网信军民融合下的网络空间安全新态势与多领域威胁分析

网络安全问题日益繁杂，与传统电脑端的问题相较，新出现的风险接连涌现，令人深感忧虑。

人工智能应用喜忧参半

在安全领域，人工智能常被用来找出软件中的缺陷和辨别恶意软件。尤其是在辨别恶意软件这一环节，Droid - Sec利用深度学习对安卓应用进行分类，准确率达到了96%，这对于网络安全防护至关重要。尽管如此，在入侵检测领域，尽管机器学习分类器的准确度很高，但面对庞大的数据量，哪怕是微小的误差也可能影响用户的正常使用。

人工智能在使用过程中存在被逃逸攻击的极大隐患。攻击者不会对目标机器学习系统进行修改，而是采用制作特定输入样本的手段来欺骗系统。比如，他们可以修改恶意软件的非重要属性，让反病毒软件误将其当作安全文件，进而绕过检测。只需四行代码对已知恶意PDF样本稍作改动，Gmail内嵌的恶意软件分类器便难以识别，逃逸率接近半数。这一改动波及到10亿Gmail用户。

外包训练暗藏隐患

外包训练在安全领域虽有所应用，却带来了新的安全风险。黑客或许会构建带有后门的神经网络。这种网络在训练和验证时表现良好，但遇到特定输入时，后门会启动，引发分类错误。这说明外包训练可能成为黑客的攻击途径，从而削弱了网络安全防线。

开发人员常利用深度学习框架构建个人神经元网络模型，并借助接口对模型进行训练。这些框架依托众多基础库和组件，具备图像处理等实用功能。但框架和组件中可能存在安全隐患，对上层应用系统构成威胁，可能导致服务拒绝、控制流篡改和数据污染等攻击风险。

工控网安全漏洞严重

工业控制网络面临诸多安全隐患，例如，PLC通信普遍未进行身份验证，这导致攻击者可以轻易地远程控制PLC。一旦发生此类情况，不仅会对工业生产造成严重影响，还可能对公共安全构成威胁。在具体的生产实践中，如果PLC受到恶意控制，生产流程可能会陷入混乱，设备也可能遭到损坏，最终可能导致巨大的经济损失。

目前车联网的攻击主要还处于研究和展示阶段，像是在geekpwn比赛和安全会议上有所呈现，但公开的攻击事件还未出现。但这并不意味着车联网就完全没有安全隐患。随着车联网的普及，车辆联网的功能越来越多，随之而来的攻击风险也在逐渐增加。所以，未来车联网面临的安全问题值得我们重视。

移动端特殊攻击风险

移动端对攻击者而言极其重要，他们能借助移动端攻击，细致观察设备用户的生活细节，甚至盗取目标者的社交资料。这种行为严重侵犯了个人隐私，用户的任何行动都可能被攻击者观察到。考虑到用户在使用移动端时对隐私保护意识薄弱，攻击者得手的几率大大提升。

攻击者为了获取利益，频繁采用一种名为水坑的攻击方法。他们侵入软件的官方网页，篡改软件的更新来源。用户在更新软件时，他们便趁机植入恶意软件。这种攻击手段非常隐蔽，很多用户难以察觉。一旦不幸中招，用户的设备安全和个人信息将面临严重威胁。

传统攻击新特点呈现

当前，网络攻击的常规手法已转变为APT模式。这种模式持续不断，针对性强，且不易被发现。攻击者会在目标系统内长时间隐蔽，伺机发动攻击。通常，被攻击的企业或组织在遭受损失后才会发现已遭侵袭，难以在攻击前实施有效防范。举例来说，某些重要的科研单位或许会因遭受APT网络攻击，导致其研究成果被非法窃取。

近期，频繁曝光了针对供应链的攻击事件。攻击者利用供应链的薄弱环节发起攻击，进而可能影响到整个供应链中的企业和产品。供应链涉及众多企业和环节，其防御工作极为艰巨。稍有疏忽，任何一家企业都可能引发整个供应链的安全问题，影响范围相当广泛。

加强防范刻不容缓

网络安全面临复杂且严峻的挑战，我们亟需提升防护能力。企业与机构需提升安全警惕，加大安全资金投入，并采取多元化的安全措施以保障网络环境的安全。这包括建立完善的安全管理体系，加强员工的安全培训。同时，相关部门应加强监管力度，严厉惩处网络犯罪行为。

在日常生活中，我们应如何确保个人网络安全？期待你的留言分享经验。同时，不妨点赞并转发此文，提高大家对网络安全重要性的认识。