6G数字孪生网络安全技术白皮书1.0_28页_1mb

6G数字孪生网络安全技术白皮书总结

核心内容

本白皮书探讨了数字孪生技术对6G网络安全的推动作用，提出了数字孪生网络安全框架及关键技术，旨在为6G数字孪生安全研究提供可参考的需求分析和技术方向，推动业界对6G数字孪生安全达成共识，保障6G网络安全、稳定和可持续发展。

主要观点

• 6G网络安全挑战：6G网络将面临安全风险难识别、安全需求难统一、安全效果难评估等挑战，传统安全机制已无法满足其安全需求。
• 数字孪生的优势：数字孪生技术可以实现“数往知来、虚实结合、由点及面”的网络安全分析方式，提升安全确定性、自主性和智能性。
• 典型安全场景：数字孪生技术可以赋能6G网络安全的多个典型场景，包括安全推演评估、差异化安全能力交付、主机威胁防护、异常流量访问控制和安全态势感知。
• 网络安全框架：提出了数字孪生网络安全框架，包含物理网络层、南北向接口、网络安全数字孪生层和网络安全应用层，支持安全数据处理、孪生安全模型和安全编排等功能。
• 关键技术：包括数据安全采集、网络威胁数字化建模、面向安全的可编程协议栈、网络攻防知识图谱构建、安全策略验证与优化、安全态势呈现以及网络数字孪生安全保障技术。

关键信息

1. 数字孪生概述

• 数字孪生网络由物理对象、虚拟对象和两者交互组成，支持实时同步、高效分析和控制。
• 中国移动提出的“三层三域双闭环”架构，包括物理网络层、孪生网络层、网络应用层，以及数据域、模型域和管理域。
• 数字孪生可作为网络安全试验平台，提升安全分析的准确性与效率。

2. 数字孪生赋能6G安全

2.1. 6G网络安全挑战

• 安全风险难识别：6G引入新技术，攻击路径和方式更加复杂。
• 安全需求难统一：6G支持多种异构网络和业务，需灵活、可扩展的安全能力。
• 安全效果难评估：需对安全策略进行量化评估，以实现自免疫机制。

2.2. 典型场景

• 安全推演评估：通过模拟攻击行为，分析攻击路径和影响，优化安全策略。
• 差异化安全能力交付：利用数字孪生进行安全策略预验证，支持精准匹配业务需求。
• 主机威胁防护：基于主机行为数据构建孪生体，实现进程级行为控制与安全风险识别。
• 异常流量访问控制：对异常流量进行检测与处置，防止横向攻击，保障网络稳定。
• 安全态势感知：通过实时监测和预测，实现主动防御，提升内生安全能力。

3. 数字孪生网络安全框架

• 设计原则：强调数据开放、模型映射、智能调度和平台化设计。
• 总体框架：包括物理网络层、南北向接口、网络安全数字孪生层和网络安全应用层。
• 数字孪生层功能：
  • 安全数据处理：包括数据采集、预处理、存储与服务。
  • 孪生安全模型：建立安全仿真、预测、决策等模型，支持灵活扩展。
  • 安全编排：实现对安全场景的敏捷编排与控制。

4. 数字孪生网络安全关键技术

• 数据安全采集技术：采用探针、清洗、标签等技术，确保数据的及时性与有效性。
• 网络威胁数字化建模技术：融合物理、认知、逻辑域模型，支持复杂威胁分析。
• 面向安全的可编程协议栈技术：允许灵活定义协议，模拟攻击链路，提升安全测试能力。
• 网络攻防知识图谱构建技术：整合多源信息，实现攻击路径与防御策略的可视化和动态更新。
• 安全策略验证与优化技术：通过数字孪生体进行策略验证和优化，实现动态调整和自适应防护。
• 安全态势呈现技术：通过可视化界面展示网络状态、攻击路径与防御策略，提升决策效率。
• 网络数字孪生安全保障技术：
  • 数据安全：保障数据的机密性、完整性、可信性与隐私保护。
  • 模型安全：防止数据污染、模型漏洞、模型盗用等安全威胁。
  • 指令安全：确保控制指令的来源、目标匹配和执行优先级，防止指令冲突与泄露。

5. 总结与展望

• 当前数字孪生安全研究仍处于初级阶段，需进一步探索架构设计、模型泛化和数据隐私保护等关键技术问题。
• 未来6G网络将依赖数字孪生技术实现更智能、更安全的网络管理与防护。
• 业界已启动数字孪生安全标准化进程，推动相关技术在6G网络中的应用与融合。

缩略语