北朝鲜的网络攻击:危险和不断变化的威胁

VSole2021-09-23 00:00:00
朝鲜已经开展了网络游击战,窃取机密的军事机密,潜逃了数十亿美元的金钱和网络货币,挟持计算机系统,并对计算机网络造成了广泛的破坏。防御平壤的网络攻击需要持续的警惕和快速发展的方法和技术,正如执法机构在应对平壤逃避制裁时不得不使用的方法和技术一样。美国只对朝鲜黑客和允许他们运作并通过网络犯罪洗钱的外国采取了有限的行动。如果美国不作出坚定的回应,朝鲜政权将继续破坏国家间制裁的有效性,并可能在危机或军事冲突中造成更大的损害。朝鲜的导弹和核武器已经赢得了恐惧、国际社会的谴责和严厉的制裁。然而,尽管平壤的网络活动多次被用于攻击政府、金融机构和产业,但却没有引起什么反应和惩罚。专家们对朝鲜网络能力的态度最初是不屑一顾的,就像他们对该政权的核计划和导弹计划的反应一样。许多人指着东北亚著名的夜间卫星图像,即被邻国的炽热灯光包围的黑暗的朝鲜,不相信这个技术落后的政权有能力进行复杂的网络攻击。然而,尽管该政权未能为其人民提供技术上的舒适,平壤发展了先进的网络战能力,这是少数国家可以超越的。从最初对韩国的初级分布式拒绝服务(DDoS)攻击,该政权改进了其网络计划,创造了一个强大的全球性的破坏性军事、金融和间谍能力阵列。

军事北朝鲜
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朝鲜已经开展了网络游击战,窃取机密的军事机密,潜逃了数十亿美元的金钱和网络货币,挟持计算机系统,并对计算机网络造成了广泛的破坏。防御平壤的网络攻击需要持续的警惕和快速发展的方法和技术,正如执法机构在应对平壤逃避制裁时不得不使用的方法和技术。
欧洲网络安全状况是高度稳定和安全的,威胁已知,基本没有破坏。虽然存在一些严密保护的网络安全岛屿,外部世界非常不安全。随后崛起的两级分化的安全已经导致严重社会不公平。高度创新自由市场受益于小型国家影响和控制。我们的专家小组,发现了两个重大不确定性,作为未来欧洲网络安全的关键决定因素。网络威胁水平已知,安全组织如实报告当前的威胁和发展。现有秩序之外的非国家行为人员,构成欧洲网络安全状况的最大威胁。
乌克兰国防部主要情报局的黑客宣布他们已经入侵了俄罗斯联邦税务局(FNS),军事情报部门表示,此次黑客攻击是俄罗斯境内一次成功的特别行动的结果。乌克兰国防情报局 (GUR) 感染了俄罗斯税务部门的数千台服务器,并清除了数据库和备份。
2020年初,美国海军发布《人工智能技术安全性》。该报告重点关注对此项技术带来的安全性问题。美国海军乃至整个国防部系统,都在严肃认真地对待军事人工智能的发展。2019 年的 2、6、9 月,美国先后公布《国防部人工智能战略》、《国家人工智能战略》《空军人工智能战略》三大战略,表明其在国家、军队、军种三个层面的“智能化战略”全面启动。可看出美国人工智能在军事领域的发展态势日趋激烈。
美媒报道称,作为对伊朗支持的胡塞武装1月攻击美军驻约旦后勤基地的报复行动,美国近日对伊朗军事间谍船贝赫沙德号开展了网络攻击。美国官员表示,此次行动的目的是遏制贝赫沙德号与胡塞武装分享情报的能力,后者一直在红海攻击货船;伊朗利用贝赫沙德号向胡塞武装提供目标信息,以便提升对船只的攻击效率。美国官员通常不会披露包括网络攻击在内的秘密行动,美国国家安全委员会和美国防部均拒绝就此事件发表评论。
臭名昭著的LockBit勒索软件组织已经暴露了与英国军事和情报网站相关的千兆字节敏感数据。
世卫组织紧急委员会于5月4日召开例行季度评估会议,向总干事提出关于当前新冠疫情形势和未来防控的建议。在委员会的建议下,世卫组织总干事谭德塞于5日宣布,新冠疫情不再构成"国际关注的突发公共卫生事件"。当时,美国国内还有人呼吁调查拜登儿子,可后来不了了之。这一次,俄罗斯公布的文件揭露了美国能源部参与其中。此人依托基辅兽医研究所及哈尔科夫实验和临床兽医研究所,负责监督乌克兰人畜共患病研究项目的落实。
以人工智能为代表的新兴技术正在开创一个新时代,作为一种力量倍增器,人工智能能够重塑战争规则,因而对军事防御和国家安全至关重要。在大国竞争和世界多极化的背景下,人工智能正在成为竞争焦点。报告详细论述了人工智能在提升军事情报能力、重塑军事指挥控制平台、打造先进网络平台、推动自主性武器发展中的作用,提出在人工智能军事化发展中,构建制度性条例对于减少未来冲突至关重要。
军事数据是战争指挥决策的重要支撑。由于采集手段受限、共享交换渠道不畅、共享意识不强等因素,数据建设面临数据积累不足、数据孤岛、数据质量不高以及数据安全管控薄弱等问题与挑战。通过在数据采集、共享交换、综合处理、数据应用等数据全生命周期中,引入区块链技术,建立了基于区块链的军事数据安全治理架构,设计了数据可信采报、数据安全共享交换、数据访问控制及数据行为存证等关键技术,并针对军事数据安全治理提出了思考
鉴于人工智能和机器学习在战略竞争中的作用,必须了解这些系统带来的风险以及它们创造战略优势的能力。 通过探索投毒、 逃避、逆向工程和推理 四类对抗性方法,为了解这些系统中的漏洞提供了一个窗口。 作者以目标识别问题作为基础示例,探讨如何攻击AI系统的学习和思维。文章 得出两个重要结论: 首先,在任何使用人工智能的过程中,人类都必须参与其中。 其次,人工智能在大国竞争时代可能无法为美国提供战略优势,但必
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网络安全专家