科技日报记者 张佳星
“过去一年，低轨卫星星座加速部署，全球低轨互联网络走向规模组网。”在5月14日中国指挥与控制学会网络空间测绘专委会主办的网络空间测绘和反测绘论坛上，北京电子科学学院教授封化民表示，网络向太空空间的拓展，急需网络空间测绘从传统平面IP（互联网协议）探测迈向空天地海的一体化感知。
如何有效面对天地一体化网络新的安全挑战？如何为网络空间测绘提供有效技术工具？与会专家认为，AI大模型的指数级演进为精准测绘带来契机，利用人工智能实现对天地一体化资产“全息图”的描绘，需产学研用多方参与，推动新技术新策略的落地应用。
“网络空间测绘是通过主动探测和被动监听实现空间资源的可感知、可度量和可追溯，最终构建一张全面动态、智能反映网络空间真实面貌的‘全息地图’。”清华大学网络科学与网络空间研究院教授杨家海表示，网络空间的指数级增长对探测效率提出了新要求，即在相同的成本和时间内探测到活跃地址的数量越多越好。
大语言模型的出现，让探测者可以利用自然语言交互和智能化逻辑推理，实现对活跃地址、端口服务的精准捕捉。“利用人工智能大模型，可以先汇总分析大量地址的规律和结构，形成一个专用模型，并生成可能的候选地址。”杨家海解释，这就好比拿到了一个街区的门牌号索引，然后去逐一核对，大大降低了摸排的成本和时间。基于相关系统，团队13个月累计发现超过21亿个活跃IPv6地址，填补了无种子区域探测的空白。
当日发布的《网络空间资产测绘与反测绘2025年度报告》显示，国内近年来在AI赋能测绘技术方面取得了一系列进展，不仅逐步解决了大规模探测的效率问题，也形成了部分卫星网络的测量数据集，为天地一体化网络的性能评估与协议优化提供了重要数据基础。
随着6G通信一体化的推进，测绘疆域将向空天海地全域延伸。由于超低轨道星座存在高动态环境，测绘得到的“全息图”也将从“静态底图”演进为“动态数字孪生沙盘”。
“人工智能将成为驱动网络空间测绘技术升级的核心驱动力。”中国指挥与控制学会网络空间测绘专委会副主任、盛邦安全董事长权小文表示，利用机器学习、强化学习不仅能够实现对网络空间中隐蔽资产的精准聚焦，提升测绘效率与覆盖率，还可以挖掘测绘数据中的隐藏关联，自动识别风险和异常网络行为，并对漏洞等进行智能预警和分级。
军事科学院系统工程研究院研究员庄洪林认为，具备态势感知属性的网络空间测绘不仅是网络防御的前提，更是深度透视资源、研判安全风险的基本保障。
与会专家认为，产学研用需加强协同合作，进一步打通地理空间、逻辑拓扑、业务关联分析等不同层级，增强全局性“读图”理解能力，并通过持续打磨技术、适配各类新兴场景，推动行业数据共享与合规协作，让网络空间测绘成为数据资产自主运作的“智能管家”，护航数字时代的安全发展。
（主办方供图）
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