俄乌战争已近月余，但世界的网络战则刚刚开始。本次俄乌战争中出现的各类网络战法，值得我们认真总结和研究：
1、在直接的军事领域以信息战为主：一方面是Twitter、Facebook等全球化网络科技巨头参战，通过所掌控的信息平台，控制舆论信息，通过传播片面甚至虚假的信息，塑造、影响敌方和第三方民众的心理，这就造成了战争期间虚假信息满天飞的现象，比如“蛇岛全体士兵阵亡最后复活82人”、“俄罗斯空降兵31旅6连，被乌克兰全歼6次，被欧美媒体全歼22次，但仍坚持到了与友军会合”，这些信息后期看来确实匪夷所思，但在当时绝对起到了降敌士气、影响国民信心的可怕作用；另一方面是通过黑客网络攻击、卫星图片、无人机侦查组成空天地人信息侦查网络对各类敌方信息进行获取，配以超算中心的迅速分析加工、通讯网络的快速传递，实时支持战场的战术部署和决策，最典型的就是“在乌克兰作战的12万俄罗斯军人的个人信息被乌克兰官方媒体乌克兰真理报公布”，这些背景信息配以空天实时侦测信息以及AI人脸识别技术能发挥什么样的作用？俄罗斯多名高级别将校被精准狙击与此不无关系。
2、在非直接的军事领域以勒索攻击为主：以攻击、瘫痪、削弱民用关键基础设施和工业制造、金融等主要经济单元为主要目标，虽然没有军事打击直接，但是由于民用网络安全能力薄弱，往往容易得手，能够起到蚕食、削弱经济的作用，消耗对方的元气。比如本周美国普利司通遭到勒索软件攻击、重要信用评估机构TransUnion遭勒索，俄罗斯国家控制的石油管道巨头Transneft遭到网络攻击等，双方各有损伤吧。
对于网络战的应对，本周也快速出现了不少解决方案可供借鉴：美国国家标准与技术研究院(NIST)针对AI和工控领域连发两份指导，表明在非直接军事领域，网络战的主角就是企业，网络安全需要企业和民众数字素养的提高。而耐人寻味的是英国公布新版《在线安全法案》细节，该法案加大了对科技巨头的监管力度，这又是针对的谁呢？颇有唇亡齿寒、兔死狐悲的味道啊。
本周在政策消息方面，主要关注三个热点。一是美国国家标准与技术研究院(NIST)发布AI风险管理框架（AI RMF）草案，该框架旨在为开发和使用可信的和负责任的人工智能提供指导；二是英国公布新版《在线安全法案》细节，该法案加大了对科技巨头的监管力度，包括对违法企业处以高额罚款，并对其主管追究严厉的刑事责任；三是《未成年人网络保护条例（征求意见稿）》再次公开征求意见，将会对涉及未成年人用户的企业合规部署产生重要影响，也意味着未成年人网络保护工作将迎来强监管时代。
在行业动态部分，值得关注的热点是美国在数字安全领域做出三大动作。一是NIST发布了工业控制系统（ICS）网络安全指南，为任何发展阶段的制造业企业提供易于理解的指导，以改善其网络安全状况；二是SentinelOne收购身份安全公司 Attivo Networks，将身份的威胁保护技术引入其XDR平台，标志着融合身份安全的XDR时代的来临；三是专注于物联网(IoT)的区块链平台IoTeX与谷歌云合作加快其全球扩张战略。
在安全事件方面，本周安全事件有两个现象值得关注：一是勒索手法出现新变化：部分勒索功能外包（例如网络接入功能外包），谷歌威胁分析小组（TAG）观察到了一个充当黑客中间人的威胁行为者，它会充当初始访问代理，寻找易受攻击的组织、并将其网络访问权挂牌转售给出价最高的攻击者，Conti勒索组织就是这个黑客中间人的客户，这种勒索外包的新手法表明“勒索攻击形成了产业链”；勒索攻击技术增加数据擦除功能，“LokiLocker”勒索软件新增数据擦除功能，使数据不能恢复，勒索的威慑力进一步增大；二是全球发生多起网络安全事件，包括全球最大轮胎制造商之一普利司通遭到勒索软件攻击；由俄罗斯国家控制的石油管道巨头Transneft遭到网络攻击，导致79GB数据泄露；美国重要信用评估机构TransUnion遭勒索，被要求支付1500万美元赎金；以色列政府网站遭遇网络攻击；维基百科俄语编辑Mark Bernstein因涉虚假信息而被打击有组织犯罪与腐败总局（GUBOPiK）拘捕等。
在技术趋势方面，两大技术动态值得关注。一是Gartner发布《2022年7大安全和风险管理趋势》，将“受攻击面扩大”，“数字供应链风险”，“身份威胁检测和响应”，“分布式决策”，“超越安全意识培训”，“厂商合并”和“网络安全网格”定义为当前安全和风险管理领导者必须应对的七大趋势。二是两项人工智能技术在数字安全领域的应用：利用人工智能防止RansomOps攻击，由人工智能（AI）和机器学习（ML）支持的扩展检测和响应(XDR)解决方案，能够大规模处理自动化分类、调查和补救工作，以在攻击的初期阶段检测RansomOps；基于自然语言理解增强 NLU以提高电子邮件安全，NLU能基于上下文发挥检测作用，利用NLU来保护组织免受敏感数据的意外和恶意泄露，与传统的数据丢失预防(data-loss prevention，DLP)相比，NLU将误报减少了10倍。
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