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展望2023：值得关注的十大网络安全趋势******

　　开栏的话：今年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年。即日起，本版开设“前沿观点”专栏，翻译引介国际信息通信行业的前沿观点，聚焦信息通信领域的动态和发展，认真贯彻落实中央经济工作会议部署要求，为我国信息通信行业高质量发展作出应有的贡献。欢迎广大读者来信提出相关批评建议。

　　又是网络安全动荡的一年。复杂多变的国际局势加剧了国家间的数字冲突。加密货币市场崩溃，数十亿美元从投资者手中被盗。黑客入侵科技巨头，勒索软件继续肆虐众多行业。

　　信息安全传媒集团（Information Security Media Group）就2023年值得关注的事件咨询了一些行业领先的网络安全专家，内容涵盖了影响安全技术、领导力和监管等层面新出现的威胁与不断发展的趋势。这是对未来一年的展望。

　　网络犯罪分子将加大对API漏洞的攻击力度

　　随着组织越来越依赖开源软件和自定义接口来连接云系统，API（应用程序接口）经济正在增长。API攻击导致2022年发生了几起引人注目的违规事件，其中包括发生在澳大利亚电信公司Optus的违规事件。专家预计，新的一年网络犯罪分子会加大对API漏洞的攻击力度。

　　攻击者将瞄准电网、石油和天然气供应商以及其他关键基础设施

　　关键基础设施可能成为攻击者的主要目标。许多工业控制系统已有数十年历史，易受到攻击。事实上，此前IBM X-Force观察到针对TCP端口的对抗性侦察增加了2000%以上，这可能允许黑客控制物理设备并进行破坏操作。专家警告，准备好应对针对电网、石油和天然气供应商以及其他关键基础设施目标的攻击。

　　攻击者将增加多因素身份验证（MFA）漏洞利用

　　多因素身份验证（MFA）曾被认为是身份管理的黄金标准，为密码提供了重要的后盾。2022年发生了一系列非常成功的攻击，使用MFA旁路和MFA疲劳策略，结合久经考验的网络钓鱼和社会工程学，这一切都发生了变化。攻击者将会增加多因素身份验证漏洞利用。

　　勒索软件攻击将打击更大的目标并索取更多的赎金

　　勒索软件攻击在公共和私营机构激增，迫使受害者支付赎金的策略已扩大到双倍甚至三倍的勒索。由于许多受害者不愿报案，没有人真正知道事情是在好转还是在恶化。专家预计会有更多类似的情况发生，勒索软件攻击会击中更大的目标并索取更多的赎金。

　　攻击者将瞄准大型的云企业

　　数字化转型正在推动向公有云的大规模迁移。这种趋势始于企业部门，并扩展到大型政府机构，创造了复杂的混合和多云环境的大杂烩。应用程序的容器化加剧了恶意软件的感染，今年我们看到了针对AWS云的无服务器恶意软件的引入。随着越来越多的数据转移到云上，应高度关注攻击者是否会瞄准主要的云超大规模应用程序。

　　零信任将得到更广泛的采用

　　零信任的原则自2010年就已出现，但仅在过去几年中，网络安全组织和供应商社区才接受最小特权的概念并不断验证防御。此前，美国国防部宣布其零信任战略，这种方法得到了重大推动。随着黑客轻松地跨IT部门横向移动，组织希望实现防御现代化。专家预计零信任会得到更广泛的采用。

　　首席安全官将获得更好的个人保护谈判合同

　　2022年10月，优步前CSO乔·苏利文（Joe Sullivan）因掩盖2016年数据泄露事件被定罪，这在网络安全领域引发了不小的冲击波。刑事责任让高级安全领导者重新考虑他们在组织中的角色。首席安全官或将被提供更多人身保护的合同。

　　网络保险的式微将增加企业的财务风险

　　第一份网络保险政策是在20多年前制定的，但勒索软件攻击造成的恢复成本和业务损失呈指数级增长。事实上，大型医疗机构的损失通常超过1亿美元。因此，网络保险公司正在提高费率或完全退出该业务。网络保险的可用性将继续枯竭，增加企业的财务风险。

　　政府机构将对加密货币公司实施更严格的控制

　　一系列违规行为、市场价值的重大损失和FTX加密货币交易所丑闻使加密货币世界在2022年陷入混乱。寻求政府机构对加密货币公司实施更严格的控制，以保护投资者、打击洗钱和提高安全性。

　　组织将调整自身提供教育和认证计划的方式

　　多数大型公司多年来一直提供网络安全意识培训，但似乎并没有奏效。更糟糕的是，越来越难找到熟练的网络安全资源。未来，组织将积极寻找改变自身提供教育和认证计划的方式，着眼于更积极地学习、职业道路规划和提高信息安全人员的技能。

　　（作者：作者：安娜·德莱尼卡尔·哈里森 翻译：方正梁）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）