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来源：信誉快32023-08-16 17:48

【网络强国这十年】动画｜摆脱纸上谈兵！带你看看网络安全实战精兵需要哪些“必杀技”******

　　当前，网络空间安全面临的形势复杂多变，以窃取敏感数据、破坏关键信息基础设施为目标的有组织网络攻击愈演愈烈。我国正在迎来数字经济的发展浪潮，千行百业的数字化转型，都需要有网络安全的坚实保障。

　　网络空间的竞争，归根结底是人才的竞争。数据显示，到2027年，我国网络安全人员缺口将达327万，而高校人才培养规模仅为3万/年。在网络安全人才缺口中，实战型人才缺乏的问题更为突出。有高达92%的企业认为其缺乏网络安全实战人才。这也成为整个数字化转型过程中亟需解决的重要命题。

　　网络安全人才要有综合实战能力

　　在2022年国家网络安全宣传周期间发布的《网络安全人才实战能力白皮书》从当前国内网络安全人才状况、人才的攻防实战能力、用人单位的实战能力需求、如何提升人才的攻防实战能力、如何评价提升人才的攻防实战能力、“政、企、学、研”如何共同培养实战人才等方面，通过翔实数据和面向不同群体调研，以及各领域专家学者的认真编撰，为党政机关、重要行业、企事业单位及高校等单位的人才建设战略提供重要参考。

　　从业务需求出发，将网络安全人才实战能力归纳为“攻防实战能力”“漏洞挖掘能力”“工程开发能力”“战效评估能力”四种类型。

　　其中，本次白皮书将重点聚焦的攻防实战能力定义为，在真实业务场景中，利用网络空间安全技术和工具开展安全监测与分析、风险评估、渗透测试事件研判、安全运维、应急响应等工作的能力。这需要网络安全人才掌握各类安全标准的落地实践经验，可以熟练使用网络安全技术和工具，为具体业务开展风险评估，提供安全落地规划指导和建议。

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　　同时，网络安全人才还应具备一定的调查取证能力，能够在受到攻击后收集、处理、保存、分析并呈现计算机攻击相关证据，为后续的攻击溯源或案件侦查提供帮助。

　　网络安全人才市场供需仍不匹配

　　白皮书显示，从人才的需求侧来看，网络安全攻防实战人才面临严重缺口。以往很多用人单位不仅专业岗位人员配置不足，还有很多岗位是“兼职人员”，实战能力严重匮乏。数据显示，当前对网络安全人才的需求，能源行业的需求量位列第一，在细分行业中占比为21%，其次是通信、政法、金融、交通、医疗卫生、网安企业等行业。

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　　预计未来3至5年内，具备实战技能的安全运维人员与高水平网络安全专家，将成为网络安全人才市场中最为稀缺和抢手的资源，加强网络安全攻防实战人才的培养已成为行业共识。

　　人才培养从实践中来往实战中去

　　网络安全竞赛、实网攻防演练、众测与应急响应，都是近年来我国广泛开展的网络安全实践模式。其中，网络安全竞赛具有强实践性、创新性、对抗性的特点，近年已成为全面检验和提升攻防实战能力的重要方式之一，“以赛促学、以赛代练”理念也帮助一线人员摆脱“纸上谈兵”的困境，在实际工作场景中更加得心应手。

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　　科学系统地培养攻防实战人才，应首先建立统一的网络安全攻防实战能力框架，同时通过“竞赛选拔、分类提高、职业引导”的方式，将竞赛、众测、攻防演练、技术分享等方式相结合，形成常态化的攻防人才成长通道。

　　同时，网络安全是一门综合性学科，借鉴国外经验，提出ASK-P模型，将网络安全人才培养分为意识（Awareness）、技能（Skill）、知识（Knowledge）、实践（Practice）四个维度，旨在培养多学科融会贯通，具备综合实战能力的复合型人才。

　　监制：张宁李政葳 策划：孔繁鑫 制作：刘昊

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。