网络化系统安全防护前沿进展与创新防御策略探析

《IEEE Security & Privacy》：Recent Advances in Securing Networked Systems

本专刊聚焦现代网络系统安全挑战，从边缘设备、核心网络及安全机制三方面切入，探讨可编程网络架构（如SDN）衍生的新型威胁与防御基础，分析XR设备隐私泄露、战术边缘网络防护等热点问题，并提出基于可编程数据平面和云原生蜜罐的动态防御方案，为构建下一代网络安全体系提供理论支撑与实践指南。

　　

随着软件定义网络（Software-Defined Networking, SDN）技术历经十五年发展，可编程网络架构持续演进，在提升网络灵活性的同时亦带来新的安全威胁。现代网络系统面临边缘设备数据泄露、核心网络可编程性攻击向量激增、传统防御机制（如蜜罐Honeypots）在云环境中失效等多重挑战。为此，《IEEE Security & Privacy》2025年11/12月专刊集结多领域学者，从网络边缘、核心及安全服务三维度系统剖析安全态势，为构建下一代网络防御体系提供前瞻性见解。

专刊研究主要运用了可编程数据平面分析、云原生蜜罐动态部署、强化学习（Reinforcement Learning）交互建模等技术方法，其中部分实验数据源自北约报告及美国陆军研究实验室的网络安全合作研究联盟。

网络边缘安全挑战

Chan与Johnsen（A1）通过解析北约战术边缘网络报告，指出边缘设备在受限环境中面临的数据保护难题，强调敌手可能利用设备漏洞发起远程攻击。Shi等（A2）则聚焦边缘网络中的扩展现实（Extended Reality, XR）设备，通过运动传感器侧信道分析，揭示个人隐私数据的多维度泄露风险，证实头部动作等行为特征可被恶意提取。

核心网络可编程性防御

Ujcich（A3）系统梳理从SDN到现代可编程网络的演进路径，识别新型攻击向量（如控制平面劫持），并提出基于系统安全架构的缓解方向。Zhou与Gu（A4）探讨利用可编程数据平面（Programmable Data Planes）实现网络攻击实时检测与抑制的潜力，同时指出硬件资源限制与协议兼容性等实践瓶颈。

云时代蜜罐技术革新

Pauley等（A5）指出云系统的弹性特性可动态优化蜜罐部署策略，但云环境的多租户架构削弱了对攻击行为的可见性。Guan等（A6）针对物联网（Internet of Things, IoT）系统，提出基于强化学习的自适应蜜罐框架，通过模拟交互学习攻击模式，提升对恶意活动的溯源能力。

本专刊结论强调，可编程网络技术是一把双刃剑：既为攻击者开辟新路径，也为动态防御提供基础设施。边缘设备安全需结合轻量级加密与行为监控，核心网络防御应强化数据平面可编程性与控制平面隔离，而蜜罐技术需向云原生、智能化方向演进。这些研究为应对日益复杂的网络威胁提供了理论创新与实践范式，推动了网络安全防御机制的迭代升级。