如何看待5G、AI等新技术可能带来更复杂的网络安全威胁？我们的安全是不是越来越难保障？
首先，我们得拆解一下5G和AI各自可能带来的安全风险，以及它们结合后会放大哪些问题。
5G：速度的代价是更大的攻击面
5G的核心优势在于其高速率、低延迟和海量连接。这听起来很美好，但它带来的安全隐患也同样显著：
攻击面的指数级扩大： 5G网络可以连接比4G多得多的设备，从智能家居、工业物联网（IIoT）到自动驾驶汽车，几乎万物皆可互联。这意味着攻击者不再只需要攻击传统的服务器或个人电脑，而是拥有了一个无比广阔的攻击目标库。任何一个连接到5G网络的终端设备，如果存在安全漏洞，都可能成为攻击的入口，进而影响到整个网络。
物联网设备的安全短板： 许多物联网设备的设计初衷是为了低成本和易用性，往往缺乏足够的安全防护措施。它们可能存在弱密码、未加密通信、固件漏洞等问题。当这些设备接入高速、大容量的5G网络时，一个被攻陷的智能门锁、一个被劫持的智能汽车，都可能引发连锁反应，造成严重的物理或经济损失。
网络切片的安全隔离挑战： 5G引入了网络切片的概念，允许为不同的应用场景（如自动驾驶、远程医疗）创建独立的、虚拟化的网络。理论上，这可以增强隔离性。但如果切片之间的隔离机制存在漏洞，或者一个切片被攻陷，攻击者就有可能跨越切片，影响到其他关键业务。管理和确保每一个切片的安全，需要极高的技术和精细化的策略。
软件定义网络的复杂性： 5G网络很大程度上依赖软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）。虽然这提高了灵活性，但也意味着网络控制和管理更加依赖软件。如果软件本身存在后门、漏洞，或者被注入恶意代码，整个网络的运行都可能被操纵。
传统边界防御失效： 随着万物互联，传统的“内网”和“外网”的清晰边界变得模糊。许多设备可能直接暴露在公网上，传统的防火墙等边界防御手段将难以有效应对。
AI：智能化的“黑箱”与“自主”的威胁
AI技术为网络安全提供了强大的分析和防御能力，但它自身也带来了新的、更难以捉摸的威胁：
AI驱动的攻击： 攻击者同样可以利用AI来提升攻击效率和隐蔽性。
智能化的钓鱼和欺骗： AI可以分析目标用户习惯、偏好，生成高度个性化、难以分辨真伪的钓鱼邮件、短信甚至语音，绕过人工的警惕。
自动化的漏洞挖掘与利用： AI可以比人类更快速、更准确地发现软件中的漏洞，并自动编写 exploit 代码进行攻击，大大缩短了攻击的准备时间。
对抗性攻击（Adversarial Attacks）： AI模型本身也可能被“欺骗”。例如，通过在图像中添加人眼难以察觉的微小扰动，就能让AI误判，这在网络安全中意味着可能让AI驱动的安全系统做出错误的决策，如放行恶意流量，或者误报正常行为。
规避检测的恶意软件： AI可以帮助恶意软件学习和适应安全防护机制，不断变异，从而绕过传统的基于签名的检测方法。
AI系统的安全脆弱性： 随着AI系统越来越复杂，它们自身也可能成为攻击目标：
模型中毒（Model Poisoning）： 攻击者可以通过向训练数据中注入少量恶意数据，来污染AI模型，使其产生错误的预测或行为。
数据隐私泄露： 训练AI模型需要大量数据，这些数据可能包含敏感信息。如果AI系统本身不安全，或者训练过程中的数据处理不当，都可能导致数据泄露。
“黑箱”模型的不可解释性： 许多先进的AI模型（如深度学习）决策过程难以解释，这使得我们在发现其被攻击或出现异常时，很难追溯原因并进行修复。
AI在防御中的双刃剑效应： 尽管AI能帮助我们发现异常行为，但如果AI安全分析系统本身存在漏洞，或者被攻击者操纵，那结果将是灾难性的。原本用于防御的AI，可能反而成为攻击者控制网络的工具。
