来自巴尔干小国黑山的斯特拉辛加·扬朱塞维奇表示，他的人生轨迹充满了意想不到的转折，对此他深怀感激。高中毕业后，他被选中代表自己的国家赴美深造，在马里兰州安纳波利斯的美国海军军官学院学习网络作战和计算机科学。目前，他正在麻省理工学院数据、系统与社会研究所主办的技术与政策项目攻读硕士学位。他在麻省理工学院信息与决策系统实验室以及海事联盟团队的研究重点是利用人工智能技术提高关键海事基础设施的网络安全防护能力，同时兼顾解决方案的技术与政策框架。

扬朱塞维奇表示："我目前的研究专注于将AI技术应用于网络安全问题，并探讨这些技术进步的政策影响，特别是在海事网络安全领域。能够代表我的祖国在教育和产业的最高层面发展，这给了我审视网络安全挑战的独特视角。"

扬朱塞维奇从黑山到马里兰的求学之路源于一个允许盟国优秀学生进入美国海军军官学院的项目。他获得了网络作战和计算机科学双学士学位。本科期间的经历让他有机会与美国军方和国家安全局合作，接触到高级别的网络安全作战，进一步激发了他解决复杂网络安全挑战的兴趣。在本科学习期间，他还曾在微软实习，开发云事件响应工具，并在美国航空航天局实习，为研究应用可视化太阳数据。

毕业后，他意识到自己仍需要获得更多知识，特别是在AI和网络安全领域。技术与政策项目立即吸引了他的注意，因为该项目既注重严谨的工程创新，又重视有效部署所需的政策分析。扬朱塞维奇在该项目的经历与他在美国海军军官学院的时光截然不同，节奏和环境都有所改变。他特别欣赏能够拓宽对各种研究领域的理解，并运用在军校期间获得的纪律性和知识。

"我在技术与政策项目的经历非常精彩，"扬朱塞维奇说道。"项目规模很小，感觉像一个大家庭，每个人都在解决不同的高影响力问题。"

降低新兴技术风险

扬朱塞维奇的论文融合了网络安全、AI与深度学习、控制理论与物理学等学科，重点关注海事网络物理系统的安全防护，特别是大型传统船舶。对这些船舶网络的黑客攻击可能对国家安全造成重大损害，同时产生严重的经济影响。

土木工程学院的埃德蒙·K·特纳教授萨乌拉布·阿明表示："斯特拉霍正在努力对抗海事GPS欺骗攻击。此类攻击已经在争议水域将船只引离航线。他的方法将基于物理的轨迹模型与深度学习相结合，能够捕捉到单一方法无法独立检测到的威胁。他的专业知识对推进我们在威胁建模和攻击检测方面的工作非常有帮助。"

该研究利用先进的威胁建模和船只动力学训练AI系统，以区分合法机动和虚假信号。研究涉及构建一个框架，该框架采用内部LSTM长短期记忆自编码器来分析信号完整性，同时使用基于物理的预测器根据风力和海况等环境因素预测船只运动。通过将这些预测与报告的GPS位置进行比较，系统能够有效区分自然传感器噪声和恶意欺骗攻击。这个混合框架旨在增强而非替代人类操作员，提供经过验证的导航数据，让值班人员能够区分技术故障和战略网络攻击。

扬朱塞维奇能够通过行业经验来增强他的学术研究。2025年夏季，他在AI网络安全公司Vectra AI的网络检测团队实习。在那里，他调研了新技术可能带来的潜在威胁，特别是AI智能体和模型上下文协议这一新兴的AI智能体通信标准。他的研究展示了这项技术如何被重新用于自主黑客作战和高级指挥控制。这项关于智能体AI安全风险的工作最近在预印本"隐藏在AI流量中：滥用MCP进行大语言模型驱动的智能体红队作战"中发表。

"我能够获得实用见解和实践经验，了解数据科学团队如何使用AI模型检测网络异常，"扬朱塞维奇说道。"这项行业内的工作直接为我研究中的异常检测模型提供了信息。"

国际政策视角

数据、系统与社会研究所所长、麻省理工学院社会技术系统研究中心主任以及麻省理工学院海事联盟负责人福蒂尼·克里斯蒂亚教授表示："斯特拉霍不仅为商船网络物理安全工作带来了高水平的智慧和活力，还凭借海军训练获得的强烈直觉与研究工作产生深度共鸣，并将其落实到可行的政策中。"

扬朱塞维奇参与了海事联盟的网络安全工作，这是一个学术界、产业界和监管机构之间的合作项目，专注于开发技术解决方案、行业标准和政策。该联盟包括与一些国际成员的合作，包括来自新加坡和韩国的成员。

"在AI网络安全领域，政策要素非常重要，因为这个领域发展如此迅速，黑客攻击的后果可能极其危险，"扬朱塞维奇说道。"我认为在这个领域仍然有很多政策工作需要完成。"

扬朱塞维奇目前还在帮助组织两个即将到来的重要会议：2月份的哈佛欧洲会议，将召集来自全球的官员和外交官，以及4月份的技术与国家安全会议，这是哈佛和麻省理工学院的合作项目，汇集政府、产业界和学术界的顶级领导者，共同应对国家安全的关键挑战。

"我正在努力寻找一个能够影响和推进AI网络安全领域的职位，同时在美国和黑山之间引领合作与创新，"扬朱塞维奇说道。"我的目标是在国家安全、AI和网络安全领域成为欧洲与美国之间的桥梁，将我的知识带给双方。"

Q&A

Q1：扬朱塞维奇的海事网络安全研究主要解决什么问题？

A：他的研究主要针对海事GPS欺骗攻击问题。黑客可以通过攻击大型传统船舶的网络系统，将船只引离正确航线，这种攻击可能对国家安全造成重大损害并产生严重经济影响。他开发了混合框架来区分合法船只机动和恶意GPS欺骗信号。

Q2：扬朱塞维奇开发的AI检测系统是如何工作的？

A：该系统采用混合方法，结合LSTM长短期记忆自编码器分析信号完整性，同时使用基于物理的预测器根据风力、海况等环境因素预测船只运动。通过将AI预测与实际GPS位置进行比较，系统能够有效区分自然传感器噪声和恶意欺骗攻击。

Q3：为什么海事网络安全需要同时考虑技术和政策因素？

A：因为AI网络安全领域发展极其迅速，而黑客攻击的后果可能极其危险。单纯的技术解决方案无法应对复杂的安全挑战，需要配套的政策框架来规范和指导技术的有效部署，确保在快速变化的威胁环境中维护关键基础设施安全。