1、借助充分竞争的市场经济类比，本章从中观角度，描述网络空间安全对抗的运动规律和演化过程。结果发现，若只考察“行为举止”，熟知的许多市场经济现象，在网络对抗中几乎都能找到相应的影子，反之亦然。过去，安全专家都只关注网络对抗的“局部微观画像”（比如，加密、病毒、木马、入侵等核心安全技术），这在节奏相对较慢的“人与人对抗”环境中，确实可以说是唯一重要的事情。但是，随着机器黑客的即将登场，“机器对机器攻防”的节奏，将以指数级速度增加，因此，从中观和宏观角度去了解网络战场，就显得十分重要了；否则，若“只见树木，不见森林”，就一定会失去网络对抗的主动权。类似的情况在半个世纪前就出现过：若无数据通信，就无需信
2、息论。早期的电报、电话等就不需要，就没有带宽和速度的需求。1.为什么需要中观画像2.安全对抗的耗散行为3.安全态势中观画像的解释4.类比的闲话网络空间安全对抗很虚：因为在虚拟空间，对抗没有硝烟，甚至看不到敌人是谁，在哪，以及如何进攻的；你对邻居的安全处境也是一无所知，甚至不知道他是敌是友。网络空间安全对抗很实：当你中招后，你的真金白银可能瞬间化为乌有，你的智能汽车失控，你的电脑即刻死机，你的心脏起搏器停止工作。顶级红客可通过精准分析，描述出网络对抗的局部围观战况，这便是常规网络安全技术所实现的目标；在第十章给出网络对抗的宏观画像。本章将通过耗散结构理论给出网络的中观画像。从中观角度看，网络空间
3、安全的最佳类比，也许仍然是充分竞争的市场经济。一个网络（子）系统，可类比于一种商品；相互对抗的红客和黑客，可类比市场中的供应方和需求方；攻防双方的各种手段，可类比于市场中抬价与压价的各种花招；网络（子）系统的不安全熵，可类比于商品的价格。经济中有一只看不见的手，能通过调节商品价格，使供需各方都很满意，从而市场趋于稳定；类似地，网络（子）系统中，也有一只看不见的手，能使相应的不安全熵，稳定在某个量值，从而抚平攻防各方，使网络战场趋于平静。同样的商品，在不同的地域（时间），可能稳定于不同的价格；类似地，同样的网络子系统，处于不同的环境（时间段）时，也可能稳定于不同的不安全熵状态。一种商品（比如，汽
4、油）的价格波动，可能引起另一种商品（比如，汽车）的价格波动；类似地，一个子系统的不安全熵的变化，可能引起另一个子系统的不安全熵的变化。总之，充分竞争的市场经济，与网络空间安全对抗，几乎遵从同样的变化规律。理解了相对直观的市场经济状态，就隐约看见了抽象的网络空间安全对抗。当然，经济学与网络安全类比，绝不是机械地照搬，甚至从“一般均衡性理论”这个研究经济学的利器来看，供求双方价格最优化的边界条件，就完全不适用与红客与黑客的对抗，从而导致价格理论几乎无法应用于网络安全研究。幸好，耗散结构理论可以同时研究市场经济和网络安全对抗，这里借助于该获得“诺贝尔奖”的理论绘制网络空间安全中观画像。注：耗散结构理
5、论，由普利高金教授创立，上世纪80、90年代该理论和 混沌理论、自组织理论，被称为“新三论”。而“旧三论”为：控制论、信息论和系统论。在本书中，这几个高大上的理论，都有体现。前面的章节，把网络系统作为“封闭系统”来处理，得到了重要的成果。而本章考虑的网络（子）系统不再封闭，而是“开放系统”，即，在系统边界上与环境有信息、物质和能量的交流。在环境发生变化时，网络（子）系统通过与环境的交互，以及本身的调节作用，达到某一稳定状态，从而实现自调整或自适应。一个远离平衡态的开放网络（子）系统（以下均简称为“系统”），通过红客和黑客的攻防对抗，不断与外界交换物质、能量和信息，从周围环境中引入负熵（红客的功
