Cyberbezpieczeństwo warstwy fizycznej: Ericsson wskazuje na kluczową rolę AI w walce z jammingiem w 5G

Eksperci firmy Ericsson opublikowali szczegółową analizę dotyczącą podatności sieci 5G na celowe zakłócenia radiowe, znane jako jamming, które stanowią rosnące zagrożenie dla stabilności usług mobilnych. Zrozumienie mechanizmów tych ataków oraz wdrożenie zaawansowanych algorytmów wykrywania jest kluczowe dla zapewnienia ciągłości działania systemów opartych na łączności bezprzewodowej, szczególnie w sektorach przemysłowym i bezpieczeństwa publicznego.

Ataki typu jamming polegają na emisji sygnałów radiowych o wysokiej mocy, które zagłuszają komunikację między stacją bazową a urządzeniami użytkowników, co prowadzi do degradacji wydajności lub całkowitego zerwania połączenia. Choć standard 5G New Radio (NR) posiada wbudowane mechanizmy odporności, takie jak elastyczne planowanie zasobów czy technologia beamformingu, nie jest on całkowicie odporny na precyzyjne ataki wymierzone w kanały sterujące (np. PDCCH). Eksperci Ericssona zwracają uwagę, że nowoczesne urządzenia zagłuszające stają się coraz bardziej inteligentne, potrafiąc synchronizować się z ramką sygnału 5G i uderzać w konkretne szczeliny czasowe, co pozwala im na osiągnięcie dużej skuteczności przy relatywnie niskim zużyciu energii.

Skuteczna obrona przed tego typu incydentami wymaga przejścia od pasywnej odporności do aktywnego wykrywania i mitygacji. Kluczowym elementem strategii bezpieczeństwa staje się monitorowanie wskaźników jakości sygnału oraz statystyk błędów (takich jak Block Error Rate – BLER) w czasie rzeczywistym. Ericsson wskazuje, że zaawansowane stacje bazowe mogą wykorzystywać technologię Massive MIMO do przestrzennego filtrowania zakłóceń, co pozwala na „wycięcie” sygnału zagłuszającego przy jednoczesnym zachowaniu łączności z prawowitym użytkownikiem. Takie podejście pozwala na utrzymanie dostępności sieci nawet w warunkach aktywnego ataku elektronicznego w trudnym środowisku miejskim lub przemysłowym.

Co ważne, w procesie identyfikacji zagrożeń coraz większą rolę odgrywają algorytmy uczenia maszynowego (ML), które są w stanie odróżnić naturalne interferencje wynikające z zagęszczenia ruchu radiowego od celowych, złośliwych działań. Wykorzystanie sztucznej inteligencji bezpośrednio w architekturze RAN (Radio Access Network) umożliwia automatyczną reakcję na anomalie, taką jak dynamiczna zmiana częstotliwości (frequency hopping) lub modyfikacja parametrów transmisji. Jak zauważają autorzy analizy: „Zdolność sieci do szybkiej adaptacji i precyzyjnego lokalizowania źródła zakłóceń jest fundamentem zaufania do technologii 5G w zastosowaniach o znaczeniu krytycznym”.