5G-Shark: A Network Security Auditor for 5G Subscriber Privacy and Unauthenticated Signalling Resilience
该论文针对 5G 移动网络的安全与隐私保证在真实商用网络中是否真正生效这一问题展开研究。作者指出，先前研究普遍忽略了一个关键区分：残余暴露风险其实来自两类完全不同的根因——一是协议设计层面的固有缺陷（即便运营商完全符合 3GPP 规范，攻击
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← 返回所有主题Drishti: AI-Led Human-Directed Vulnerability Auditing for 5G Cores
本文提出了一种名为 Drishti 的、由 AI 主导但由人类指导的漏洞审计框架，针对开源 5G 核心网软件中漏洞验证与影响评估成本高昂的问题。作者指出，随着 AI 辅助代码审查的发展，生成候选缺陷已不再困难，真正的瓶颈在于验证和影响评估，