6、劳）和正熵（黑客的后果），来改变不安全熵的取值。由于内部各子系统之间的非线性相互作用，通过涨落，便可能使各个子系统合作行动，从而形成某种时间、空间和功能稳定的耗散结构，使不安全熵稳定在一定的量值附近。更具体地说，系统的不安全熵的改变dS由三部分组成：其一，是系统内部本身的不可逆过程（比如，非人为的设备老化、自然故障等）所引起的不安全熵增diS；其二，是黑客攻击系统所造成的不安全熵增deS；其三，是红客保障系统安全所引起的不安全熵减dgS。并且，这三股熵流合成后就有dS=diS+deS+dgS，其中前两项diS（自然熵流）和deS（黑客熵流）均为非负，而第三项dgS（红客熵流）为负值。如果红客的
7、安全保障能力足够强，使得dgSdiS+deS，那么，dS就为负，即，系统因为红客的负熵流（dgS），抵消了黑客和自然退化所引起的熵增，从而，系统整体的不安全熵就会减少，安全度就不断提高，最后稳定在一种较平衡的不安全熵总值更低的新状态，即，形成了耗散结构。系统偏离平衡态的程度，可由三股流（自然熵流、红客熵流、黑客熵流）的“力量”强弱来表征。系统处于平衡状态时，三股“熵流”与产生熵流的“力量”综合皆为零；当系统处于非平衡态的线性区（称为“近平衡区”）时，如果“力量”和“熵流”为非线性关系，即“力量”较强时，系统就会远离平衡状态，处于非平衡、非线性区。非平衡过程的“不安全熵流”，不仅取决于该过程的推
8、动“力量”，而且，还受到其它非平衡过程的影响；换句话说，不同的非平衡过程之间，存在着某种耦合。用F 表示系统的不安全熵流，xi表示系统中影响不安全熵流的各种“力量”，它们其实就是影响系统安全的各种因素（比如，红客的安全保障能力、黑客的攻击能力和系统的自然退化力等，当然，这些“能力”其实也可以分为多个组成部分），则F是xi的函数，即，F=F(x1,x2,)=F(xi)。以平衡状态作为参考，将函数F展开成泰勒级数，便有 F(xi)=F(xi,0)+idF/dxioxi+(1/2)m,nd2F/(dxmdxn)oxmxn+系统远离平衡状态时，该泰勒级数中将保留非线性的高次项，影响系统安全的“力量”与
9、“不安全熵流”是非线性关系。如果红客的安全保障能力足够强，则不安全熵就会不断减少，最后稳定在一种不安全熵较小的较平衡状态。由此可知，系统远离平衡时，不仅影响系统不安全熵流的力量较强，而且，由于非线性的耦合作用，影响系统安全的各种因素，都会彼此作用，最终产生协同，形成新的平衡状态。而且，在该新稳定状态系统中，众多子系统的不安全熵流相互弥补和抵消，保证了整体系统的宏观状态显现稳定性，而这种稳定性需要不断耗散物质、能量或信息来维持。如果你觉得太难理解，那么我们考虑“水”，这个系统。给水加热，低温时，水处于稳定的状态；随着温度的增加，水开始冒泡，并逐渐处于远离平衡态。进一步加热，水温进一步升高，水开始
10、翻滚，呈现强的非线性作用，出现有序的漩涡结构，从而进入新的平衡态-沸腾状态，水温保持恒定 100度。为了保持这个状态，需要不断地加热，以维持该状态。同时大量的水汽溢出，水汽的运动速率更大，带走大量热。如果不在加热，便会随着热量的耗散，温度下降，而回到原来的平衡态。如果你觉得上述描绘太过定性，下面就来做些定量的描述。其实这些描述不仅仅限于网络安全对抗，而且，对经济状态（见蔡绍洪等教授的文献15）甚至一般的耗散系统都有效。设 非 平 衡 系 统 中，各 子 系 统 的 不 安 全 熵 流 分 别 是q1,q2,qk,，它们都是时间 t 和各自面临的不安全因素rk1,rk2,的函数。所以，整体系统可
