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    北朝鮮的網絡攻擊:危險和不斷變化的威脅

    VSole2021-09-23 00:00:00
    朝鮮已經開展了網絡游擊戰,竊取機密的軍事機密,潛逃了數十億美元的金錢和網絡貨幣,挾持計算機系統,并對計算機網絡造成了廣泛的破壞。防御平壤的網絡攻擊需要持續的警惕和快速發展的方法和技術,正如執法機構在應對平壤逃避制裁時不得不使用的方法和技術一樣。美國只對朝鮮黑客和允許他們運作并通過網絡犯罪洗錢的外國采取了有限的行動。如果美國不作出堅定的回應,朝鮮政權將繼續破壞國家間制裁的有效性,并可能在危機或軍事沖突中造成更大的損害。朝鮮的導彈和核武器已經贏得了恐懼、國際社會的譴責和嚴厲的制裁。然而,盡管平壤的網絡活動多次被用于攻擊政府、金融機構和產業,但卻沒有引起什么反應和懲罰。專家們對朝鮮網絡能力的態度最初是不屑一顧的,就像他們對該政權的核計劃和導彈計劃的反應一樣。許多人指著東北亞著名的夜間衛星圖像,即被鄰國的熾熱燈光包圍的黑暗的朝鮮,不相信這個技術落后的政權有能力進行復雜的網絡攻擊。然而,盡管該政權未能為其人民提供技術上的舒適,平壤發展了先進的網絡戰能力,這是少數國家可以超越的。從最初對韓國的初級分布式拒絕服務(DDoS)攻擊,該政權改進了其網絡計劃,創造了一個強大的全球性的破壞性軍事、金融和間諜能力陣列。

    軍事北朝鮮
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    朝鮮已經開展了網絡游擊戰,竊取機密的軍事機密,潛逃了數十億美元的金錢和網絡貨幣,挾持計算機系統,并對計算機網絡造成了廣泛的破壞。防御平壤的網絡攻擊需要持續的警惕和快速發展的方法和技術,正如執法機構在應對平壤逃避制裁時不得不使用的方法和技術。
    歐洲網絡安全狀況是高度穩定和安全的,威脅已知,基本沒有破壞。雖然存在一些嚴密保護的網絡安全島嶼,外部世界非常不安全。隨后崛起的兩級分化的安全已經導致嚴重社會不公平。高度創新自由市場受益于小型國家影響和控制。我們的專家小組,發現了兩個重大不確定性,作為未來歐洲網絡安全的關鍵決定因素。網絡威脅水平已知,安全組織如實報告當前的威脅和發展。現有秩序之外的非國家行為人員,構成歐洲網絡安全狀況的最大威脅。
    烏克蘭國防部主要情報局的黑客宣布他們已經入侵了俄羅斯聯邦稅務局(FNS),軍事情報部門表示,此次黑客攻擊是俄羅斯境內一次成功的特別行動的結果。烏克蘭國防情報局 (GUR) 感染了俄羅斯稅務部門的數千臺服務器,并清除了數據庫和備份。
    2020年初,美國海軍發布《人工智能技術安全性》。該報告重點關注對此項技術帶來的安全性問題。美國海軍乃至整個國防部系統,都在嚴肅認真地對待軍事人工智能的發展。2019 年的 2、6、9 月,美國先后公布《國防部人工智能戰略》、《國家人工智能戰略》《空軍人工智能戰略》三大戰略,表明其在國家、軍隊、軍種三個層面的“智能化戰略”全面啟動。可看出美國人工智能在軍事領域的發展態勢日趨激烈。
    美媒報道稱,作為對伊朗支持的胡塞武裝1月攻擊美軍駐約旦后勤基地的報復行動,美國近日對伊朗軍事間諜船貝赫沙德號開展了網絡攻擊。美國官員表示,此次行動的目的是遏制貝赫沙德號與胡塞武裝分享情報的能力,后者一直在紅海攻擊貨船;伊朗利用貝赫沙德號向胡塞武裝提供目標信息,以便提升對船只的攻擊效率。美國官員通常不會披露包括網絡攻擊在內的秘密行動,美國國家安全委員會和美國防部均拒絕就此事件發表評論。
    臭名昭著的LockBit勒索軟件組織已經暴露了與英國軍事和情報網站相關的千兆字節敏感數據。
    世衛組織緊急委員會于5月4日召開例行季度評估會議,向總干事提出關于當前新冠疫情形勢和未來防控的建議。在委員會的建議下,世衛組織總干事譚德塞于5日宣布,新冠疫情不再構成"國際關注的突發公共衛生事件"。當時,美國國內還有人呼吁調查拜登兒子,可后來不了了之。這一次,俄羅斯公布的文件揭露了美國能源部參與其中。此人依托基輔獸醫研究所及哈爾科夫實驗和臨床獸醫研究所,負責監督烏克蘭人畜共患病研究項目的落實。
    以人工智能為代表的新興技術正在開創一個新時代,作為一種力量倍增器,人工智能能夠重塑戰爭規則,因而對軍事防御和國家安全至關重要。在大國競爭和世界多極化的背景下,人工智能正在成為競爭焦點。報告詳細論述了人工智能在提升軍事情報能力、重塑軍事指揮控制平臺、打造先進網絡平臺、推動自主性武器發展中的作用,提出在人工智能軍事化發展中,構建制度性條例對于減少未來沖突至關重要。
    軍事數據是戰爭指揮決策的重要支撐。由于采集手段受限、共享交換渠道不暢、共享意識不強等因素,數據建設面臨數據積累不足、數據孤島、數據質量不高以及數據安全管控薄弱等問題與挑戰。通過在數據采集、共享交換、綜合處理、數據應用等數據全生命周期中,引入區塊鏈技術,建立了基于區塊鏈的軍事數據安全治理架構,設計了數據可信采報、數據安全共享交換、數據訪問控制及數據行為存證等關鍵技術,并針對軍事數據安全治理提出了思考
    鑒于人工智能和機器學習在戰略競爭中的作用,必須了解這些系統帶來的風險以及它們創造戰略優勢的能力。 通過探索投毒、 逃避、逆向工程和推理 四類對抗性方法,為了解這些系統中的漏洞提供了一個窗口。 作者以目標識別問題作為基礎示例,探討如何攻擊AI系統的學習和思維。文章 得出兩個重要結論: 首先,在任何使用人工智能的過程中,人類都必須參與其中。 其次,人工智能在大國競爭時代可能無法為美國提供戰略優勢,但必
    VSole
    網絡安全專家
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