《外交事务》杂志星期二9月15日刊发安妮·纽伯格（Anne Neuberger）关于中国网络战威胁的新评论－－“中国网络战的新方式”。纽伯格女士是安德森·霍洛维茨基金的普通合伙人兼全球事务主管，也是斯坦福大学杰出研究员。2021年至2025年，她曾任美国副国家安全顾问。她的评论着重讨论了“北京将如何把数字咽喉要道武器化”。专家深度好文，请君一阅：

过去一年，全世界的注意力转向了经济咽喉要道——这是有充分理由的。伊朗利用其对霍尔木兹海峡的控制扰乱全球经济，而中国则利用其对关键矿产的掌控，在贸易谈判中获取筹码。然而，人们对数字领域的咽喉要道关注较少，而这些咽喉要道可能被证明同样危险。

中国黑客已经进入并持续保持对美国通信、能源和交通基础设施的访问权限。这些入侵的目的不仅仅是收集情报；而是在为破坏行动奠定基础。正如伊朗关闭一条至关重要的水道造成了极大的破坏，而且很难绕过一样，中国对关键网络的渗透可能造成停电、使饮用水变得不安全，或者延误军事动员。事实上，今年夏天，伊朗黑客攻破美国多个州的供水设施，导致其中一个县要求居民将水煮沸后饮用，这清楚地暴露了美国关键基础设施的脆弱性。美国的盟友也同样容易受到攻击。中国已经攻破台湾的医院、印度的电网以及新加坡的电信网络。

正如我去年在《外交事务》的一篇文章中所论述的那样，中国威权主义式的网络防御方式与美国更加民主的方式之间存在一种根本性的不对称。美国的法律和价值观不允许美国政府像中国政府那样监控私人通信和国家关键网络。北京方面则维持着一系列防火墙，这些防火墙除了监视和审查中国人民之外，还保护中国网络免遭美国的进攻性入侵。而且，中国的关键基础设施是集中化并由国家控制的，而在美国，关键基础设施则由各种不同的私营行为者拥有和运营，它们的网络防御水平各不相同。因此，中国可以更加确信自己能够承受报复，从而对美国及其盟友使用网络武器。

人工智能很可能会加剧这种不对称。尽管这项技术已经彻底改变了进攻性和防御性网络行动，但它往往使攻击者获益更多。由于人工智能可能给中国带来不成比例的优势，美国就更有理由利用这项技术改善其网络防御。一年前，利用人工智能大规模保护关键基础设施还只是在原则上可行。如今，随着人工智能的进步降低了保护美国关键基础设施的成本，这在实践中已经成为可能。

为了在北京将数字咽喉要道武器化之前将其铲除，华盛顿、人工智能实验室以及基础设施运营商需要主动利用最先进的人工智能模型，对关键系统进行压力测试，例如为大城市或军事基地提供服务的工厂和电网。这样做将揭示美国数十年来积累的各种脆弱性，并为如何修复这些脆弱性提供指南。如果缺乏这样的认识，美国将在对华网络战中继续处于下风。

新前沿

经济和军队往往依靠并非为其今天所执行任务而建造的数字基础设施运行，这使它们成为具有吸引力且容易攻击的破坏目标。这在一定程度上就是为什么未来的战争很可能将在网络领域展开。美国的基础设施尤其脆弱。其发电厂和管道依靠已有数十年历史的硬件运行，这些硬件当初是为了实现物理可靠性而设计的，而不是为了数字防御。它们往往缺乏能够形成多层保护的日志记录、加密或补丁更新能力。

随着美国公用事业实现现代化，其老旧设备被接入计算机网络和云服务，以进行远程监控。这为黑客创造了大量机会。在互联网出现之前，一名破坏者可能不得不安放炸药才能摧毁一条天然气管道。如今，一名破坏者可能只需侵入放置在公司办公室里的一台安全防护薄弱的路由器，就能够关闭一条天然气管道。

更糟糕的是，直到最近，美国公用事业公司几乎没有什么加强安全防护的激励或要求。在人工智能取得进步之前，确定系统性风险需要进行人工且成本高昂的工程分析。而在2021年之前，关键基础设施几乎没有任何网络安全监管规定。拜登政府为管道、港口、机场和供水系统制定了基准标准，例如要求运营商实施多因素身份验证和终端监控。

美国的基础设施尤其脆弱。

随着人工智能不断进步，网络攻击已经变得更加危险。事实上，开放人工智能和安特罗匹克今年夏天承认，它们的模型已经在没有人类指挥的情况下入侵了其他公司。失控的人工智能可能会使威慑国家支持的网络攻击变得更加困难，因为它可以让攻击者拥有貌似可信的否认空间。如果一个遭受攻击的国家不能确定一次袭击是否由对手指挥，甚至不能确定这次袭击是否具有任何蓄意性质，它可能会更加犹豫是否进行报复。此外，美国还需要保护自己，防范这样一种可能性：一家美国公司的人工智能自行决定攻击美国的基础设施。

