随着第五代移动通信(theFifthGeneration,5G)的商用部署,5G技术与各传统领域逐渐深度融合,将形成更广泛的垂直领域的创新应用。其中,5G与医疗领域的融合主要体现在由若干可穿戴或植入式医疗设备及传输节点、处理节点组成的无线体域网(WirelessBodyAreaNetwork,WBAN)。当前,WBAN在远程医疗保健、特殊人群监护、社区医疗等医疗场景的应用需求使得其成为了研究的热点,同时其安全性也得到了更广泛的关注。由于WBAN具有信道开放性、节点资源有限性、应用场景特殊性、网络结构动态性等特征,其面临着巨大的安全挑战,主要体现在严苛的物理环境、有限的资源、兼容性以及紧急认证。本论文重点针对WBAN中可能存在的攻击以及WBAN的关键安全技术展开研究,主要工作和创新点如下:1.针对无线体域网中资源受限的植入式医疗设备可能受到的一种强制身份认证攻击,提出了由可穿戴代理设备协助的、基于接收信号强度差的身份认证请求过滤机制。该过滤机制在身份认证之前执行,可以快速拒绝来自攻击者的身份认证请求,从而避免后续反复执行复杂的身份认证,以抵抗强制身份认证攻击。理论分析及仿真验证表明了物理层接收信号强度差属性可以有效区分攻击者和合法用户。2.针对植入式医疗设备普通模式下安全性的要求和紧急模式下可访问性要求,分别设计了相应场景的身份认证请求过滤协议。仿真结果表明,所提协议在一定的阈值范围内,使得植入式医疗设备对攻击者的认证响应率低至2.4%,而合法设备高达99.2%,急救设备一次尝试最多可达到96.3%的认证响应率。该协议可以实现普通模式和紧急模式不同需求之间的权衡。3.针对医疗体域网定位系统的安全漏洞,提出了一种基于波束赋形技术的智能位置欺骗攻击。对该智能位置欺骗攻击进行数学建模并通过仿真验证了该攻击的可行性。根据仿真结果,对攻击成功率影响因素和攻击可行位置进行分析,并在此分析的基础上提出了未来医疗体域网安全设计的改进方向,有助于更好的防护5G医疗场景的无线网络安全。