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来源：彩神2023-08-25 17:48

【乌镇声音】周鸿祎：没有攻不破的系统，未来要做到安全先行******

　　近日，2022年世界互联网大会乌镇峰会在浙江乌镇举行。峰会期间，360集团创始人周鸿祎接受记者采访时表示，随着数字化发展，未来基本上所有问题都是基于数字化发展，软件里漏洞不能全部消除，必然导致“没有攻不破的系统”。“这种情况下，发展与安全应该并重。未来随着数字化发展，原来安全可以忽视或延迟一步，但未来安全要先行。”

　　记者：工信部数据显示，截至9月末，三家基础电信企业发展蜂窝物联网终端用户17.45亿户，已超移动电话用户数6586万户。怎么看待物联网用户超过了移动用户而产生的安全问题？

　　周鸿祎：这个趋势一点都不惊讶。物联网设备不仅数目众多，而且都是无人值守的设备，可能是7×24小时在用。所以，物联网的数目可能是手机、电脑等加起来的一百倍以上。这个时代一定会来到，只不过是快和慢的问题。

　　物联网时代带来的安全挑战非常大：第一，每个物联网设备都是基于软件定义，所以物联网设备里也有很多漏洞；第二，物联网设备万物互联，可以把虚拟世界和物理世界连在一起，但反过来使得所有在虚拟世界里的攻击都会变成物理世界的伤害；第三，物联网设备数目众多，而且很多物联网设备都是通过5G链接、没有边界，过去想通过边界防护的方法也不可能了。

　　事实上，传统网络安全行业缺乏主动设计的碎片化思路已不再适用。因为总不能再给每一台物联网设备都配防火墙、装杀毒软件，这是典型的刻舟求剑的思路。所以，这就需要用新的顶层设计、新的方法来解决。其实，在物联网时代，只要通过足够多的数据探针，把在物联网设备上产生的安全流量、安全事件都汇总到一个中央大数据平台，从全网的维度进行集中研判、分析。在某个物联网设备被攻破之后，能够快速地看到，而且能够快速地应对。

　　记者：前段时间，西北工业大学遭遇黑客攻击。类似情况应该如何应对？

　　周鸿祎：这种国家级攻击主要危害有两种：一是偷窃情报和数据，导致很多老百姓个人隐私泄露，又卖到暗网上，导致很多欺诈集团利用这些数据，给老百姓带来“切肤之痛”；二是国家级攻击瞄准对象是国家关键基础设施，比如，水电气、城市交通、能源、金融、教育、医疗等。

　　记者：后疫情时代，互联网发展前景如何？

　　周鸿祎：数字经济和实体经济并不矛盾。它是要用数字化对实体经济进行改造，改造完以后实体经济也可以称为数字经济。这就意味着，传统的行业不要老去内卷或过度竞争、躺平，而是想一想如何用数字化进行流程再造、商业链条再造，从而产生创新的业务模式，这就意味着所有行业都值得用数字化再做一遍，这里就有巨大的机会。

　　记者：现在全国很多地方都在发展信创产业。如何避免同质化竞争？

　　周鸿祎：信创产业非常重要，它是要把很多IT技术架构，从底层CPU主板内存硬件，到操作系统以及各种应用办公软件，都能实现国产化，防止将来在供应链上被其他国家“卡脖子”。所以，现在各地都在做不同的信创平台，这是非常有必要的。信创本身解决了一部分安全问题，至少解决了别人在供应链里利用给操作系统布设后门的问题。但信创同样面临着数字安全挑战，因为里面代码无论是利用开源代码修改，还是自己撰写代码，都会存在一些漏洞，有漏洞也一样会被人利用。所以，要保证信创体系应用软件操作系统安全，也需要建立起类似360安全大脑的这种大数据分析体系，能够把信创系统、信创设备中可能的安全攻击捕捉到。（记者李政葳刘昊）

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。