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。