2025 ICM Problem F: 网络安全评估

以下内容包括四大部分：

1. F 题官方赛题中文翻译（含格式与图表/段落的适当重排版）

2. 整体分析

3. 逐个问题的详细分析与求解思路

4. 结合多种模型与算法的建模策略示例

为方便理解，文中会在合适位置插入一些"【译者注】"或"【说明】"等提示文字，以帮助读者更好地理解原题背景与后续分析。

由于赛程时间紧急，后续详细完整内容无法及时在平台更新，后续内容欢迎从文末小卡片进一步自行获取~

1. F题官方赛题中文翻译

以下为原题英文内容的直译与适当排版（含段落、标题、参考文献等），并在括号中加入部分补充说明。

赛题标题

2025 ICM Problem F: 网络安全评估

背景 (Background)

当今，随着现代科技的迅猛发展，我们的世界正变得更加互联。这样的在线互联在提高全球生产力并使世界变得"更小"上起到了显著作用，但同时也使个人和集体在网络安全事件面前的脆弱性不断增加。 网络安全事件之所以难以应对，原因多种多样。其中之一是许多网络安全事件会跨越国界，这在调查和处理层面都造成了司法管辖权的复杂性。此外，许多机构（如投资公司）往往不愿公开披露自己遭到入侵的事实，而是选择"悄悄"支付费用，而不想让现有客户或潜在客户知道自己曾发生过安全漏洞。 为应对日益严重的网络安全风险和成本，许多国家都制定了各自的国家网络安全政策，并在其政府网站上公开。国际电信联盟（ITU）是联合国专门负责信息与通信技术（ICT）的机构，因而在制定国际标准、促进国际合作和开发用于衡量全球及各国网络安全状况的评估方法方面发挥领导作用。

需求 (Requirements)

在本题中，要求你帮助识别可用于"数据驱动"的国家网络安全政策和法律的设计与完善之中可能出现的"有效性模式"。请基于已被证明有效（或无效）的政策，从而发展一个理论，说明"是什么造就了一项强有力（strong）的国家网络安全政策"，并运用数据分析来支持你的理论。 在构建并验证你的理论时，你可能需要考虑以下方面：

1. 网络安全事件在全球范围内的分布 哪些国家是网络安全事件的"过度"目标（即为何这些国家成为网络安全事件高发地）？ 在哪里网络安全事件更多会成功得手，在哪里更多会被挫败或阻止？ 哪些地方会主动报告网络安全事件，哪些地方会处理这些事件？ 你是否注意到了任何分布上的模式？
2. 当你探索不同国家公布的网络安全政策，并将其与网络安全事件的分布情况进行比较时 其中有哪些可以帮助你识别某些政策或法律的部分对遏制网络安全事件（如在预防、处理或其他缓解方面）尤其有效或无效？ 根据你的分析方法，政策颁布的时间点（即何时采纳该政策）可能也很重要。
3. 国家层面的各种人口学和社会经济数据（例如互联网使用普及率、经济水平、教育水平等） 这些指标与网络安全事件分布之间是否存在相关性？是否会对你的理论形成支持或干扰？

同时，请基于你所收集或使用的数据的数量、质量、准确性，对你的分析做出说明。如果决策者想要依赖你的成果来制定或完善国家网络安全政策，那么你认为数据或方法上有哪些潜在局限或风险需要他们予以谨慎考虑？

注意： 你的工作并非要创造一个新的网络安全衡量指标（measure）。事实上，ITU 的 Global Cybersecurity Index (GCI) 等已有指标可供参考。该指数通过五大支柱（法律、技术、组织、能力建设、合作）对各国的网络安全状况进行评分。 你可以使用 GCI 或类似研究来对你的工作进行验证。 其他可参考的网络安全数据来源包括那些采用 VERIS 框架（VERISframework.org）的网站，如 VERIS 社区数据库 (VCDB)（verisframework.org/vcdb.html）。 你也可使用其它数据源，但需注意这些数据源的真实性与完整性。

成果展示 (Share Your Insights)

请利用你的研究成果撰写一份面向即将参加国际电信联盟网络安全峰会的各国领导人（非技术型政策专家）的1 页简报（memo）。该简报应采用非技术性语言，概述你的工作，包括研究目标和背景、你的理论，以及对国家政策制定者最具参考价值的重点发现。

