Evaluación de la seguridad del tráfico MQTT con cifrado y sin él en un entorno simulado 5G-IoT
DOI:
https://doi.org/10.83179/zs3pww62Palabras clave:
5G, IoT, security, MQTT, encryption, vulnerabilities, attacksResumen
En este artículo se analizan vulnerabilidades en un entorno de simulación 5G para evaluar la seguridad en la comunicación de dispositivos IoT (internet de las cosas) mediante el protocolo MQTT (Message Queuing Telemetry Transport). Se diseñó un laboratorio con mensajes legítimos de un IoT y ataques simulados, empleando tráfico sin cifrado y protegido con AES-CFB (Estándar de Cifrado Avanzado en Modo de Retroalimentación de Cifrado). El analizador clasificó mensajes, verificó respuestas del broker y evaluó medidas de seguridad. Los resultados evidencian que el cifrado protege parcialmente, pero no evita ataques sin autenticación robusta, destacando la necesidad de mecanismos como autenticación mutua y firmas digitales. Los resultados muestran que, aun cuando el cifrado aporta confidencialidad, no evita ataques sin autenticación robusta. En el escenario cifrado, el 66,20 % del tráfico correspondió a ataques, frente al 48,80 % en el escenario sin cifrado, lo que revela que el cifrado no reduce la proporción de tráfico malicioso y, de hecho, incrementó en 17,4 % la aceptación de mensajes de ataque respecto al escenario sin cifrado. Adicionalmente, la tasa de envío disminuyó de 19,02 msg/s sin cifrado a 13,98 msg/s con cifrado, lo que evidencia un impacto del proceso criptográfico en el rendimiento. En conclusión, la protección efectiva de IoT en 5G requiere combinar cifrado con autenticación mutua, firmas digitales y mecanismos avanzados de integridad. Los resultados ofrecen una base replicable para entornos de enseñanza en ciberseguridad IoT.
Descargas
Referencias
- 3GPP (2022). 3rd Generation Partnership Project. https://portal.3gpp.org/#/
- Abie, H., y Pirbhulal, S. (2024). Autonomous Adaptive Security Framework for 5G-Enabled IoT. https://arxiv.org/abs/2406.03186v1
- Atzori, L., Iera, A., y Morabito, G. (2010). The Internet of Things A Survey. Computer Networks, 54, 2787-2805. - References - Scientific Research Publishing.
- Basurto, M. O., y Guaña, J. (2023, September). Ciberseguridad en las redes 5G: desafíos y soluciones. https://portal.amelica.org/ameli/journal/572/5724522008/html/
- Campolo, C., Fontes, R. D. R., Molinaro, A., Rothenberg, C. E., y Iera, A. (2018). Slicing on the Road: Enabling the Automotive Vertical through 5G Network Softwarization. Sensors, 18(12), 4435. https://doi.org/10.3390/S18124435
- Cárdenas-Quintero, D., Ropero-Silva, E., Puerto-López, K., Sánchez-Mojica, K., Castro-Casadiego, S., y Ramírez-Mateus, J. (2020). Vulnerabilidad en la seguridad del internet de las cosas. Mundo FESC, 10(19), 161-178. https://doi.org/10.61799/2216-0388.542
- Ciotirnae, P. (2024). 5G Mobile Network with Blockchain, IoT and Drones Integration for Military Applications. 2024 IEEE International Workshop on Technologies for Defense and Security, TechDefense 2024 - Proceedings, 104-109. https://doi.org/10.1109/TECHDEFENSE63521.2024.10863401
- Hameed, S., Khan, F. I., y Hameed, B. (2019). Understanding Security Requirements and Challenges in Internet of Things (IoT): A Review. Journal of Computer Networks and Communications, 2019(1), 9629381. https://doi.org/10.1155/2019/9629381
- Melzer, J., Shafo, A., Zhao, Z., Wang, P. P., Fenwick, W., y Almuhtadi, W. (2024). Developing “Capture the Flag” for 5G IoT Cyber Security Training. 2024 IEEE 10th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), 816-821. https://doi.org/10.1109/WF-IOT62078.2024.10811259
- Mouapi, A., y Hakem, N. (2017, June). Enslavement of Wireless Sensor Network to an RF Energy Harvesting System. Open Journal of Antennas and Propagation, 5(2). https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=2064753
- Moudoud, H., Khoukhi, L., y Cherkaoui, S. (2022). Prediction and Detection of FDIA and DDoS Attacks in 5G Enabled IoT. IEEE Network, 35(2), 194-201. https://doi.org/10.1109/MNET.011.2000449
- Reis, M. J. C. S. (2025). AI-Driven Anomaly Detection for Securing IoT Devices in 5G-Enabled Smart Cities. Electronics 2025, Vol. 14, Page 2492, 14(12), 2492. https://doi.org/10.3390/ELECTRONICS14122492
- Sikos, L. F. (2020). Packet analysis for network forensics: A comprehensive survey. Forensic Science International: Digital Investigation, 32, 200892. https://doi.org/10.1016/J.FSIDI.2019.200892
- Siles R, y Salas M. (2020). DISPOSITIVOS Y COMUNICACIONES MOVILES.
- Sousa, A., y Reis, M. J. C. S. (2024). 5G Security Features, Vulnerabilities, Threats, and Data Protection in IoT and Mobile Devices: A Systematic Review. En ESIC2024 (Vol. 8).
- Tech, M., Alawe, R., y Soni, S. (2024). A Literature Survey of Distributed Denial of Service Attack Detection using Machine Learning: A Review. En International Journal of Scientific Research y Engineering Trends (Vol. 10, Issue 1).
- Wala, F. B., y Kiran, M. (2024). 5G Network Security Practices: An Overview and Survey. https://arxiv.org/abs/2401.14350v1
- Zreikat, A. I., AlArnaout, Z., Abadleh, A., Elbasi, E., y Mostafa, N. (2025). The Integration of the Internet of Things (IoT) Applications into 5G Networks: A Review and Analysis. Computers 2025, Vol. 14, Page 250, 14(7), 250. https://doi.org/10.3390/COMPUTERS14070250
