虚拟现实是一个临界于科学与幻想之间的概念,在虚拟现实领域,元的概念将会伴随着信息技术发展成为一种新的潮流。
未来的元宇宙是一个去中心化的技术乌托邦、虚拟理想国,在元宇宙中可以实现现实中无法实现的事。想象仿真出一个与现实平行的世界,一个数字“我”的“分身”在此世界里的人类活动都以沉浸式的方式进行,使人们任何活动与现实生活中尽可能相似,这就是元宇宙的发展趋势。
我们设想,这种未来的“平行世界”需要基于大规模的虚拟仿真技术去构建,然而在现阶段,最与之契合的“微观宇宙”——网络空间靶场恰恰基于虚拟仿真技术,践行了元宇宙的概念。
元宇宙的概念以及相关的技术,也将成为网络空间靶场发展参考的重要趋势。在元宇宙视角下的网络空间靶场更加具有科幻感和数字化,未来的的网络空间靶场将会趋向云化、大规模,将偏向于真实业务仿真以及延申出的数字孪生等应用领域。利用这一技术,我们可以青少年宫构建起一张平行于互联网的“元宇宙”网络,任何人都可以在里面扮演黑客或网络安全守护者。
丈八网安的火天网境在设计之初的很多理念和“元宇宙”的概念不谋而合,我们率先提出了使用数字建模技术代替传统的虚拟机和容器,并实现了多种协议、多种传感器的模拟仿真,在工业控制系统的网络安全模拟仿真领域已经开始了相应的实应用。我们认为,网络靶场应当是互联网和各种封闭业务网的在另一个次元空间的数字化映射,具有极其广阔的应用领域和市场空间,甚至将会利用一系列仿真技术,赋能未来元宇宙的构建,成为重要的一环。

火天网境产品高仿真能力的应用
丈八网安的火天网境产品,是将虚拟化、数字仿真以及虚实结合充分融入到靶场构建中的信息技术。
虚拟化技术可以将现实环境中的硬件设备通过虚拟机、容器等成熟的技术转移到靶场环境当中来。网络空间靶场提供硬件资源、系统运行管控等多方面的支撑,从而能够构建出逼真的业务运行环境。
数字仿真技术是虚拟化技术的有力补充,也是“元宇宙”时代主要的仿真技术。它通过数字化建模仿真技术,将硬件、操作系统、接口、协议栈、数据进行模拟仿真,从而构建各种设备的仿真模型,并同虚拟网络实现互联互通。
虚实结合技术则是针对暂时无法虚拟化,或者数字仿真实现仍有难度的设备,直接以硬件的方式接入到虚拟网络中来。这些设备在网络靶场中将以资源池的形态存在,使用它们和使用虚拟机、数字仿真模型无异。
火天网境产品应用
网安人才作为信息时代的特需人才,各行各业都显现出供不应求的趋势。网络空间靶场是培养网安人才的重要基础工具,我们为了满足不同行业、不同业务对网安人才的需求,专门为各业务、场景等提供定制化的训练功能、训练内容以及考核方式。教师和学员在使用平台开展实训过程中,系统会实时记录并评估行为数据,根据相关信息绘制各维度安全能力图谱,从而方便各类人员根据实际评估情况来进行授课或学习计划的调整,让学员能力在各种针对性的实战演练中持续提升。
火天网境网络靶场非常适用于对各种新型设备或装备进行测试与检验。借助强大的虚拟仿真技术,可以高度精准模拟现实中各类设备内部网络结构,并通过靶场中虚拟业务环境对各项设备、系统进行网络安全评估与安全检验,便于发现系统设备的问题,从而反向优化现实世界中的设备。
网络安全新技术的适用性以及性能指标可以使用网络靶场进行评估与验证。火天网境产品的测试床应用中,方便开展针对新技术的检测活动。系统可以输出检测结果报表,通过系统评估验证新技术的安全性与稳定性。网络空间靶场进行新技术的仿真模拟演练,不仅能够讲潜在威胁暴露出来,还能够进一步配合技术开发,对网络运维中的薄弱环节进行强化,有效进行网络安全风险防范。
针对企业安全防御体系进行制定优化策略。现代企业网络安全防御体系的制定一直是一个难点,而靶场提供的实战化网络验证环境,能够对企业中多角色、多权限人员进行高仿真模拟演练,通过仿真的攻防实战对防御体系进行推演。在靶场下推演的防御体系能够保证运行的流畅以及稳定性,让企业的防御体系更加安全可靠,从而制定更加完善的防御体系。
对效能进行分析与评估。丈八网安火天网境产品具备优质的数据采集和监测技术,能够对各种流量数据、主机数据、靶标态势数据以及操作行为等进行采集,结合算法与分析评估系统,建立效能分析模型。效能分析模型可以对网安人才的专业技能、设备的功能与性能、攻防方案的执行效能等多项内容进行报表输出以及展示分析。综合分析仿真模拟对战中的靶场任务完成情况,并对靶场对象的能力和水平进行评估,不断进行优化。
元宇宙概念使现实世界与科技幻想相融合。通过元宇宙的构建,真实世界的信息将得到虚拟世界的极大补充,人类与虚拟世界的互动方式将得到全新提升,在此基础上将诞生充满想象空间的商业模式,游戏、社交、娱乐、消费等都会发生质变。
我们可以大胆设想,网络空间靶场将在元宇宙构建的过程中发挥极大的作用,在元宇宙视角下引领新一代网络安全技术的改革与创新。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。