Добро пожаловать, на чаепитье мои Сони🐭☕️
Я решила сделать вам сборник матерьялов по безопасности 5G📡
Здесь будут статьи и инкременты по атакам и их детектингу
Немного подробнее об обнаружение.
Так как в 5g плотно реализованно взаимодействие с нейронными сетями, на атаки на него это так же распознаются. По этому и некоторые предоставленные мной репозитории по теме поиска атак в 5G будут в основном связаны с ними.
Если вы не очень разбираетесь в них, то вот вам неплохая
книга как введение в нейронные сети + в будущее могу сделать сутью посвященную им 🧬
5GAD
Это набор данных по обнаружению атак на 5G для инструментов с машинным обучением
Он содержит два типа перехваченных сетевых пакетов-обычные пакеты не вредоносного трафика и атакующие пакеты от атак на ядро 5G, реализованных с помощью free5GC.
Захваты были собраны с помощью tshark или Wireshark на 4 разных сетевых интерфейсах в ядре 5G.
Файлы, начинающиеся с "allcap", содержат пакеты, записанные одновременно на всех четырех интерфейсах, другие файлы *.pcapng представляют те же данные, которые были разбиты на один из четырех интерфейсов.
Если вы создаете свою нейронку это может пригодиться вам для обучения
5G_security_malicious_traffic_detection Этот проект c NSW Hackathon 2020
Он представляет концепцию вычислений для обеспечения безопасности за счет получения потокового трафика из RAN и поиска вредоносного трафика на стороне мобильного граничного сегмента для быстрого распознавания угроз.
Таким образом, он отличается от решений, которые должны хранить данные из базовой сети и на втором этапе оценивать возможные угрозы.
Агрегация функций временного окна будет evt. Реализовано с помощью Spark.
ASD: Обнаружение симптомов аномалии. Он расположен в RAN и предназначен для быстрого поиска любых следов или признаков аномалии в сетевом трафике, генерируемом UE, подключенными к RAN.
NAD: Обнаружение сетевых аномалий. Это сборщик симптомов с метками времени и связанных с RAN, создаваемых и пересылаемых ASD, где центральный процесс, например, EPC, анализирует временную шкалу и взаимосвязь этих симптомов для выявления любой сетевой аномалии. Как только возникает аномалия, она немедленно передается в модуль мониторинга и диагностики.
Диагностика и политика сервера. Среда с графическим интерфейсом, которая создает графики взаимосвязанных зараженных устройств, а в случае ботнетов также и ботмастеров. Это дает эксперту возможность глубже изучить поток пакетов и инициировать профилактические действия. Реализована только генерация графа.
Вам будет интересно если вы хотите разобрать в распознавание атак
Distributed-Slice-mobility-attack-detection Статья про то как обильность между сегментами в сетях 5G обеспечивает мобильность пользовательских сеансов из одного сегмента сети в другой.
В ней будет упомянута новая атака на сетевые сегменты сетей 5G с использованием инициированной пользовательским оборудованием мобильности между сегментами. Производительность и экономический ущерб от DSM-атаки выше, чем от атак типа DDOS и Yo-Yo. Так же там опишут созидание модели глубокого обучения для эффективного обнаружения подобных атак.
#ss7 #mobile #network #5g #neural_networks #attacks #distinction #tools
