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位于歐洲中部的列支敦士登大學(xué)的學(xué)術(shù)研究人員稱，只需利用一種極為簡單的網(wǎng)絡(luò)干擾策略，惡意黑客就能在毫不知曉內(nèi)部情況的情況下破壞5G網(wǎng)絡(luò)的流量，即便對方部署了先進(jìn)防御措施。該研究團(tuán)隊(duì)稱，攻擊的關(guān)鍵在于使用對抗性機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)，這類技術(shù)不依賴于任何先驗(yàn)知識(shí)或?qū)δ繕?biāo)網(wǎng)絡(luò)的前期偵察。

在7月4日發(fā)表的研究論文中，該團(tuán)隊(duì)描述了新一代5G網(wǎng)絡(luò)可能面臨的一類全新對抗性機(jī)器學(xué)習(xí)攻擊。這篇論文題為《荒野網(wǎng)絡(luò)：5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施面臨對抗性實(shí)例》，由Giovanni Apruzzese、Rodion Vladimirov、Aliya Tastemirova和Pavel Laskov共同撰寫。

隨著5G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的部署，越來越多設(shè)備借此進(jìn)行流量傳輸，過去傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包管理方法不再適用。研究人員指出，為了解決這個(gè)問題，不少電信運(yùn)營商開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對流量進(jìn)行分類和優(yōu)先級(jí)排序。

事實(shí)證明，這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型正是5G網(wǎng)絡(luò)體系中的軟肋。只要混淆這些模型并重新調(diào)整其優(yōu)先級(jí)排序，惡意黑客即可實(shí)現(xiàn)流量篡改。研究人員提到，通過利用垃圾流量淹沒網(wǎng)絡(luò)，這種名為“近視攻擊”可以“拿下”5G移動(dòng)設(shè)備。

圖：近視攻擊威脅模型

研究人員寫道，這種攻擊方式的基本思路是對數(shù)據(jù)集做出輕微篡改。通過執(zhí)行一系列簡單操作，如附有額外數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)包請求等，機(jī)器學(xué)習(xí)模型將會(huì)獲得預(yù)期之外的信息。隨著時(shí)間推移，這些有毒請求將逐步改變機(jī)器學(xué)習(xí)軟件的行為、阻止合法網(wǎng)絡(luò)流量，并最終拖慢甚至中止數(shù)據(jù)流傳輸。

雖然這一攻擊手段的真實(shí)效果，具體取決于5G網(wǎng)絡(luò)類型以及實(shí)際部署的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但研究人員的實(shí)驗(yàn)室測試提供了令人心憂的結(jié)果。在6次實(shí)驗(yàn)測試中，他們在沒有運(yùn)營商、基礎(chǔ)設(shè)施或機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的情況下成功了5次。

Apruzzese在采訪中表示，“只需將垃圾數(shù)據(jù)附加至網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中，即可輕松實(shí)現(xiàn)攻擊。事實(shí)上，其中一次測試甚至證明，即使網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的有效載荷與目標(biāo)ML模型毫無關(guān)系，攻擊也能獲得成功。”

從長期來看，這種攻擊手段造成的影響相對沒那么惡劣。但由此引發(fā)的服務(wù)中斷和網(wǎng)絡(luò)傳輸減緩，還是會(huì)給那些希望使用5G網(wǎng)絡(luò)的用戶帶來困擾。

研究團(tuán)隊(duì)解釋道，這項(xiàng)研究的最大意義，在于提醒人們必須找到一套更加強(qiáng)大的模型，用于測試和解決未來5G網(wǎng)絡(luò)內(nèi)實(shí)際部署的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的種種漏洞。

圖：論文提出5G機(jī)器學(xué)習(xí)安全評(píng)估框架的工作流程

研究團(tuán)隊(duì)寫道，“5G范式催生出一類新的有害對抗性ML攻擊。這類攻擊的準(zhǔn)入門檻較低，而且現(xiàn)有對抗性ML威脅模型無法對其做出定性。此外，這也提醒我們必須對這類漏洞做出主動(dòng)評(píng)估。”

一段時(shí)間以來，對抗性機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能（AI）一直是信息安全社區(qū)的關(guān)注重點(diǎn)。雖然人們認(rèn)為野外出現(xiàn)的真實(shí)攻擊數(shù)量極少，但已經(jīng)有多位專家警告稱，算法模型可能極易受到有毒數(shù)據(jù)的影響，最終被惡意黑客玩弄于股掌之間。

參考資料：techtarget.com

來源:安全內(nèi)參