5G与AI的叠加效应：威胁升级
当5G的广泛连接能力与AI的智能化攻击能力结合时，威胁的维度和影响力将被极大放大：
大规模、协调的分布式攻击： 5G提供的海量连接和低延迟，使得攻击者能够以前所未有的规模和速度，协调大量被攻陷的设备（如物联网设备）发起分布式拒绝服务（DDoS）攻击，瘫痪关键基础设施。AI可以帮助攻击者更有效地选择和控制这些僵尸网络。
物理世界的威胁放大： 自动驾驶汽车、智能电网、远程医疗等高度依赖5G和AI的应用，一旦被攻击，可能直接威胁到人的生命安全和公共秩序。例如，攻击者通过操纵自动驾驶汽车的网络，可能导致交通事故；通过干扰智能电网，可能造成大范围停电。
更难检测的隐蔽攻击： AI可以帮助攻击者在海量5G流量中隐藏其恶意行为，使得传统的基于流量模式分析的检测方法变得更加困难。AI驱动的隐蔽通信和数据窃取将更加难以察觉。
“算法战”的升级： 随着AI在网络安全领域的应用越来越广泛，未来可能出现“算法与算法”之间的对抗，即安全防御AI与攻击AI之间的较量。这要求我们在安全技术上不断迭代，以应对不断进化的威胁。
那么，我们的安全是不是越来越难保障了？
是的，从某种意义上说，我们的安全保障确实面临着前所未有的挑战，可以说是“越来越难”。
这并不是说我们就完全无法保障安全，而是说：
1. 门槛提高了： 无论是个人、企业还是国家，都需要投入更多的资源、采用更先进的技术、建立更完善的管理体系，才能勉强维持一个相对安全的状态。
2. 风险无处不在： 即使是最安全的系统，也可能因为某个微小的、未知的漏洞，或者某个连接到网络的“不那么安全”的设备，而面临风险。
3. 对抗是持续的： 网络安全不再是“一次性”的建设，而是持续不断的对抗和博弈。攻击者在进步，防御者也必须在进步，而且往往防御者需要在攻击者发现漏洞之前就将其堵上，这本身就充满挑战。
4. “绝对安全”成为奢望： 在一个高度互联、动态变化的环境中，追求绝对的安全几乎是不可能的。我们更多的是在风险管理，降低被攻击的可能性和潜在的损失。
我们该如何应对？
面对如此严峻的形势，放弃是不可能的，只能是积极应对：
构建纵深防御体系： 不再依赖单一的安全措施，而是建立多层次、多维度的防御体系，从网络边界、终端设备、应用系统到数据本身，都要有相应的安全防护。
零信任架构（Zero Trust）： 假定网络中的任何设备或用户都不可信，每次访问都需要经过严格的验证和授权。这对于应对5G时代模糊的网络边界尤其重要。
AI赋能的自动化与智能化防御： 积极拥抱AI技术，用于威胁检测、漏洞扫描、安全分析和事件响应，提高防御的效率和智能化水平。但同时，也要确保AI安全系统自身的安全性。
加强物联网安全管理： 制定严格的物联网设备安全标准，推动设备制造商重视安全设计，并对接入网络的物联网设备进行严格的认证和监控。
供应链安全： 识别和管理软件、硬件和服务的供应链风险，防止恶意代码或漏洞通过供应链渗透。
人才培养与技术创新： 网络安全领域急需大量高素质人才。同时，要持续投入技术研发，不断探索新的安全防护技术和应对策略。
合作与信息共享： 建立更广泛的安全信息共享机制，加强政府、企业、安全厂商之间的合作，共同应对网络威胁。
安全意识教育： 人的因素仍然是安全链条中薄弱的一环。持续进行安全意识教育，提高用户的安全防范能力，是至关重要的。
制定有效的法律法规和国际合作： 明确网络安全的法律责任，加大对网络犯罪的打击力度，并推动国际合作，共同维护网络空间的安全与稳定。
总而言之，5G和AI等新技术确实让网络安全变得更加复杂和困难。我们不能简单地说“安全变得不可能”，而是说“保障安全的要求更高、难度更大”。这需要我们所有人——从技术开发者、安全专家到普通用户——都保持警惕，不断学习和适应，共同构建一个更加安全的数字未来。这是一场没有终点的赛跑，我们必须全力以赴。
