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人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

【动画】带你了解，何为网络安全“攻击面管理”******

　　【2022年国家网络宣传周系列科普】

　　近年来，新兴技术迅速发展带动了网络资产边界快速拓展，也增加了企业资产暴露面，而基于供应链的新型攻击则大大降低了攻击成本。在多重因素的驱动下，网络安全防御策略也在与时俱进，攻击面管理也开始被行业所关注。让我们一起了解一下攻击面管理的小知识吧。

　　什么是攻击面？

　　近日发布的《中国攻击面管理市场研究报告》（以下简称研究报告）指出，攻击面是指未经授权即能访问和利用企业数字资产的所有潜在入口的总和。

　　其中，包括未经授权的可访问的硬件、软件、云资产和数据资产等，同样也包括人员管理、技术管理、业务流程存在的安全弱点和缺陷等，即存在可能会被攻击者利用并造成损失的潜在风险。

　　但不是所有资产暴露面都可以成为攻击面，只有可利用暴露面叠加攻击向量才形成了攻击面。

　　什么是攻击面管理？

　　攻击面管理是一种从攻击者的角度对企业数字资产攻击面进行检测发现、分析研判、情报预警、响应处置和持续监控的资产安全性管理方法，其最大特性就是以外部攻击者视角来审视企业所有资产可被利用的攻击可能性。

　　主要包含外部攻击面管理（EASM）、网络资产攻击面管理（CAASM）、数字风险保护服务（DRPS）等内容。

　　什么是攻击面管理框架体系？

　　攻击面管理框架体系自下向上分别为基础技术、安全能力和应用场景。基础技术为支撑攻击面管理的技术能力集合，多种技术组合形成攻击面管理的能力体系，根据不同的业务场景需求采用不同的能力组合，形成不同的应用场景下的攻击面管理解决方案，为用户提供有针对性的攻击面闭环管理能力。

　　什么是攻击面管理成熟度模型？

　　研究报告中还提到了建立攻击面管理的成熟度模型，主要是工具阶段的被动防御、平台阶段的主动防御、流程化阶段的对抗防御、先知阶段的优先防御四个层级；提出了暴露面获取、脆弱点发现、攻击面挖掘、情报获取能力等攻击面管理要具备的12个能力域，从检测发现、分析研判、情报预警、响应运营的闭环管控过程分解了响应的29个能力子项，从子能力的具备和完善情况来评价攻击面管理的有效性。

　　发展前景怎么看？

　　目前，国内外厂商如华云安、360政企安全、Mandiant、CyCoginito、等一大批传统网络安全团队，正在进入攻击面管理创新领域。未来攻击面管理将从传统场景扩展到新兴技术场景，并提供跨领域、跨技术平台的数字资产及其攻击面管理能力，更关注企业内部业务风险和第三方风险的管理，为用户提供统一的攻击面管理入口，并提供一致的安全运营体验。

　　光明网、华云安 联合出品

　　监制：张宁、李政葳策划：孔繁鑫制作/配音：雷渺鑫

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）