但是，正如人工智能能够增强网络攻击一样，它也能够使构建网络防御变得更加容易。这项技术已经足够先进，可以综合海量数据，对基础设施系统以及针对这些系统的威胁进行建模。公用事业公司可以利用人工智能创建其实体系统的虚拟复制品，即所谓的“数字孪生”，它利用传感器和数据来模拟现实世界对应系统的行为和性能。数字孪生最终会学习一个系统正常运行时的状态。它可以准确找出薄弱环节，并标记任何异常活动，从而有可能发现恶意软件。如今的人工智能模型已经具备以不同准确度和复杂程度生成数字孪生的能力。正如维摩测试其自动驾驶系统的方法依赖数以百万计、细节和成本不断提高的模拟一样，构建数字孪生的公用事业公司也可以随着时间推移不断提高其精细程度。

例如，如果与某个对手之间的紧张局势加剧，美国可以模拟针对自身电网的潜在攻击，以确定哪些漏洞一旦遭到利用将造成最严重的破坏。2022年，当美国试图为俄罗斯可能实施的破坏行动做准备时，它无法轻易确定自身哪些弱点可能被利用，从而使电网或供水设施中断超过24小时，也无法轻易确定哪些网络安全投资在防止混乱方面最为有效。如今，借助数字孪生，找出这些缺陷并优先进行修复已经成为可能。

复制品

华盛顿如今已经拥有保护其关键系统的技术，但它必须克服部署这种技术所面临的障碍，其中包括美国基础设施的分散性质、法律责任的归属方式，以及升级网络安全的高昂成本，而网络安全几十年来一直投资不足。全美国有4,500多个公共供水系统、3,000家电力公用事业公司，以及数千家独立的管道和电信运营商。而运营其中大多数实体的私营公司和市政府都不愿寻找并分享其网络的详细信息，因为披露一个缺陷或尚未修补的漏洞，可能使它们面临政府罚款，或者遭到指控其存在疏忽的诉讼。但是，如果没有这些数据，数字孪生就无法准确运行。

美国政府必须采取一种协调一致的全国性方式，为美国最关键的基础设施系统——例如服务于港口、大规模人口或军事基地的系统——构建数字孪生，并确保这些代理系统是忠实的复制品。这种方式应当改变政府与私营部门合作的方式，利用前沿人工智能实验室和基础设施企业都拥有的投资数字孪生的激励。

过去一年，随着前沿人工智能实验室发布能力更加强大的模型，要设计出复杂程度足以衡量不断进步的人工智能能力的难题已经变得越来越困难。现实世界基础设施的数字孪生可以为前沿模型提供一个更加有效的测试环境——充当一种新的网络训练场。因此，人工智能公司有理由为数字孪生的建设和维护提供资金补贴，因为这些数字孪生可以被用来针对现实系统评估尚未发布模型的安全性。反过来，基础设施所有者也将从中受益，因为他们可以用最先进的技术测试自己的网络防御，而且成本极低。

美国需要一个安全空间来运行此类模拟。能源部可以与商务部人工智能标准与创新中心一道，同人工智能公司合作，建立一个安全、与外部网络物理隔离的国家级封闭环境，用于持续测试关键基础设施。全国各地的公用事业所有者和运营商可以把自己网络的数字孪生上传到这个封闭环境中，而其中的人工智能智能体将不断对公用事业系统进行压力测试，并针对最应优先进行的网络安全修复提出建议。任何被发现的漏洞都可以为“金鹰”计划提供信息，这是白宫今年夏天建立的一项旨在协调发现和修复美国网络漏洞的计划。补丁也可以与盟友分享，以建立对美国人工智能生态系统的信任，并激励盟友使用美国的模型。

失控的人工智能可能使威慑国家支持的网络攻击变得更加困难。

为了吸引公用事业所有者和运营商参与，国会应当为它们提供法律安全港——包括保护它们免受其所服务的公司或个人提起诉讼——以便它们通过向获得授权的国家防务人工智能平台输入数据，发现薄弱环节或遭到滥用的证据。国会还应当帮助承担修复缺陷或清除被发现的外国立足点所需的成本，办法是参照美国环境保护署基金设立一个资金池，为立即修补高风险缺陷提供拨款，同时为大型公用事业公司进行深度改造提供长期零息贷款。此外，非营利组织或私营部门项目，例如开放人工智能的“破晓”项目，也可以考虑提供拨款来承担这些成本。

联邦政府还必须改变其实施监管的方式。如今，它根据公用事业公司是否遵守法律标准来对其进行评判，而这些标准往往落后于黑客技术的发展。更好的方式是根据公用事业运营商遏制一次网络攻击所需要的时间来对其进行评估。例如，随着时间推移，应当要求这些运营商通过使用数字孪生进行模拟来证明，它们能够在合理的时间范围内隔离一次攻击。

尽管这样的政府努力值得进行，但它们需要时间才能取得成果。与此同时，最容易受到数字咽喉要道武器化威胁的行业，例如医院和银行，应当共同努力，敦促它们最重要的供应商利用人工智能修补其网络安全漏洞。通过信息共享与分析中心——这类组织相当于特定行业的邻里守望组织，并提供一定的法律保护——进行协调，企业可以通过合同手段推动采取行动。

人工智能的进步为美国及其盟友提供了多年来第一次真正有机会在网络战线上追赶中国的机会。绘制美国及其盟友关键系统图谱并保护这些系统所需的技术，正在以快于预期的速度到来。面对中国的数字咽喉要道，美国韧性的最终衡量标准将不是人工智能模型本身的原始能力，而是美国各机构是否愿意使用这些模型——赶在对手对美国人的生活造成重大破坏之前。