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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）
关于恒星的这个经典理论 中国天文学家最新研究提出了挑战******
中新网北京1月19日电 (记者 孙自法)广袤宇宙的千亿星系中无时无刻不在诞生着新的恒星，同一恒星形成区会批量形成许多不同质量的新生恒星。长期以来，“恒星初始质量分布规律不变”一直是天文界关于恒星演化研究的一个经典理论。
这一恒星经典理论绝对正确吗？恒星初始质量分布规律真的一成不变吗？中国科学院(中科院)国家天文台刘超研究员领导的合作团队最新研究发现，“恒星初始质量分布规律”会随着恒星金属元素含量和年龄发生显著变化，对其“不变”的经典理论提出挑战。
中国天文学家完成的这项刷新人类认知、将对天体物理多个领域研究产生深远影响的重大科研成果论文，北京时间1月19日凌晨在国际著名学术期刊《自然》发表。论文通讯作者刘超形象科普称，这也就是说，宇宙不同的地方必须用不同的“尺子”丈量，才能得到正确的测量结果。
终结恒星初始质量分布规律是否变化争议
中科院国家天文台介绍说，该台联合北京师范大学天文和天体物理前沿科学研究所、南京大学、中科院紫金山天文台等研究人员，发挥国家重大科技基础设施郭守敬望远镜(大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜，LAMOST)光谱数据超大样本优势，并结合欧洲空间局盖亚(Gaia)卫星数据，研究发现天体物理学中一个非常重要的基础概念——“恒星初始质量分布规律”会随着恒星金属元素含量和年龄发生显著变化，从而对“恒星初始质量分布规律不变”的经典理论提出挑战，并刷新了人类对这一基本概念的认知。
研究团队在本次研究中发现，他们首次清晰观测到年轻的小质量恒星数量比例明显高于年老的恒星。此外，金属含量越高的恒星家族中小质量恒星数量比例也越多。这是天文学家首次如此清晰地观测到恒星初始质量分布规律随着恒星金属元素含量和年龄发生了显著变化，直接导致恒星初始质量分布规律在宇宙中普适不变的基本假设不再成立，也终结了一直以来天文界关于恒星初始质量分布规律是否变化的争议。
恒星初始质量函数领域国际权威、德国波恩大学教授帕弗尔·库鲁帕(Pavel Kroupa)评价认为，这项研究基于大样本观测获取的高质量数据，揭示了银河系中恒星初始质量函数与银河系演化历史和环境相关，对于深入理解银河系中不同环境不同时间恒星形成的性质非常重要。
图中横坐标显示恒星星族的金属元素含量(金属丰度)，数值越大金属丰度越高。纵坐标显示恒星初始质量函数的形状，α数值越大表示质量较小的恒星比例越高。红色圆点显示年老星族α值比较小，即质量较小恒星的比例低；蓝色三角形显示较年轻恒星随着金属丰度变高，α值也增加，即质量较小恒星的比例增加。中科院国家天文台 供图9万多精细样本直接获取恒星初始质量函数
论文第一作者、中科院国家天文台博士研究生李佳东解释说，恒星初始质量分布规律，天文学上通常称为恒星初始质量函数，它描述了一群恒星在刚刚诞生时，不同质量的恒星所占的比例。在整个天体物理研究中，恒星初始质量函数是现代天文学中一个非常基础的物理概念，对许多关键天体物理学问题的研究起到至关重要的作用。
半个多世纪以来，天文学家通常认为恒星初始质量函数在宇宙各处及各个演化阶段是普适不变的，并作为基本假设在星系形成与演化、星团结构和演化、双星演化，甚至太阳系外行星以及引力波等诸多天体物理研究领域广泛应用，几乎成为天体物理教科书中的“经典假设”。
不过，天文学家近年来通过各种新的观测，发现恒星初始质量函数很有可能不是普适不变的。论文合作者、南京大学天文系教授张智昱指出，一些迹象显示，在恒星形成活跃的环境中大质量恒星的比例更高，这意味着恒星初始质量函数可能不是普适的。
恒星初始质量函数在宇宙各处是否变化成为困扰天文学家的重要问题，需要在银河系中找到更为直接有力的观测证据。近年来，随着郭守敬望远镜、盖亚卫星等中外大型天文设施投入观测运行，并获得海量观测数据，助力中国天文学家发现恒星初始质量函数变化的直接证据。
研究团队发挥郭守敬望远镜大样本光谱数据优势，筛选出迄今最精细的9万多颗太阳邻域的恒星样本，并获取了每颗恒星的金属元素含量和质量。结合盖亚卫星观测数据，他们首次通过俗称“数星星”这一最直观的恒星计数法，对具有不同金属元素含量和年龄的恒星进行统计，从观测角度直接获取了几乎不依赖于任何模型的恒星初始质量函数。
宇宙不同地方需要合适“尺子”正确测量
研究团队认为，无论是测量宇宙不同阶段星系中暗物质和重子物质质量、构建星系化学演化，还是理解恒星形成过程、分析双星演化的物理机制、探测太阳系外行星，甚至包括研究恒星级引力波事件等一系列天体物理学前沿问题的研究，都将因恒星初始质量函数的变化而受到挑战。
刘超以“尺子”作比喻指出：“这如同是一把会随着环境变化的‘尺子’，不能用同一把‘尺子’丈量宇宙的不同地方。在宇宙不同地方，天文学家需要更换合适的‘尺子’，才能得到正确的测量结果。例如，使用银河系目前的‘尺子’就无法测量早期的宇宙”。
论文合作者、中科院紫金山天文台符晓婷副研究员补充说，如此复杂变化的恒星初始质量函数，对恒星形成理论也提出了严峻的挑战。
中科院国家天文台表示，这一原创性成果是中国天文大科学装置郭守敬望远镜在前沿基础研究领域取得的又一项突破性进展。未来，中国将发射中国空间站工程巡天望远镜(CSST)，将助力天文学家在银河系更深远区域及近邻星系中进一步验证该重大发现，为更深入理解恒星初始质量函数和恒星形成的物理过程，提供更加丰富的天文观测数据。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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