理工科院校本科生就业现状与应对——以北京邮电大学网络空间安全学院为例

当前全球经济格局和产业链结构发生了重大变化,我国理工科大学本科生就业形势和就业心态产生了短期不可逆转的转变。越来越多的学生选择在国内攻读研究生,而出国深造的学生数量不断减少,更多学生愿意在体制内就业。在此情形下,高校需要制定切实可行的就业指导目标,建立专业化的团队,采用专业化的方法提高就业率和就业质量。

网络空间安全专业研究生课程思政教育的探索与实践

针对如何提高网络空间安全专业研究生课程思政质量水平问题,提出从“教师-教材-教学-实践-评价”5个维度提高研究生课程思政水平的方法.主要方法包括提高教师自身思想素养、在教材中增加思政元素、在课堂对当下国际国内安全事件热点事件进行正确分析、在实践教育中避免研究生利用科研学到的攻击方法做违法事情,以及让研究生课后对思政教育进行评价等.

大模型时代国家急需高层次人才培养机制研究——以网络空间安全领域为例

随着大型语言模型等通用人工智能的飞速发展及在各领域的广泛应用,网络空间安全领域的高层次人才培养面临着前所未有的挑战与机遇。大型语言模型作为一项新兴技术,国内外对其应用存在理解差异、评价褒贬不一。着眼于国家急需高层次的人才需求,探讨大型语言模型在人才培养中的优势与潜在隐患。以大型语言模型为代表的通用人工智能作为新一代传统制造业数字化转型的智能生产工具,可以大幅解放生产力,成为生产、科研领域的基础技术。在教学和高层次人才培养中扬长避短,解决大型语言模型带来的隐患,充分发挥其在人才培养中的优势和作用。针对网络空间安全领域的迫切需求,对大模型时代国家急需高层次人才培养机制展开研究,提出了针对大型语言模型应用下的人才培养机制改革方案,旨在有效推动国家网络空间安全高层次人才的培养与储备。

“六维合一”教学模式改革与实践研究——面向网络空间安全国家急需高层次实战化人才培养

当前,国内网络安全领域急需高层次、实战化人才,但是现有的教学模式比较滞后,无法适应新形势新环境下的网络空间安全高层次人才培养需要。针对此现状,文章提出以课程思政教育、创新能力实训、开阔国际化视野、前沿工程实践、学科交叉拓展、职业规划指引为核心特色的“六维合一”教学模式,设计并实践相应的教学模式改革方案,通过建立科学有效的网络空间安全国家急需高层次能力评价体系和职业规划,全面提升学生的综合素质和创新实践能力,扭转当下网络空间安全国家急需高层次人才技术突破能力落后于社会应用的严峻问题,提高网络空间安全国家急需高层次人才培养质量,助力《国家网络空间安全战略》的顺利实施。

攻防兼备网络空间安全实战化人才培养体系建设

网络空间安全已经成为国家安全的战略高地,国家的网络安全事业急需大量具有深厚专业知识背景的拔尖创新人才,但我国目前每年培养的网络安全领域高层次人才数量偏少,还远远满足不了数字经济时代对安全领域高层次人才的迫切需求。同时,网络空间安全相关专业是具有显著攻防对抗特色的专业,对从业人员的实战技能具有较高的要求,如何从攻防兼备的角度,加强实战化网络安全人才培养质量和培养体系建设是目前高等院校面临的新课题。本文分析了国内外网络空间安全人才培养现状,分析了北京邮电大学的“攻防兼备”网络空间安全人才培养体系建设方案,并给出了进一步加强实战化人才培养的重要途径建议。

网络空间安全人才培养体系现状分析与建设途径

网络空间安全已经成为事关国家长治久安、社会经济发展和人民群众福祉的重大战略问题,要维护国家网络安全和建设网络强国,必须精心培养一支素质良好的网络空间安全人才队伍,立足网络空间安全知识基础广博、知识体系庞杂、学科交叉性强、知识更新快和实践性强的特点,认真剖析目前我国网络空间安全人才培养体系存在的不足,经过深入思考和讨论,客观地指出应该从科学的网络空间安全课程体系构建、师资队伍整体水平提升、新型教学模式应用、多元化的实践教学体系建设和科学客观的评价机制构建等多个方面着手,建立合理的、科学的、系统的网络空间安全人才培养体系.

