2025年10月，全球最大的预印本平台arXiv发表论文《网络认知攻击的主动防御》（Towards Proactive Defense Against Cyber Cognitive Attacks），提出了一种以“颠覆性创新”（Disruptive Innovation, DI）为核心的预测性防御方法论。该文章首次把管理科学中的创新预测模型引入网络安全领域，旨在借助历史数据与定性分析，预测新型技术的出现以及其可能被恶意利用的方式，进而构建面向未来的“主动认知防御”体系。这一研究不仅揭示了人工智能、社交媒体和人形机器人等新兴技术在认知攻击中潜藏的风险，也为各国构建跨学科、具有前瞻性的信息安全体系提供了启示。
《网络认知攻击的主动防御》
编译：阳春
全文摘要与关键词
1.网络认知攻击的演变与挑战：网络认知攻击融合信息技术与心理操控，通过社交媒体算法、生成式AI等技术精准干扰个体和群体的判断与行为，已成为威胁社会稳定和国家安全的新形态。
2.颠覆性创新与认知攻击模式：颠覆性创新指能彻底改变攻击路径的技术。历史分析显示，这些技术推动了攻击在传播路径、数据收集、目标锁定和传播过程上的智能化与自动化演进。
3.主动防御的预测模型与实践：研究构建了线性时间预测和定性属性评估两个模型，分别用于预测新技术出现时间和评估其认知攻击风险，实现对潜在威胁的提前识别。
4.构建跨领域主动防御体系：将预测结果与MITRE ATT&CK、DISARM等安全框架结合，形成可操作的“防御映射表”，实现攻击战术与防御措施的系统化对接。
5.结语：网络安全必须从“事后响应”转向“事前预判”，通过历史建模与风险评估实现防御关口的战略性前移。这一范式转变标志着认知安全治理迈向更具前瞻性和系统性的主动防护新阶段。
网络认知攻击的演变与挑战
1.1 从心理操控到技术放大
网络认知攻击定义与技术升级。“网络认知攻击”是指利用信息技术与心理机制相结合，干扰人类感知、判断与决策过程的攻击方式。与传统网络攻击不同，它直接作用于人的认知系统，旨在改变个体或群体的信念与行为。研究指出，早期的认知攻击主要依赖信息欺骗与宣传，而进入数字化时代后，社交媒体算法、生成式人工智能、深度伪造等颠覆性技术显著提升了攻击效率和精度，使得虚假信息得以精准定向传播。
网络认知攻击危害及国家安全威胁。这些攻击不仅影响公众信任、选举决策和社会稳定，还可能在军事与外交层面制造“认知震荡”，成为国家安全的新型威胁。例如，算法过滤机制使个体被困于“信息回音室”，强化已有偏见；而AI驱动的虚假影像则以高拟真度掩盖真相，削弱社会的理性判断能力。
1.2 传统防御的滞后与困境
现有防御机制主要着眼于事后处置，如辟谣、审查与内容清理。这种“被动应对”模式难以适应技术演进的速度。研究指出，攻击者利用人工智能自动生成并传播虚假内容，其传播速度远超人工审核能力；同时，现行法律与监管体系难以及时调整以应对新的威胁形态。这一局限促使研究者提出“主动防御”理念，即在威胁尚未成形前，通过技术预测与系统预警提前部署防御。
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颠覆性创新与认知攻击模式
2.1 颠覆性创新的概念与判定
“颠覆性创新”（Disruptive Innovation, DI）原指能彻底改变产业结构或用户行为的技术突破。在网络认知安全领域，颠覆性创新被重新定义为：能够显著改变攻击者通讯方式、数据收集模式、目标识别与社交传播路径的技术。研究团队收集了自1971年以来的11项代表性DI，包括电子邮件、社交媒体、算法推荐、机器人、AI合成媒体等。每一项技术的出现都在不同程度上拓宽了攻击路径，或降低了操控成本。
2.2 历史分析：11项技术的认知攻击属性
研究团队通过LLM辅助分析2016年埃隆大学专家调查（1537份回复），筛选出11项符合定义的颠覆性创新，并将这些技术映射至MITRE ATT&CK和DISARM两大框架，以分析其在战术、技术与程序（TTPs）层面的应用：
电子邮件（1971）：首次实现个体定向传播，使“钓鱼式心理攻击”成为可能。
