論文の概要: TIMESAFE: Timing Interruption Monitoring and Security Assessment for Fronthaul Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13049v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 16:13:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:57:58.759107
- Title: TIMESAFE: Timing Interruption Monitoring and Security Assessment for Fronthaul Environments
- Title（参考訳）: TIMESAFE:フロントホール環境における時間中断モニタリングとセキュリティアセスメント
- Authors: Joshua Groen, Simone Di Valerio, Imtiaz Karim, Davide Villa, Yiewi Zhang, Leonardo Bonati, Michele Polese, Salvatore D'Oro, Tommaso Melodia, Elisa Bertino, Francesca Cuomo, Kaushik Chowdhury,
- Abstract要約: 攻撃から2秒以内に、スプーフィング攻撃がO-RANと5G準拠の民間細胞基地局を破滅的に失敗させることを示す。
これに対応するために、97.5%以上の精度で様々な悪意ある攻撃を検知できる機械学習ベースの監視ソリューションを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.43682473591802
- License:
- Abstract: 5G and beyond cellular systems embrace the disaggregation of Radio Access Network (RAN) components, exemplified by the evolution of the fronthual (FH) connection between cellular baseband and radio unit equipment. Crucially, synchronization over the FH is pivotal for reliable 5G services. In recent years, there has been a push to move these links to an Ethernet-based packet network topology, leveraging existing standards and ongoing research for Time-Sensitive Networking (TSN). However, TSN standards, such as Precision Time Protocol (PTP), focus on performance with little to no concern for security. This increases the exposure of the open FH to security risks. Attacks targeting synchronization mechanisms pose significant threats, potentially disrupting 5G networks and impairing connectivity. In this paper, we demonstrate the impact of successful spoofing and replay attacks against PTP synchronization. We show how a spoofing attack is able to cause a production-ready O-RAN and 5G-compliant private cellular base station to catastrophically fail within 2 seconds of the attack, necessitating manual intervention to restore full network operations. To counter this, we design a Machine Learning (ML)-based monitoring solution capable of detecting various malicious attacks with over 97.5% accuracy.
- Abstract（参考訳）: 5Gおよびそれ以上の細胞系では、無線アクセスネットワーク(RAN)コンポーネントの分解を取り入れており、細胞ベースバンドと無線ユニット装置の間のフロントフール(FH)接続の進化によって実証されている。
重要なのは、FH上の同期は信頼性の高い5Gサービスにとって重要なものだ。
近年、これらのリンクをイーサネットベースのパケットネットワークトポロジに移行し、既存の標準を活用し、TSN(Time-Sensitive Networking)の研究を行っている。
しかし、PTP(Precision Time Protocol)のようなTSN標準は、セキュリティをほとんど、あるいは全く気にせずにパフォーマンスに重点を置いている。
これにより、セキュリティリスクに対するオープンなFHの露出が増加する。
同期メカニズムをターゲットにした攻撃は、重大な脅威を引き起こし、5Gネットワークを破壊し、接続性を損なう可能性がある。
本稿では,PTP同期に対するスプーフィングとリプレイ攻撃がもたらす影響を実証する。
我々は,攻撃から2秒以内に,スプーフィン攻撃がO-RANおよび5G準拠のプライベートセル基地局を破滅的に破壊し,ネットワーク全体の動作を回復するために手動で介入する必要があることを示す。
これに対抗するために、97.5%以上の精度で様々な悪意ある攻撃を検知できる機械学習(ML)ベースの監視ソリューションを設計する。
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