网友意见
利益相关
高新技术对生活影响充满好奇与担忧的普通人 / 人工智能领域萌新研究者
1. 新技术的发展进程是不可阻挡的
即将过去的2020年，因新冠疫情这样的黑天鹅事件，给整个世界来了一次重击，即便到现在还未从中恢复过来。
知乎上有人问如果有机会，是否想重过一次2020年，反正我是不想再来一次，再经历这样痛苦的成长过程了……
不过呢，塞翁失马焉知非福，大灾难也逼迫逆境中的人们迅速成长起来，这个现象在互联网数字化进程方面显得尤为明显。
这几天朋友圈最火的科技资讯(?)应该是 Cyberpunk 2077 的发售吧，我的朋友们纷纷上手玩起来。说起来，在游戏中畅游虚拟现实场景，这本身就挺“Cyberpunk”味儿的。
为什么要说这个事情呢？是因为在工业界确实有一个类似的很重要概念或者说趋势——数字孪生[1]。
数字孪生，它的官方定义非常复杂，是这么说的：
数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
用通俗语言解释，就是在信息化平台中，针对现实的实体对象做一个数字版的“克隆体”。
可能有朋友说，这不就是建模嘛，画建筑图或者机械图做的不就是这个事情嘛？其实还有一个很重要的区别，就是数字孪生体对实体对象做了动态仿真，它用物理模型和来自传感器的数据，在数字世界复现了现实。这样做的好处是，我们可以在进行现实实验之前，先对数字孪生体进行操作，极大节约成本。
工业制造可能离日常生活有点远，但对科技动向感兴趣的朋友一定听过“智慧城市”这个概念。
在5G的支持下，云和端之间可以建立更紧密的连接，这也就意味着，更多的数据将被采集并集中在一起。它们可以帮助构建更强大的数字孪生体——数字孪生城市。
如今我们的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。基础设施（水、电、气、交通等）的运行状态，市政资源（警力、医疗、消防等）的调配情况，都会通过这些传感器和数字化子系统采集出来，然后经过包括5G在内的物联网技术传递到云端。
城市的管理者，基于这些数据，以及城市模型，构建数字孪生体，从而更高效地管理城市。
为什么要提数字孪生和智慧城市这样看似和题目无关的内容呢？
其实我想说明的是，信息化、数字化、智能化的进程不可阻挡，它已经在悄然改变我们的生活。
如果反映到社会上，在产业互联网方面，它的表现形式可能就是企业正在大力推进智慧化、数字化、上云、人工智能等事宜，而抓不住这个浪潮的企业就会被淘汰。
2. 新技术必然给旧秩序带来新挑战
千里之堤，溃于蚁穴。要想保障安全，必须有创见性地看到可能存在的问题，然后提前做准备，防患于未然；同时也要对已经出现的问题及时作出修正和改进。
正如丁珂[2]在发布趋势的会上所说：
产业互联网在疫情冲击之下展现出了强大的韧性，但这一过程也带来了全新的安全挑战。数字化对各行业的渗透加速，很多封闭的数字环境突然开放，这要求企业不仅要重视系统、产品本身的安全，更要以战略视角、产业视角和生态视角去看待安全，进行提前部署。
题干中的《2021年产业互联网安全十大趋势》就做了一个很好的总结工作，它从多个方面（政策法规、技术、理念、生态和思维）对互联网安全挑战进行了介绍，做了趋势的总结和预测，确实很有意义。
我相信来自不同领域的朋友能从趋势报告中收获不同的价值。举个例子，企业相关的朋友从中有助于更全面的建立顶层安全思维，全面统一的部署安全防御体系，针对不断放大的安全威胁前置的储备安全防御的人才和能力，或通过专业的安全服务商以更低成本、更高效率的建立安全堡垒。而另一方面，产业相关的朋友也会提起警惕，从法律法规、产业发展态势、重点安全风险等多个维度，进一步探讨未来产业安全与安全产业的发展特性。
