安小圈
第639期
关基保护 · 2025
老旧系统的安全隐患是保护关键基础设施面临的最大挑战之一。这些过时的系统往往缺乏现代化的安全防护功能，极易成为网络犯罪分子的攻击目标。
但由于系统复杂性高、安全预算有限以及升级可能导致的业务中断风险，对其进行更新改造面临诸多困难。更令人担忧的是，当这些老旧系统接入数字网络时，不仅自身存在安全漏洞，其相互连接的属性还可能引发连锁反应，造成更大范围的安全风险。
关键基础设施面临的威胁远不止数据泄露这么简单。针对电网、供水系统、交通运输和医疗设施的网络攻击，可能引发大范围瘫痪，直接危及公共安全和国家稳定。
正因如此，关键基础设施已成为勒索软件攻击的首要目标——黑客通过瘫痪关键服务来勒索高额赎金。面对日益复杂和频繁的网络攻击，我们必须未雨绸缪，采取积极主动的网络安全防护措施。
传统网络安全防护往往需要安全团队投入大量人力，安全团队不得不耗费无数时间在威胁检测、分析、隔离和修复等重复性工作上。这种疲于奔命的被动防御模式，使得团队很难腾出精力来优化响应机制或升级安全体系。但AI与自动化技术的崛起，正在彻底改变这一局面。
在2025年及以后，AI驱动的安全解决方案将承担起更重要的防护职责。基于机器学习的安全系统能够以惊人的速度处理海量数据，实时监测能力甚至可以发现人工分析难以察觉的异常行为和潜在威胁。在事件响应方面，自动化系统能迅速隔离受感染设备，并自动执行修复方案，大幅提升处置效率。
这一变革让网络安全团队得以从繁琐的日常运维中解放出来，转而专注于更具战略价值的工作。他们可以投入更多精力完善应急响应预案、开展全员安全意识培训、优化权限管理体系，以及组织攻防演练等关键任务。
随着AI技术的持续演进，其在网络安全领域的应用将不断深化，最终推动整个行业防御模式的转型升级。
AI时代下
零信任架构为何不可或缺？
AI技术正成为一把双刃剑。就在安全专家运用AI强化防御的同时，网络犯罪分子也在利用AI升级攻击手段。如今，AI不仅能自动化传统攻击流程，更能将黑客攻击的规模和效率提升到前所未有的水平。更令人担忧的是，生成式AI（GenAI）已经能够高度逼真地模仿文字、语音甚至特定人物的图像和视频。
虽然在电信服务巨头Verizon发布的《2024数据泄露调查报告》中，尚未发现黑客大规模使用生成式AI的确凿证据，但考虑到AI技术的快速普及及其在社会工程攻击、商业邮件欺诈等领域的巨大潜力，这种威胁的到来只是时间问题。
试想，一旦攻击者普遍采用AI实施社会工程攻击，网络安全将面临怎样的挑战？真假信息将变得难以分辨，无论是电子邮件、短信、语音通话还是视频会议，都可能被完美伪造。
在这种环境下，要求持续验证身份的零信任架构就显得尤为重要。事实上，采用零信任架构的企业正逐年增加，对于关键基础设施行业而言，这很快将成为强制标准。
而且我们完全有理由预测，攻击者不会止步于社会工程攻击。AI驱动的全自动化攻击，很可能就是网络犯罪的下一个演进方向。
专用无线网络与MEC
守护关键基础设施的新防线
2025年或将成为专用无线网络发展的关键转折点。随着制造业、医疗健康、能源等关键基础设施行业加速数字化转型，专用无线网络与多接入边缘计算（MEC）的深度融合，正在网络安全领域展现出独特价值。
专用无线网络通过三大核心优势构建安全屏障：一是实现数据本地化传输，有效规避中间人攻击风险；二是支持精细化访问控制，大幅提升准入安全；三是基于专属频谱和暗光纤等资源，为不同规模场景，从仓储设施到区域电网提供定制化网络架构。
值得关注的是，MEC正成为专用无线网络的黄金搭档。这不仅得益于其毫秒级响应能力可保障关键业务稳定运行，更因其本地化数据处理特性，能显著减少数据暴露面，从根本上减少攻击者的入侵路径。
两者的协同部署，正在为关键基础设施筑起智能、高效的安全防线。
在数字化转型浪潮中，关键基础设施行业正面临前所未有的安全挑战。就像商业航空发展必须伴随飞行安全标准的升级一样，网络安全防护体系也需要与时俱进。
为应对这一挑战，企业必须构建全方位的安全防护网：既要部署先进的边界防护和威胁检测系统，更要建立系统化的安全战略。
这一战略需要聚焦三大核心：
· 自动化威胁检测与响应机制，实现动态防御；
· 数据最小化传输原则，严格控制信息暴露面；
· 零信任架构实施，确保持续的身份验证。
面对日益精密的网络攻击，唯有主动拥抱这些安全新规，才能为支撑现代社会运转的关键基础设施筑牢数字防线。
https://www.darkreading.com/vulnerabilities-threats/navigating-cyber-risks-new-defenses，本文由网安加社区编译。
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原文始发于微信公众号（安小圈）：从脆弱到牢固：关键基础设施安全保护新思路
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