算法推荐（1995）：通过内容个性化强化信息偏见，形成“算法陷阱”。
社交媒体（1997）：扩展了社交网络与数据共享路径，成为认知操控的主战场。
机器人与物联网（2007—2021）：通过传感器与人机交互实现情境性影响。
AI合成媒体（2017）：生成虚拟但逼真的图像、语音与视频，打破事实辨识的边界。
研究指出，这些创新共同导致了认知攻击的四重演化特征：传播路径多元化、数据收集自动化、目标锁定精准化与传播过程智能化。
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主动防御的预测模型与实践
3.1 模型一：线性时间预测
通过对11项颠覆性创新的时间序列分析，研究建立了线性回归模型，拟合结果为：> Y = −460.5 + 0.23X
其中X为技术出现年份，Y为累计创新数量。模型预测第12项新型颠覆性技术将在2022年前后出现。研究将“人形机器人”视为验证案例，指出该技术具备与认知攻击相关的三大特征：扩展交互渠道、增强数据感知、强化情绪影响。此预测与2021年“Ameca人形机器人”问世的事实高度吻合，证明模型具备可操作性。
3.2 模型二：定性属性评估
第二模型侧重于预测未来技术的“认知攻击潜力”。研究将每项技术按四个属性打分：（1）通讯路径影响，3分；（2）数据收集能力，1分；（3）目标锁定能力，2分；（4）社交传播效应，3分。
当总分≥9时，判定为高风险DI。以AI合成媒体为例，其得分为9（高风险），显示其在认知操控中的重要性。
模型二不仅能评估潜在风险，还能为防御设计提供方向。例如，当技术在“社交传播”和“通讯路径”上得分较高时，应优先部署内容识别、算法透明与媒体素养培训等防御措施。
3.3 模型联动与防御设计
研究提出将模型一（时间预测）与模型二（属性评估）结合，形成“预测+防御”闭环：模型一预测技术出现时间；模型二确定风险类型与防御重点；两者结合可在新技术普及前完成预警与干预设计。以“人形机器人”为例，模型推测其在通信、数据采集和目标识别三方面具有高风险，因而建议建立以下主动防御机制：（1）算法与接口透明化——要求制造商披露数据采集范围与用途；（2）用户培训制度化——教育公众识别虚假交互与情感操控；（3）政策预审机制——在产品进入市场前评估其潜在认知安全风险。
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构建跨领域主动防御体系
4.1 技术与框架的整合
研究团队将预测结果与MITRE ATT&CK及DISARM框架结合，形成了“防御映射表”，将每类攻击的战术路径对应到具体防御措施。例如：对“钓鱼与实时通讯攻击”可采用用户培训（User Training）策略；
对“位置追踪与数据收集”应实施企业安全策略（Enterprise Policy）限制；
对“算法操控”则需调整搜索算法与内容推荐逻辑，减少信息污染。
这种体系化映射机制使防御工作具备可追溯性与操作性，也为跨机构协同提供了统一标准。
4.2 数据驱动的持续优化
研究指出，主动防御体系应当以数据为驱动，通过AI预测、语义搜索与自然语言处理技术，持续监测技术演化信号。例如，通过挖掘专利数据库、科研论文与舆情趋势，可提前识别潜在DI及其被滥用的风险，从而动态更新防御策略。4.3 方法论的局限与改进方向
当前研究仍存在以下局限：（1）样本数据较少，预测模型的稳健性有待验证；（2）定性评分仍带有研究者主观偏差；（3）研究仅聚焦“攻击型创新”，尚未充分考虑“防御型创新”。未来可通过多国数据共享、机器学习优化与跨学科评估机制，增强模型的普适性和可扩展性。05
结语：认知防御的战略前移
研究的核心结论是：认知防御必须从“响应”转向“预判”，从“应急”转向“预置”。通过历史趋势建模与属性评估，可以在颠覆性技术被滥用前发现风险，提前制定跨领域防御措施。这种“防御前移”理念，标志着网络安全从被动防御向主动治理的范式转变。
参考文献：
https://arxiv.org/abs/2510.15801
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