这十大趋势涵盖的领域较广，我平常也有着重关注其中讨论的人工智能和法律法规的研究进展，就在下一部分进行介绍吧。
3. 应对新挑战需要来自不同领域的人们协力
多个方面出现挑战，我们需要在多个方面，结合不同领域人的力量解决问题。
政府层面，各国都在加强立法的进程。
以数据安全为例，比如欧洲建立了GDPR的数据法规。国内也有相关的保护法，在国家层面、地区层面，大家都在探索类似于、甚至更加严格于GDPR的数据法规。
以前某企业家代替国人发表的观点“用隐私交换便捷性，很多情况下（中国人）他们是愿意的”将逐渐过时。
对网络安全立法感兴趣的，可以看复旦沈逸和江天骄老师牵头的工作《重点国家网络安全立法洞察报告》。
企业层面，安全相关的思维和技术逐渐得到重视。
趋势的发布有助于企业更全面的建立顶层安全思维，全面统一的部署安全防御体系，针对不断放大的安全威胁前置的储备安全防御的人才和能力，或通过专业的安全服务商以更低成本、更高效率的建立安全堡垒。
比如报告中提到的“隐私计算”“零信任架构”“云原生安全”“5G安全”等各企业都在研究和部署中。此外，数字业务层面，传统产业数字化转型中，在业务构建初期将考虑更多的安全因素，以此规避安全风险，降低解决安全问题的成本，安全将与数字业务的研发设计、应用管理相互共生，齐头并进。
注：文章的最后一个部分我会介绍一种人工智能隐私方面的重要领域“联邦学习”。
个人层面，我们的观念需要随时代进行改变。
维护一个系统的安全需要照顾到方方面面，但攻破这个系统只需要一个很小的点。
打个不恰当的比方，最近成都疫情中，一位年轻女性的个人隐私信息被工作人员和其朋友散布到网络空间，造成了当事人的很大损失。
作为科技领域的研究者，虽然我的研究领域不在互联网安全这方面，但我依旧关心这次十大趋势的发布，因为它能够在社会安全认知层面提高大众对于网络威胁、个人数据安全、隐私等的重视。
我们很多人生活或者工作中没有保护隐私和注意安全的好习惯，哪怕各种系统设计得再好，也很容易从“人”这个环节被突破。所以网络安全教育是很有必要向利益相关人员进行普及的。
那么我能做什么？
既然作为人工智能领域的萌新研究者，我希望介绍一个相关的重要研究领域给大家，那就是“联邦学习（Federated Learning）”[3]。
对人工智能领域有所了解的朋友应该知道，人工智能在现实应用中部署有三大要素，分别是“算力、算法和数据”，其中，算力和算法是生产力，数据是生产资料。
21世纪以来，人工智能的重大突破来源于深度学习的广泛应用，而训练深度学习模型需要大数据（因为有海量的模型参数），但在实际运用过程中碰到更多的都是小数据。
比如金融反洗钱，因为洗钱案例是少数现象，所以每一个案例都非常重要。对于医疗图像，经过有经验医师的非常好的标注的医疗图像也很少。
一个很自然的解决方案是，一个地方获取的数据不够多，我们是不是能把多个地方的数据合起来，聚少成多呢？
像前面提到的智慧城市的例子中，智慧城市部署了大量的摄像头，每一个摄像头可以获取的数据其实是有限的，我们希望能聚合不同摄像头的数据。但在实际应用中，如果它们来自不同的公司，有不同的格式，或涉及用户隐私，就无法简单粗暴合并。
出于安全和隐私的考量，把不同地方的数据聚合起来，聚少成多的路子行不通。那应该怎么解决这个问题呢？这时候就需要联邦学习了，联邦学习的最大特点就是“数据不动，模型动”。
为了解释这个概念，杨强老师讲了一个放羊的故事：
假设用一只羊来类比机器学习模型，我们希望羊吃了草以后能够长大。
过去的做法是，把草买到一起来建立模型。比方说左边的模型，左边的箭头是指向羊的。羊不动，但是草被购买到中心。相当于用简单粗暴的办法来获取数据，形成大数据，来建立模型。