网络空间安全中的人格研究综述

网络空间是所有信息系统的集合,是人类赖以生存的信息环境。网络空间安全已经从物理域、信息域安全扩展到以人为中心的认知域和社会域安全,对人的安全研究已经成为了网络空间安全的必然趋势。人是复杂多变的综合体,而人格作为人的稳定的心理特征,成为了人的安全相关研究的切入点。该文梳理当前网络空间安全中的人格研究,介绍了网络空间安全和人格的基本概念,提出了网络空间安全中人格的研究框架,涵盖理论研究、技术研究和技术应用3个层次;其中技术研究主要包括人格测量、人格的安全脆弱性和针对人的安全防护3部分;详细探讨了当前人格安全研究现状和存在的问题,最后讨论了未来的研究方向和发展趋势。

加强实战化网络安全人才培养 服务网络强国战略

当前,木马僵尸网络、网络钓鱼、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、高级持续性威胁(APT)等网络攻击愈演愈烈。面对新形势,实战型网络安全人才的缺口越来越大,已成为制约我国产业发展的主要瓶颈。北京邮电大学以习近平总书记提出的“网络强国”建设重要思想为指引,全面落实中央网信办等六部委在《关于加强网络安全学科建设和人才培养的意见》中明确的工作任务。

网络空间对抗防御中的智能监测技术研究

网络空间数据流观测与威胁行为分析是国家网络空间安全防御中的重要方向。为应对国家网络空间大规模数据流观测和不断涌现的网络威胁对抗防御重大需求,针对传统基于时域、依赖先验知识的网络数据流威胁监测方法存在分析效率低、准确率低、误报率高等不足,在调研分析现有网络流智能检测技术和提取公开科学问题的基础上,借鉴电磁世界频谱、光谱理论,围绕“域变换”“谱推导”总体解决思路,提出网络空间流谱基础理论,给出流谱、变换空间的定义及网络流特征矩阵、流谱变换的数学表示,从可分离性、表征性出发给出了面向流谱变换的指标评估体系,基于网络流数据进行了基本可行性分析,初步验证流谱理论在网络威胁表征的可行性,以期从新的视角和对抗性思维理解认识网络空间和网络防御问题,为同行提供借鉴参考。

基于动态权重分配的智能汽车网络安全评估模型

评估指标权重的确定是影响智能汽车网络安全性评估的重要因素之一。针对传统确权方法忽略指标属性状态变化对评估指标权重影响的问题,提出了一种基于动态权重分配的网络安全评估模型。该模型首先对车辆自组织网络(vehicularAd Hoc network,VANET)进行安全目标分解与分析,构建其安全性评估指标体系。针对构建出的安全性评估指标体系,利用基于排序的确权算法对安全指标进行指标关联性分析,随后采用所提出的动态权重分配算法,计算指标体系中各个指标的动态权重,进而实现智能汽车VANET的安全性评估,得到安全等级评估结果。实验结果表明,该模型可以提升智能汽车VANET评估的合理性。

新时代大学生网络意识形态安全教育研究

一直以来,国与国之间意识形态斗争从未停止过。青年大学生是社会主义事业的接班人,互联网成为大学生生存的“第二空间”,西方意识形态以更娱乐化的表达方式、更隐蔽的融入方式、更煽情的灌输方式对青年大学生进行渗透,严重影响了青年大学生的社会主义核心价值观教育,对高校意识形态安全教育形成一定波及和影响。高校必须进一步加强理论武装,推进新阶段社会主义核心价值观建设创新话语建设体系,重新配置话语体系,创新高校网络校意识形态教育,加强意识形态阵地建设,使大学生成为合格的国家建设栋梁。

