2024年6G数字孪生网络安全技术白皮书(1.0)-中国移动 (附下载)

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报告内容

数字孪生网络的发展

数字孪生概念最先为美国教授 M.Grieves 提出，由物理对象、虚拟对象和两者的交互三部分组成,并在美国国家航空航天局构建未来飞行器项目中进行应用与发展。近年来，基于数字孪生技术的应用研究成为热点，已在民航、水利、能源、教育、医疗、信息技术等多个领域开展广泛运用。2023年ITU 发布的《IMT面向 2030 及未来发展的框架和总体目标建议书》中，提出数字李生是面向2030及未来 6G 移动通信的重要发展趋势之一，将实现人、机、物的连接，实现物理世界和虚拟世界的实时同步。

将数字李生技术应用于网络，创建物理网络设施的虚拟镜像，即可搭建与物理网络网元一致、拓扑一致、数据一致的数字李生体。各种网络管理与应用可以利用网络的数字李生体，基于数据和模型对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制，可以实现低成本试错、智能化决策、高效率创新和预测性维护，进而助力网络实现极简化和智慧化运维。

中国移动发布的《数字李生网络(DTN)白皮书》中提出了“三层三域双闭环”网络架构:三层指构成数字李生网络系统的物理网络层、李生网络层和网络应用层; 三域指李生网络层数据域、模型域和管理域，分别对应数据共享仓库、服务映射模型和网络李生体管理三个子系统;“双闭环”是指李生网络层内基于服务映射模型的 “内闭环”仿真和优化，以及基于三层架构的 “外闭环” 对网络应用的控制、反馈和优化。

数字李生对网络安全的推动作用

数字孪生技术可以为网络安全领域提供新的思路与解决方案,基于数据和安全模型对物理网络进行高效的安全分析、安全仿真和安全控制，使网络安全具备数往知来、虚实结合、由点及面的特征。

数往知来

数往知来是指可以从历史数据、实时状态中探索未知的安全风险，获取未来的安全趋势，从时间维度提升网络安全分析的确定性。

在安全风险识别方面,数字李生可以帮助实现从基于规则判定已知风险到基于数据预测未知风险的转变。通过从移动通信网络的终端、基站、核心网和网管中采集到的多源异构全量实时数据，以及对过往安全状态进行快照存档，利用数据分析和仿真推演等方式可以进行安全风险研判和趋势预测。

在安全措施制定方面,数字李生可以帮助实现从依据经验设置措施到选代优化探索最优策略的转变。在高拟真度的网络数字李生环境中，能够对安全措施进行验证，使用效果评价指标对不同安全措施进行评估，基于评估结果对措施进行优化，持续循环执行上述过程以实现闭环选代，可帮助指导安全能力部署及配置的决策，不断逼近网络安全自治。结合对下一时刻网络的仿真和推演，可提前做出网络下一时刻的安全决策和安全规划。

虚实结合

虚实结合是指数字孪生将数字和物理实体相结合，将理论、仿真和实际运行相结合，从而丰富安全分析的方法，增加安全分析结果的准确性，从程度维度提升网络安全分析的确定性。

数字孪生基于映射模型以及从实体网络空间采集的真实网络运行数据,实现对网络的高保真呈现，可以作为网络安全应用或设施的试验平台，在不影响实体网络运行的情况下得到贴近实体网络的试验结果。同时，使用数字李生的网络管理、配置能力，根据理论假设的结果对数字李生中的网络实体状态进行设定，比如安全风险发生的时问、概率、影响等，也可以在数字李生体上通过仿真手段模拟安全漏洞、安全攻击等安全风险，在仿真风险后按照李生体的网络运行逻辑运行并观察风险后果。基于概率分析、仿真风险、真实数据、数字李生体真实运行四者的虚实结合，丰富了分析情境，减少了推演时间，贴近了真实场景，便于更充分更准确地实现对攻击效果的预测和安全策略的验证，

由点及面

由点及面是指基于数字李生可以根据需求进行单点网络风险观测或者全面安全态势感知。网络数字李生无需也难以100%复现物理实体网络，可根据网络安全场景需求，选择需要跟踪的对象时段、对象网络、对象过程、安全风险、安全措施、安全状态等进行建模。可用于观测单点或局部故障对网络范围内的影响观测多个攻击对指定网元/网络的叠加影响。也可构建复杂、大型推演场景，对如 DDoS 攻击、漏洞与病毒等在大型网络环境下的破坏力、传播力等进行推演与验证，以及观测多安全措施在安全、性能、效率等多方面的表现，以此提升网络安全分析在空问维度的确定性。