但我们希望能够保护各自的隐私，所以让草不动，让羊动。也就是说，我们带着模型到不同的草场去访问，那么久而久之羊就长大了——这个就是联邦学习的新思路，就是让草不出草场，本地主人无法知道羊吃了哪些草，但是羊还是长大了。
换句话说，来自各个用户的数据不需要离开它所在的终端，只需要通过某种方式获取其中一些不涉及隐私、脱敏的特征，就能帮助到人工智能模型的训练。这就做到了既聚少成多，又保护隐私和维护信息安全。
具体怎么做呢？简介一下横向联邦学习和纵向联邦学习~
横向联邦学习：样本不同特征同
假设每一个数据拥有方具有不同的样本，但是纵向特征却基本一致。这就相当于我们有那么大的一个大数据的数据集，从横向进行切割，形成了一堆一堆的样本，他们的特征却是类似的。
比如每一个手机都是我们个人在使用，形成了一堆样本。有不同的手机，每个手机基本上取的这些特征都一样，但样本却不同。我们希望在数据不动的情况下，能够聚合这些手机上的数据的这些能力，建立大数据模型。
就像这个图左边所示的数据集们，依次对应右边各终端上面的数据。它们的特征是纵向的，X1、X2、X3是类似的，但样本U1、U2…U10却是不同的。所以这个叫横向切割，按样本切割，简称横向联邦学习。
纵向联邦学习：样本重叠特征异
横向联邦，是按用户来分割，按样本来分割。
那有没有这种情况：样本几乎都一样，在不同的数据拥有方，但特征不一样。比如不同机构、公司之间，面临的用户几乎都是一样的，但是他们的特征不一样。
举例来说，视频网站有很多用户的视频喜好，卖书的网店几乎也有同样的用户集，但它们的特征却不一样，这边是有关书的，那边是有关视频的。又比如两个银行，一个银行可能有很多贷款，另外一个银行可能有很多理财，他们的用户群可能也是有很大的重叠。
过去的做法是把数据买过来，然后在一个服务器上加以聚合，现在这个事儿行不通了。我们就思考联邦学习能不能来做这个事儿。
这种联邦是特征不同，但是样本重叠，按照特征竖着来切，所以叫纵向联邦。如图所示，两个机构之间的沟通也是加密的模型参数，而不是数据本身。给到任意两个数据A和B，不一定所有的是样本都重叠。但是如果我们有办法找到足够多的重叠的那一部分，就可以在这一部分上进行建模，用联邦学习来建模。
特别地，联邦学习是人工智能领域保护隐私和维护安全的一种具体解决方案，如果希望了解网络安全中人工智能治理情况全貌，可以参考《人工智能治理白皮书》。
限于篇幅和深度，就写到这里，特别推荐如下资料：
联邦学习
- 科普文章：《微众银行首席AI官杨强：万字图文详谈联邦学习最前沿》
- 课程学习：FedAI联邦学习
- 开源框架：微众银行 FATE / 谷歌 TFF
- 企业产品：腾讯安全联邦学习
人工智能治理
- 中国信息通信研究院 中国人工智能产业发展联盟《人工智能治理白皮书》
网络安全立法
- 复旦发展研究院 江天骄、沈逸 《重点国家网络安全立法洞察报告》
虽然我们面临的挑战越来越多，但我相信在社会各界的合作下，我们能够披荆斩棘，克服困难的~
参考
- ^小枣君 《什么是数字孪生？》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99249900
- ^腾讯副总裁丁珂《创新求进，安全先行，为数字时代建设稳固的安全底座》 https://www.ithome.com/0/524/274.htm
- ^雷锋网 – 周蕾 《微众银行首席AI官杨强：万字图文详谈联邦学习最前沿》 https://www.leiphone.com/news/202004/QwiDxfL26LI3ncUn.html
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