基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型

为了准确获取整个网络的安全态势,设计了一种包含流量探测、属性提炼、决策引擎、多源融合和态势评估五大核心环节的网络安全态势感知模型。流量探测指,以网络流量探测器和入侵检测探测器为工具对流量进行监测,分别抓取流量基础特征和恶意活动特征;属性提炼指,以准确地提炼核心属性为目的,重点关注能够刻画恶意活动特征的报警信息、报警类别和连接属性;决策引擎指,以属性提炼生成的各探测器的核心属性数据为输入,以卷积神经网络为引擎识别各种攻击;多源融合指,采用指数加权的D-S融合方法有效地融合各决策引擎的输出结果,提升攻击识别率;态势评估指,借助权系数理论有效地量化威胁等级,利用层次化分析方法准确地获取整个网络的安全态势。实验结果表明,不同探测器探测到的数据对各类攻击识别的差异较大,多源融合算法可将攻击识别的准确率提升到92.76%,在准确率指标上优于多数研究成果,准确率的提升有助于层次化网络分析方法更加准确地计算整个网络的安全态势。

基于复合图双卷积神经网络的路面裂缝识别方法

为了建立一种基于深度学习卷积神经网络的路面检测模型,提高特殊路面裂缝,如白裂缝、浅裂缝、潮湿裂缝、修补开裂等的识别准确率,在单卷积神经网络结构(单网络)上,提出了基于复合图双卷积神经网络的路面裂缝识别方法。首先,该方法在输入灰度图基础上,考虑裂缝病害图像特征,增加对应二值图组成复合图通道;其次,在单网络结构基础上增加一个针对特殊裂缝识别的单网络,非特殊裂缝网络训练使用全部数据,特殊裂缝网络训练使用特殊裂缝数据,两个网络参数分别独立更新,从而形成复合图双网络结构;然后两个网络分别对同一测试数据进行判定,得出各自的概率矩阵,最后再根据概率单侧抑制的原理将两个单网络输出结果进行叠加,得出最终识别结果。组织了70万张检测车采集图片对复合图双网络方法进行训练和测试。结果表明,复合图双网络识别重叠度、精确度、召回率显著优于灰度图单网络,证明了提出的两处优化,即将单通道灰度图改造为双通道复合输入图和增加一个特殊裂缝识别网络,提升了非特殊裂缝与特殊裂缝区域识别能力。此外,复合图双网络的重叠度、精确度、召回率指标比其他深度学习路面裂缝识别算法方法高。

适用于传感器采集网络的轻量级安全通信协议

为解决传感器采集网络中的身份认证及数据传输安全问题,提出一种轻量级安全通信协议。针对传感器采集网络中计算资源有限、通信网络带宽较低且环境复杂多变的情况,通过在双向身份认证及密钥协商过程中使用可更新的预共享密钥、一次性动态身份凭据,在数据加密传输过程中使用一次一密,实现安全的通信。通过形式化分析证明所提协议能够实现预期的安全性,与现有协议的性能比较结果表明,所提协议计算资源、网络带宽使用更少,更适用于传感器采集网络。

内生安全支撑的新型网络体系结构与关键技术研究构想与成果展望

目前,网络威胁已进入未知威胁时代。然而,传统网络安全基于“马奇诺”式的静态被动防御,缺乏自主性以及自我演化进化的内生安全能力,对未知威胁基本上只能通过“打补丁”的方式事后弥补。这种亡羊补牢的处理方法往往伴随巨大的损失,必须寻求新的思路。网络安全保护系统与人体免疫系统具有惊人的相似性,免疫系统无需病毒先验知识,学习推演能力强,天生具备未知病毒的灭活能力。有鉴于此,本文以“未知威胁”为核心,以“人工免疫”为创新手段,紧紧围绕未知威胁环境下网络安全系统自身演进机理、未知威胁环境下网络自适应可信传输条件、不完备条件下未知威胁快速发现机制,以及不完备条件下未知威胁快速应对策略等四大关键科学问题,分别开展1个基础理论、3大关键技术及1套原型系统的研究。通过面向内生安全基于免疫的新型网络体系结构与基础理论,基于mRNA免疫的可信任网络寻址与路由控制技术、大规模动态可信行为分析与未知网络威胁发现技术、基于免疫的网络动态风险评估与控制技术等研究,突破传统网络安全以“打补丁”为主被动防御的技术瓶颈,藉此奠定内生安全免疫支撑的新型网络系统的基础理论和方法。通过构建一个面向内生安全基于免疫的新型网络原型系统,对研究成果进行技术验证,同时根据验证结果对所提出理论及方法进行改进和提高。通过上述研究实现以下5个方面创新:一是,面向内生安全的网络空间安全免疫体系结构;二是,基于mRNA免疫的可信任网络寻址与路由控制方法;三是,基于基因进化演化的未知网络威胁自适应发现方法;四是,基于人体体温预警机制的网络动态风险实时定量计算方法;五是,基于特异性免疫的快速动态反馈迭代网络风险控制方法。本研究成果对网络空间安全保护的科学研究、技术研发、产业发展等具有十分重要的理论意义和实际应用价值。

