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【动画】带你了解，何为网络安全“攻击面管理”******
【2022年国家网络宣传周系列科普】
近年来，新兴技术迅速发展带动了网络资产边界快速拓展，也增加了企业资产暴露面，而基于供应链的新型攻击则大大降低了攻击成本。在多重因素的驱动下，网络安全防御策略也在与时俱进，攻击面管理也开始被行业所关注。让我们一起了解一下攻击面管理的小知识吧。
什么是攻击面？
近日发布的《中国攻击面管理市场研究报告》（以下简称研究报告）指出，攻击面是指未经授权即能访问和利用企业数字资产的所有潜在入口的总和。
其中，包括未经授权的可访问的硬件、软件、云资产和数据资产等，同样也包括人员管理、技术管理、业务流程存在的安全弱点和缺陷等，即存在可能会被攻击者利用并造成损失的潜在风险。
但不是所有资产暴露面都可以成为攻击面，只有可利用暴露面叠加攻击向量才形成了攻击面。
什么是攻击面管理？
攻击面管理是一种从攻击者的角度对企业数字资产攻击面进行检测发现、分析研判、情报预警、响应处置和持续监控的资产安全性管理方法，其最大特性就是以外部攻击者视角来审视企业所有资产可被利用的攻击可能性。
主要包含外部攻击面管理（EASM）、网络资产攻击面管理（CAASM）、数字风险保护服务（DRPS）等内容。
什么是攻击面管理框架体系？
攻击面管理框架体系自下向上分别为基础技术、安全能力和应用场景。基础技术为支撑攻击面管理的技术能力集合，多种技术组合形成攻击面管理的能力体系，根据不同的业务场景需求采用不同的能力组合，形成不同的应用场景下的攻击面管理解决方案，为用户提供有针对性的攻击面闭环管理能力。
什么是攻击面管理成熟度模型？
研究报告中还提到了建立攻击面管理的成熟度模型，主要是工具阶段的被动防御、平台阶段的主动防御、流程化阶段的对抗防御、先知阶段的优先防御四个层级；提出了暴露面获取、脆弱点发现、攻击面挖掘、情报获取能力等攻击面管理要具备的12个能力域，从检测发现、分析研判、情报预警、响应运营的闭环管控过程分解了响应的29个能力子项，从子能力的具备和完善情况来评价攻击面管理的有效性。
发展前景怎么看？
目前，国内外厂商如华云安、360政企安全、Mandiant、CyCoginito、等一大批传统网络安全团队，正在进入攻击面管理创新领域。未来攻击面管理将从传统场景扩展到新兴技术场景，并提供跨领域、跨技术平台的数字资产及其攻击面管理能力，更关注企业内部业务风险和第三方风险的管理，为用户提供统一的攻击面管理入口，并提供一致的安全运营体验。
光明网、华云安 联合出品
监制：张宁、李政葳策划：孔繁鑫制作/配音：雷渺鑫
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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