你的最终 PDF 答案文件，总页数不得超过 25 页，应包含：

1. 一页摘要 (One-page Summary Sheet)

2. 目录 (Table of Contents)

3. 完整的解决方案 (Your complete solution)

4. 一页简报 (One-page memo)

5. 参考文献 (Reference List)

6. AI 使用报告 (AI Use Report) — 若使用了类似 ChatGPT 的生成式 AI，则需按照 COMAP 的 AI 使用政策，在文末（25页限制之外）单独附加该报告。

【译者注】官方提到"没有最低页数限制"，只要不超 25 页即可。部分解答亦可接受。

COMAP 允许在解决此题时谨慎使用 AI（如 ChatGPT），但并不是必须的。若使用 AI，需要遵守 COMAP 的 AI 使用政策，并在附录中报告。

新的 MCM/ICM 在线提交流程 (NEW MCM/ICM: Online Submission Process)

【此部分为对新投稿流程的提示】 COMAP 在其文章中向学生与指导老师提供了新的竞赛提交流程说明：需通过 https://forms.comap.org/241335097294056 在线提交。 在提交前，你需要准备好以下信息： 你的队伍编号（Team Control Number） 指导老师编号（Advisor ID Number） 你所选择的赛题编号

参考文献 (References)

1. Global Cybersecurity Index (GCI)
2. VERIS Framework
3. VERIS Community Database (VCDB)

术语表 (Glossary)

【以下定义部分来自多个国际组织，如 ISO、ITU、INTERPOL 等】

网络安全事件（Cybersecurity Incident）：指一个（或系列）不受欢迎或意外的计算机安全事件，这些事件高度可能会破坏业务运营并威胁网络安全。

网络安全（Cybersecurity）：指一系列可用于保护网络环境以及各类组织与个人资产的工具、政策、安全概念、安全防护措施、指南、风险管理方法、行动、培训、最佳实践、保证及技术总和。

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2. 整体分析

本题要求我们：
1. 基于已有或可获取的数据（如 GCI、VERIS 数据等）来探究网络安全事件的全球分布现状，并与各国已实施的网络安全政策或法律进行对照。
2. 通过数据驱动的方法，归纳出“强”网络安全政策的关键属性，或者说找出能够有效预防、侦测、起诉网络安全事件的策略、法律或措施。
3. 将研究发现以政策简报形式呈现给非技术背景的决策者，使其能够据此改进本国的网络安全政策或法律。
4. 对于使用数据的局限性、缺陷，也要有清晰的说明，并提出在政策制定中可能需要考虑的客观风险。

从赛题本身来看，题目具有以下特点：
跨学科性：不仅需要数学建模与数据分析，也涉及法律、公共政策、国际关系、社会学、经济学等领域。
多层次数据融合：需要收集并综合利用与网络安全事件相关的公开数据库（如 VCDB 的事件记录），加上各国宏观社会经济指标（如 GDP、互联网渗透率、教育水平、人均收入等），以及已有的网络安全指数（GCI 等）或各国公开的政策文件内容。
定性与定量相结合：一方面需要从法律条文或政策框架中提炼出定性因素（如是否强制漏洞披露、是否对攻击行为有严格刑事处罚、是否加强国际合作等），另一方面也需要用统计、聚类、回归或其他数理模型来衡量“政策是否带来网络安全事件率的变化”“政策施行后对网络安全事件数量的影响”等。

3. 逐个问题的详细分析与求解思路

题目中核心提示的几个要点，可归纳为若干主要问题：

3.1 网络安全事件的全球分布与模式

题目指引：
哪些国家是网络安全事件的重点目标？
哪里更易成功、哪里更易挫败？
哪里报告率或起诉率高，哪里低？
有无明显的地理、经济、政策等模式？

思路：
数据收集与处理
从公开数据库（如 VERIS Community Database）收集过去若干年的网络安全事件记录。
提取事件中涉及的国家（攻击来源国、受害国）、事件类型、损失规模、是否支付赎金、是否起诉或公开等信息。
若数据缺失，可以做适当的插补或合理假设，也可标记不确定度。

