本文提出并实验验证了一种针对基于5G独立组网（SA）的无人机超视距（BVLOS）运行场景的新型时间性攻击方法——FlyBlind。在典型BVLOS无人机系统中，指挥控制（C2）数据和视频反馈共享同一用户面，运营商通常依赖延迟和可用性等链路质量指标来评估连接状态，并依靠网络切片之间的软隔离来保证一定程度的服务区分。然而，现有研究未充分探讨一种风险：一个被授权的同租户（co-tenant）能否在不中断连接的情况下，使地面控制站（GCS）的态势感知状态变得过时。FlyBlind正是利用这一盲区：攻击者作为相邻切片的合法租户，持续维持合法的上行链路需求，在软隔离机制下与目标无人机切片竞争空闲资源，从而在不对C2流量进行直接干扰、也不借助恶意基站（rogue gNB）的前提下，导致GCS接收到的遥测数据逐渐老化。作者将这种效应形式化为“静默状态陈旧”（Silent State Staleness），并定义为可验证的“假健康”谓词。在专用测试平台上，实验结果显示：GCS处的遥测数据陈旧时间可饱和至约12秒，位置估计与地面真实位置之间的偏差达到数十米，而同时单向延迟（OWD）的p99值仍保持在数十毫秒，链路可用性超过99.9%，飞行器继续以GUIDED模式运行且未触发任何失效保护机制。这表明，在当前非对称上行链路资源管控部署中，仅依赖链路健康监测无法察觉状态陈旧问题，必须在目的地侧主动验证状态新鲜度。该研究属于安全研究类别，适合关注5G切片安全、无人机通信安全、以及关键基础设施防护的研究人员和蓝队成员阅读。