11、以描述为状态矢量q=(q1,q2,qk,)=qk:k=1,2,=qk(rki,t):k,i=1,2,。由于存在着不安全熵流的耗散，对于稳定的非平衡定态网络系统而言，在其内部某一确定的子系统和某一确定的时间内，红客输入的熵减，必须等于在同一子系统和同一时间内，由黑客和自然退化原因耗散掉的熵增。如果红客、黑客和自然等三方力量输入的不安全熵出现了“堆积”（无论是正堆积，还是负堆积），那么，当前的定态便会失稳。只有在无“堆积”的情况下，系统才能维持其定态的稳定，这便是网络空间安全对抗中的“不安全熵守恒定律”。（比如水沸腾后失稳时，会由沸腾到稳定，或者全部变成水汽（一种新的平衡）设在定态条件下，第i个子
12、系统的不安全熵为Mc（因为，对任何系统来说，安全只是相对的，不安全才是绝对的，所以，Mc不会为0，而是正值），外界在单位时间内向该子系统输入的不安全熵为Ma（它其实是黑客的增熵，减去红客的负熵），与此同时，该子系统向外界耗散出的不安全熵为Mb，则该子系统定态稳定的条件就是：Ma=Mb或者，等价地Ma/Mc=Mb/Mc；此处MD=Ma/Mc称为耗散参量，MT=Mb/Mc称为输入参量，它们都是无量纲的参量。于是，在未达非平衡相变临界点时，系统是定态稳定的必要条件是MT=MD。MD当然是熵流q的函数，比如，表示为非线性泛函数MD=f(q1,q2,qn)，它与网络系统中的各种不安全因素（无论来自黑客、
13、红客还是自然力量）都有关。假定，在整个非平衡过程中，MT的变化是连续平滑的。由于耗散能力有限，当系统趋于平衡相变临界点时（比如水出现沸腾的点），便有MTMD，这时原有的耗散模式就不再守恒，因此，就在系统内形成“堆积”，使原定态失稳。这种“堆积”迫使处于非稳的系统寻找新的耗散途径，以便重新稳定下来。这时相干性增强，各种涨落更加活跃，推动着系统进入一个新的耗散状态，使MDMT重新得以满足。新的耗散模式维持了系统新的定态稳定，即在非平衡定态背景下，系统由原来的状态，跃迁到一种新的状态上，从而完成了一次非平衡相变：不安全熵稳定在新的水平上。由此可见，当黑客、红客和自然退化力量的平衡被打破后，网络系统（
14、或子系统）又会在新的情况下，达到新的平衡。在新平衡中，网络攻防可能会出现一些新的变化（智能化的攻击新特征、或者防御新特征等等的出现，当然也可能是意想不到的新技术等），就像水烧开后，大量水汽的出现和涡流的出现一样，这在水烧开前是不存在的。借用耗散结构理论的方法，不安全熵流矢量q=(q1,q2,qn)的一般运动规律，可以用广义郞兹万方程描述为：dqi/dt=Ki(q)+Fi(t)(i=1,2,n)其中，Ki(q)=Ki(q1,q2,qn)是非线性函数，代表各种影响安全的力量导致的不安全熵流，Fi(t)是各种微扰引起的随机和涨落力。如果微扰足够小，即，Fi(t)可以省略不计，那么，上面的广义郞兹万方
15、程，就可简化为：dqi/dt=k=1naikqk+fi(q)(i=1,2,n)注：郞兹万方程很著名，爱因斯坦曾用它描述 分子运动论。此式中fi(q)为q的一组非线性函数，由于此时系统的定态点是稳定的，其线性项系数矩阵的本征值具有负实部，即矩阵aik是负定的，即，总可以通过线性变换（或选取适当的新坐标），使得该矩阵对角化，这时便有方程组：dq1/dt=-R1q1+g1(q1,q2,qn)dq2/dt=-R2q2+g2(q1,q2,qn)dqi/dt=-Riqi+gi(q1,q2,qn)dqn/dt=-Rnqn+gn(q1,q2,qn)这里Ri为阻尼系数，它们都是正数，gi(q)为q的另一组非线性
