國際專業技術機構IEEE成員提出減輕衛星系統風險的網絡安全框架

近年來，網絡威脅正在成倍增加和升級。面對日益嚴峻的網絡安全態勢，人工智能中特別是尖端的機器學習方法已經開始應用到網絡防御領域，包括根據數據模式來開發用于防御網絡攻擊的預測模型等。這種人工智能方法可能非常有效，但卻使機器學習型系統容易受到錯誤和惡意干擾的影響，因此開發能夠防止欺騙性攻擊的穩固性機器學習型系統已迫在眉睫，但各種穩固性措施通常會削弱機器學習型系統的準確性。鑒于此，本報告分析了如何在機器學

電力監控系統是用于監視和控制電力生產及供應過程的、基于計算機及網絡技術的業務系統及智能設備，作為基礎支撐的通信及數據網絡，其安全性關系到國家戰略安全。本文結合近年來的典型網絡安全事件，提出風險治理的重要性。依據電力監控系統特點和風險情況，引進先進的漏洞隱患排查技術，使漏洞挖掘分析更加高效、精準，克服了模糊測試技術的盲目性，為風險管理提供可靠的技術支撐。同時，借鑒成熟的風險管理體系，通過科學地賦值、

如何構建金融企業網絡安全防御體系、有效抵御網絡安全威脅，成為亟需解決的問題。針對可能的攻擊路徑和現有的防范手段，結合筆者的研究和實踐經驗，本文提出了基于五道防線的網絡安全縱深防御體系建設思路。

隨著整個社會數字化、信息化、網絡化進程加速，支撐金融企業數字化轉型的IT系統越來越復雜，內部系統與外部空間的邊界也愈加模糊。與此同時，網絡攻擊手段越來越豐富，金融企業網絡安全狀況日趨嚴峻。如何構建金融企業網絡安全防御體系、有效抵御網絡安全威脅，成為亟需解決的問題。針對可能的攻擊路徑和現有的防范手段，結合筆者的研究和實踐經驗，本文提出了基于五道防線的網絡安全縱深防御體系建設思路。

但AI在緩解這些不斷增長的暴露方面，發揮了重要作用。然而，部署AI提高網絡安全工作，并不意味著沒有挑戰。雖然前景誘人，在網絡環境中實施AI有其自身的風險。本報告探討了AI和網絡安全重疊部分的認知。在處理現代網絡安全挑戰的復雜性方面，AI被寄予厚望。使用當前和新興的威脅情報，AI能實現事件檢測自動化。Newman認為，AI主要在三個領域能帶來網絡安全風險。

美國 2022 版《國家安全戰略》指出，美國面臨巨大挑戰和前所未有的機遇，正處于塑造國際秩序未來的戰略競爭中。未來，美國網絡安全政策必將影響全球網絡空間態勢，對其他國家網絡空間安全和互聯網企業發展帶來重要挑戰。

知識圖譜是下一代可信人工智能領域的關鍵技術組成之一。圍繞知識的歸納抽取、演繹推理等處理與分析過程，諸多關鍵問題逐步被攻克，大幅推動了機器認知技術的發展。在網絡空間安全領域，防御技術的智能化升級也亟需成熟、有效的網絡空間安全領域知識圖譜（以下簡稱為安全知識圖譜）技術體系，為應對強對抗、高動態環境下的攻防博弈提供知識要素與推理智能支撐。為了歸納總結安全知識圖譜的關鍵技術研究進展，本文將嘗試通過技術概述

移動互聯網、物聯網及云計算等新技術在電力監控系統得到了廣泛應用，提高了電力生產控制效率，但卻增加了網絡安全風險，面臨新的攻擊威脅。