可考虑的模型或分析方法
统计分布与可视化：绘制全球热力图（攻击或受害密度分布），对事件数、攻击成功率、报告率等进行可视化分析。
聚类分析（K-means、DBSCAN、谱聚类等）：尝试根据网络安全事件指标（如事件频率、损失金额）将国家分为若干类，以识别高风险区域或低风险区域。
相关分析与回归：利用社会经济数据（如互联网普及率、GDP、人均收入、教育水平、GCI 等），探讨这些指标与网络安全事件分布的统计相关性。也可进一步使用多元回归、Logistic 回归乃至更复杂的机器学习回归模型来做归因分析。

得出初步结论
鉴别出“高攻击率”或“高受害率”的国家。
指出在何种经济、社会、政策环境下，某些网络安全事件更易发生或更易被阻止/举报。

3.2 有效政策或法律要素的提取

题目指引：
探索各国发布的政策文件，将其与网络安全事件分布相比较。
哪些政策的具体条款或法律段落对于预防或减少安全事件有效？哪些措施可能效果有限？
需要考虑政策实施时间、持续时长等。

思路：

• 政策文本挖掘（若时间允许且数据丰富）
  利用自然语言处理（NLP）技术（如文本分类、关键词抽取、情感分析等）从公开的国家政策文件中提取关键要素（如强制性披露、国际合作条款、技术标准要求、惩罚力度等）。
  为每个政策要素打分或做标签，如“是否有明确法律惩处条款”“是否有官方应急响应团队”等。
• 政策—事件匹配分析
  将国家在某年颁布或升级网络安全法之前与之后的网络安全事件情况进行对比（例如前后若干年内的攻击事件数、成功率或报告率变化）。
  与其他国家同期状况作对照控制，以排除单纯的全球趋势或其他干扰因素。
  差异中之差异（Difference-in-Differences, DID） 方法：在政策评估时常用，可用于衡量某项政策施行对目标指标的“净影响”。
• 效果衡量
  定义若干衡量指标（如攻击减少率、报告率提升、经济损失降低等），尝试构建回归模型或多目标评价模型，分析这些政策要素的贡献度。
  机器学习/统计方法：可考虑随机森林或 XGBoost 等模型来衡量哪些政策要素最能解释网络安全事件减少或报告率提升等目标变量。
  若要更精细的分析，可结合因子分析、模糊评价、层次分析法(AHP) 等，以综合评估各政策维度的重要性。

3.3 国家人口学和社会经济因素的影响

题目指引：
互联网普及率、财富水平、教育水平等是否与网络安全事件分布和政策效果存在显著相关？
对这些因素的解释：如何在制定政策时考虑它们？

思路：
基础相关分析
将社会经济数据与网络安全事件指标或政策效果指标进行皮尔森相关、斯皮尔曼秩相关或其他统计检验，初步筛选显著相关因子。
如有必要，可分地区（发达国家 vs. 发展中国家）或分时段（5 年一段）观察。

多元回归/机器学习模型
将多个国家维度（GDP、教育水平、互联网渗透率、ICT 行业规模等）与安全事件数据或 GCI 等指标一起纳入模型，探讨解释度和影响大小。
注意共线性（collinearity）问题，通过主成分分析(PCA) 或因子分析(Factor Analysis)进行维度降维或变量选择。

政策建议
若发现教育水平与网络安全事件成正/负相关，且影响很大，可提出加强全民网络安全意识教育的策略建议。
若发现法律执行力度、跨国合作对于抑制某些类型的攻击至关重要，可在简报中强调国际层面合作立法。

3.4 数据与方法的局限性

题目指引：
对所收集的数据数量、质量及可靠性的反思；
对研究方法可能带来的偏差或不确定性进行说明；
给政策制定者的警示或注意事项。

思路：
数据可得性：网络安全事件数据往往不完全，尤其是很多企业或机构不愿公开被攻击的事实，存在大量漏报。
时效性：政策实施后的影响需要时间去体现，短期内可能难以观察到效果；国家在报告安全事件时滞、法律变化的更新时滞也会带来时间序列对齐问题。
国际比较的可比性：不同国家的统计口径和法律定义不尽相同，容易导致跨国数据存在不可比因素。
多重因果与干扰：经济发展、社会结构或国际形势也会影响网络攻击态势，不是单纯由某项政策决定。