16、函数。至此，网络中各子系统（网络）的不安全熵流变化是彼此关联的，网络整体上仍然显得杂乱无章；如果考虑到随机力Fi(t)的作用，网络的安全状态（即，不安全熵），只能作无规律的起伏。但是，对一般的非平衡相变系统，其变量q中包含着序参量 u 和耗散参量 MD。当红客和黑客等外界力量，使系统趋于临界点时，序参量的衰减阻尼系数将变为零（如果不为零，系统稳定不会失稳），而其它参量的衰减阻尼系数虽不为零，但却有限；于是，u就会出现“临界慢化”，整个系统的演化，便将由u所主宰，其余变量（包括耗散参量MD）都将受到u的支配。不失一般性，可记u=q1和MD=qa，此处2an。于是，前面的方程组可重写为：du/dt
17、=-R1u+g1(u,q2,MD,qn)dq2/dt=-R2q2+g2(u,q2,MD,qn)dMD/dt=-RaMD+ga(u,q2,MD,qn)dqn/dt=-Rnqn+gn(u,q2,MD,qn)当网络系统趋于不安全熵的非平衡相变临界点时（水临界沸腾，必然有一个子系统跳出来首先打破平衡（失稳），根据协同学原理，将出现极限R10，并且，其它Ri0(ni2)且有限，即，此时除u是软模变量之外，其它量（包括MD）都是硬模变量。根据支配原理，若令其它参量都不随时间而变化，那么，略去第1个方程后，上述的方程组又可再简化为：-R2q2+g2(u,q2,MD,qn)=0-RaMD+ga(u,q2,MD
18、,qn)=0-Rnqn+gn(u,q2,MD,qn)=0求解这(n-1)个联立方程，可得q2=h2(u),MD=ha(u),qn=hn(u)，即，硬模变量q2,MD,qi,qn都被序参量u支配。将这些解，代入序参量u的变化方程（即du/dt的那个方程），便有：du/dt=-R1u+g1(u,q2,MD,qn)=-R1u+g1u,h2(u),ha(u),hn(u)=-R1u+G(u)此时，对整个复杂巨系统的相变分析，转化为对于一个或者两个参量系统的分析，这是耗散理论非常高明的地方。注意到耗散参量MD的非线性泛函数表达式MD=f(q1,q2,qn)，于是，将上面的各qi表达式代入此式，便知，在网络
19、安全对抗系统非平衡相变临界点的无限小邻域内，成立MD=fu,h2(u),ha(u),hn(u)=E(u)，此式中，E(u)是序参量u的某种非线性函数。当外界红客和黑客的控制力量相抵消时，序参量u与约化临界距离之间便有如下依赖关系（用一个指数函数表述，很多物理定律都这么干）：u=（0，E0）。其中，为序度临界指数，其值与网络安全系统的临界类型有关；=（R-Rc）/R，此处的R和Rc的含义是：在一般情况下，非平衡相变的过程，可由系统控制参量（红客、黑客和自然退化的对抗）R来控制，网络（子）系统趋于临界点的程度，可用临界距离（R-Rc）来表征，Rc是控制参量R的临界值。由于各类非平衡相变临界点，都有
20、一个共同特征：在临界点，序参量由0开始，连续生成；或由非零开始，连续消失而生成。即，当系统趋于临界点时，有：u0，(0,E0)。可见，在非平衡相变临界点的无限小区域内，u的量值很小，因此，公式MD=fu,h2(u),ha(u),hn(u)=E(u)的右端，可按自变量u，在临界点进行幂级数展开。设该幂展式中，低阶不为零项的幂指数为，则当系统趋于临界点（u0）时，函数E(u)便可渐近地表示为：E(u)Au，这里A为原展式中，最低阶不为零项的系数，故在非平衡临界点的无限小邻域内，MD正比于u。而与系统的具体耗散模式和耗散内容有关，在非平衡系统中，对于不同的定态，可以取不同的值（正、负或零）。这也意味