网络信息安全问题及防护策略

随着云计算、大数据、物联网等技术的快速发展,网络规模和应用范围不断扩大,同时网络信息安全问题日益突出,传统网络防御措施已不能满足当前网络信息安全需求。通过分析国内外网络信息安全现状,总结影响网络信息安全的因素,结合网络信息安全专业知识,针对网络信息安全威胁提出具体防护措施,以期抵御以高级持续威胁为主的恶意攻击并弥补传统网络安全缺陷。

网络安全数据可视分析系统的设计与实现

文章针对网络异常数据展示形式单一、时间延迟的问题,提出一个采用丰富可视化形式和实时展示网络安全态势的网络安全数据可视分析系统。该系统功能主要包括:网络异常数据监测、态势感知和预测、安全预警与风险监控。首先,通过数据采集模块收集设备原始数据;其次,利用数据预处理模块将原始数据转化成标准形式;再次,使用数据分析模块将标准数据进行分析和检测,识别异常数据并形成网络态势;最后,采用网络地图、拓扑图、时序图等多种可视化形式对分析结果进行实时展示。该系统将数据产生、处理、分析和展示过程相结合,实现态势状态实时预测,提高网络设备监控效率。

人工智能赋能网络攻击的安全威胁及应对策略

人工智能(AI)在为社会进步带来显著推动效应的同时,也在促进网络空间安全领域的重大变革,研究AI和网络空间安全结合带来的安全问题具有迫切意义。本文采用自顶向下的分析方法,从加剧现实安全威胁、催生新型安全威胁两个角度分析了AI和网络空间安全结合带来的政治安全、经济安全、社会安全、国防安全等重大问题,提炼了自主化规模化的拒绝服务攻击、智能化高仿真的社会工程学攻击、智能化精准化的恶意代码攻击等新型威胁场景,总结了环境自适应隐蔽攻击、分布式自主协作攻击、自我演化攻击等未来发展趋势。为有效应对AI赋能网络攻击的安全威胁,建议从防范安全威胁、构建对等能力角度加强智能化网络攻防体系建设和能力升级;加强AI安全数据资产的共享利用,采取以数据为中心的AI网络攻防技术发展路径;加强对抗评估和测试验证,促进AI网络攻防技术尽快具备实用性。

基于PSO-TSA模型的网络安全态势要素识别研究

针对网络安全态势感知技术中态势要素提取的质量与效率较低的问题,提出了融合粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)的态势要素识别模型PSO-TSA.在位置更新模块,利用Metropolis准则对PSO算法中的个体极值和全局极值进行退火优化,增加粒子的选择性,提高态势要素提取质量.在参数优化模块,利用Metropo⁃lis准则优化PSO算法中的参数,并对参数优化过程和粒子适应度同时进行评价,避免算法陷入局部最优,提高态势要素识别效率.按照目前网络状态的实际需求,选择了37个网络安全数据字段,搭建了小型网络环境,以获取更加真实的网络安全数据集SDS-W.在开放网络安全数据集和获取的SDS-W数据集上分别进行态势要素识别实验,实验证明,PSO-TSA在时间成本保持不变甚至更少的基础上,态势要素识别的精确度平均提升了5%~7%.

网络安全课程教学中的中国传统文化巧用

针对网络安全课程知识点分散且难度大,所学知识不能系统理解、无法举一反三的问题,提出将成语及“三十六计”为代表的优秀传统文化融入教学环节,介绍具体教学应用过程,最后以实际教学数据说明教学应用效果。