4. 结合多种模型与算法的建模策略示例

为了回答上述问题并形成完整的解题思路，我们可在不同阶段选用不同的数学模型或算法。以下给出一个可行的多模型、多阶段集成示例，具有一定的创新性与复杂性，可供参考。

1. 数据预处理与可视化阶段
   描述性统计 + 可视化：对收集的网络安全事件事件进行频数统计、柱状图/热力图展示；对国家层面的人口学和社会经济指标进行分布可视化；对政策要素文本做关键词云分析等。
   工具：Python（pandas、matplotlib、seaborn、plotly），R（ggplot2）等。
2. 网络安全事件风险分区与聚类（图论/聚类方法）
   将各国视作图节点，国与国间可根据相似度（如政策条款相似度、网络安全事件数量相似度等）建立边。对该图进行社区检测（如基于谱聚类或模块度优化）。
   或者对各国多指标（攻击数量、成功率、报告率等）进行聚类（K-means、DBSCAN、Gaussian Mixture 等），从而分类别地对比政策差异，找出某些集群内的共同特征。
3. 回归与因果分析（Logistic 回归 / 差分中之差分 / 面板数据模型）
   若数据允许（多年度、多国家），可采用面板数据模型（如固定效应/随机效应模型）或“差分中之差分”模型来量化某些政策实施对于网络安全事件指标的平均影响。
   Logistic 回归：可把“网络安全事件事件成功或未成功”当作二元变量，输入政策或社会经济因子来预测成功概率。
   多目标评价：也可对“减少的攻击损失金额”“提高的起诉率”“公众满意度”等多种目标综合加权评价，以判断政策优劣。
4. 机器学习/深度学习预测
   如果需要预测未来某国网络安全事件趋势，可使用时间序列方法（ARIMA、LSTM、Prophet 等）或基于回归的机器学习模型。
   在预测结果基础上，再结合政策模拟：若引入某类新法律，对预测趋势会有何影响？可做情景模拟（Scenario Analysis）。
5. 多元评价与政策方案优化（规划模型/博弈模型）
   对决策者而言，往往需要在多个目标间权衡：例如加强惩罚 vs. 保护个人隐私，或防范成本 vs. 用户体验等。
   可以利用多目标规划模型（如线性/整数规划或进化算法）来生成不同政策组合，或用简单的层次分析法(AHP) + 熵权法对政策组合做优先级排序。
   若考虑国际合作与对抗，也可尝试博弈论模型（如非对称信息博弈）讨论跨国执法合作的动力与阻力。
6. 形成最终结论与1页政策简报
   将核心发现提炼为简明易懂的建议，如：
   1. 哪些政策条款（如强制漏洞披露、加强国际协查）对于降低网络攻击成功率最有效；
   2. 哪些社会经济指标（如高互联网普及率）可能会带来更高的网络风险，需要更完善的防护；
   3. 面对数据不完全与跨境管辖困难的挑战，需要哪些全球或区域性协作机制；
   4. 在使用本研究结果时，决策者需要注意的局限或不确定性。

结语

通过以上思路，结合对各类数学模型、机器学习算法和深度学习技术的灵活应用，我们能够较为系统地回答本题所需的核心问题：“哪些国家在网络安全事件中处于何种地位，哪些政策有效，哪些无效，如何在不同国情下制定或完善网络安全法律与政策。” 最后，我们需撰写一页面向国家领导人的非技术性简报，总结研究目标、方法和关键发现，并提出切实可行的政策建议。

若时间和资源充分，还可以进一步拓展对国际合作机制的建模与评估，对立法效率及司法执行力等因素做更深入研究。
由于数据难以完全准确，需在论文中明确局限性与不确定性。
整个研究对跨学科能力、数据分析与定量/定性结合能力都有较高要求，符合 ICM 注重的“跨学科建模”理念。

参考附录
GCI
VERIS Framework
VERIS Community Database (VCDB)

（附）撰写“1页简报”的要点

题目要求最终呈现给政策制定者的简报仅 1 页，应避免技术细节，突出要点：
研究背景与目的：为什么要研究网络安全政策有效性？
主要发现：哪些政策措施最有利于减少网络攻击成功率？是否有明确数据支持？
重点建议：简洁明了，最好有 3~5 条关键建议，供领导人快速浏览。
告诫或局限性：提醒数据可能存在不完全性、需要持续监测等。

版权声明
以上翻译与分析中所引用之原题文字、组织结构、参考链接等，均归 COMAP, Inc. 所有；中文译文仅作学术探讨与竞赛交流之用。

由于赛程时间紧急，后续详细完整内容可能无法及时同步更新，欢迎进一步自行获取~