21、着，当网络系统趋于不安全熵的非平衡相变临界点（即，R10）时，耗散参量MD(u)也与成正比，它揭示了MD与临界距离之间的依赖关系。当然，若=0，则系统就处于平衡状态了。综上可知，在网络安全对抗系统的非平衡相变临界点，耗散参量MD会出现某种奇异特性，即，可能出现某种跃变或发散。当控制参量0时，意味着红客对网络安全的保障能力和黑客的破坏能力，成为至关重要的因素，它们将导致网络的安全状态稳定在更高一层的安全状态，或跌落到更低一层的安全状态，甚至可能造成网络的彻底崩溃。网络空间安全的发展过程，是一个典型的演化过程，推动该演化的力量主要来自三方面：网络系统的自然退化、黑客的攻击、红客的安全保障措施等。演
22、化的要点，可以概括为如下八个方面：1）网络系统及其子系统的开放性（即，攻防各方的介入）是形成新的安全状态（不安全熵稳定在新的量值）的前提和基本条件。2）自然退化和攻防对抗的非平衡，是不安全熵达到新稳态的源泉。所谓平衡状态，就是指构成网络系统的各种安全要素在物质、能量和信息分布上的均匀、无差异状态。3）远离平衡态是形成新的安全结构（新的不安全熵量值）的最有利条件。4）“网络系统内部，攻防各方之间，存在非线性的相互作用”是新的安全结构形成并得以保持的内在根据。网络系统若要形成新的安全结构，那么，构成该系统的各种安全要素之间，既不能是各自孤立的，也不能仅仅是简单的线性联系。5）“涨落”是安全结构形成
23、的“种子”和动力学因素。“涨落”是指系统中某个变量或行为对平均值所发生的偏离。对于网络等任何多自由度的复杂体系，这种偏离都是不可避免的。但它对具有不同安全性的系统，其作用是不相同的。6）“涨落达到或超过一定的阈值”是使系统形成新的安全结构或使系统原有安全结构遭到破坏的关键。任何网络系统都有保持其本质的规定性或稳定性的临界度。X（N+1）=AX(N）(1-X(N)7）可以用网络系统的不安全熵的阈值来表示“度”。当不安全熵不断增大时，系统可能会逐次出现相继的分叉，而且，每个分叉中既有确定性不安全因素，也有随机性因素。在两个分叉点之间，系统遵从确定性定律和化学动力学的某些规律，但在各分叉点附近，“涨
24、落”却扮演着重要作用，甚至决定了系统所追随的分叉支线。8）网络系统通过“自组织”形成新的稳定安全结构。“类比”：是理解新事物的有效手段，同时也能够帮助人类揭示新奥秘“类比”是重要的科研方法，它首先针对“原问题”，寻找一个有效的并且一般来说相对容易（或已有答案）的“类比问题”；然后，通过解决“类比问题”，再反过来探索“原问题”的解决办法。虽然不能将类比对象的结果照搬到原问题如今，类比方法（包括定性、定量、以及两者的结合）在自然科学研究中，已变得越来越重要了。一般说来，定性类比是定量类此的前提和条件，定量类比则是定性类比的发展和提高。甚至科学发展已与定性类比密不可分：巧妙的定性类比，往往能为科学的
25、进一步发展指明方向；当然，后续还必须有充分的定量研究，才能达到精确的规律性认识。因此，用市场经济来类比网络安全，这只是一个开端，还必须有更深入的后续量化研究。归纳、演绎和类比都是重要的推论方法，都可能从已知前提推出未知结论，而且，这些结论也都要在一定程度上受制于前提；但是，它们的结论被前提制约的程度是不同的：演绎的结论受到前提的制约最大，其次是归纳，再次才是类比。因此，类比在科学探索（特别是初期探索）中发挥的作用最大。而网络安全对抗的中观和宏观“画像”，就处于初期探索的状态，但愿基于市场经济的类比，能够发挥有效的作用。类比的实例：我国古代科学家宋应星：将声波和水波类比。科学家欧姆：将电流传导和热传导类比。物理学家：将“夸克”和磁极进行类比。物理学家：将将气体分子与粒子类比。科学家米勒：通过类比设计了一个模拟生命起源的实验。
