恐慌或用户受害。作者首次提出并实现了开源的5G紧急警报欺骗攻击：通过修改OpenAirInterface（OAI）无线接入网（RAN）代码，利用软件定义无线电（SDR）执行伪造警报的广播，并辅以自定义网络管理系统自动配置网络和警告参数。实验分析了不同智能手机在多种条件下的行为，结果表明设备容易显示欺骗警报，且警报机制支持多种实际攻击场景，而不仅仅是简单显示警告。为应对这一威胁，作者在OAI中提出并实现了一种轻量级跨小区验证机制：设备将接收到的警报与相邻小区的广播进行比较，将单一来源的警报标记为可疑。该工作揭示了5G紧急警报系统的安全脆弱性，并提供了实用的检测方法。