专访丨邬贺铨院士谈网络安全新风险应对：加强关键基础设施安全防护******

　　当前，关键信息基础设施成为网络攻击重点，勒索病毒上升为主要威胁，数据安全问题频发。面对这些新的安全风险，各方应该如何应对？

　　7月2日至3日，以“构建安全可信的数字世界”为主题的2022西湖论剑·网络安全大会在杭州、北京两地同步召开。期间，中国工程院院士、中国互联网协会咨询委员会主任邬贺铨在接受光明记者采访时表示，关键基础设施被攻击有各方面原因，比如，一些黑客组织为了经济利益实施勒索，这种状况已经上升为重要安全事件，导致了严重的经济损失。

　　邬贺铨建言，应对关键基础设施攻击或勒索病毒状况，一方面要加强关键基础设施安全防护，在这方面，国家已经出台了一些关于关键基础设施网络安全防护的制度，如何全面地、认真地执行这些制度要求，是保证关键基础设施安全性的一个前提。

　　“除了技术手段，还要考虑管理手段。一些关键基础设施本来完全是外网隔离，但由于一些人为操作不慎，导致了在外网上的U盘把木马病毒带到了内网，导致关键基础设施受到攻击破坏。”邬贺铨说。

　　监制：张宁、李政葳

　　统筹：王一涵

　　采访、撰稿：姚坤森、孔繁鑫

　　摄像、后期：曾震宇

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）