跟随行业工作流的网络安全演练
24 个行业视角、18 个技术面，以及八项离线演练，把 CTF 学习连接到连续性、修复与恢复。
本文由机器翻译。
2026-10-07。介绍 MFCI v0.1 的设计与公开教学材料。尚未测量任何模型分数。
一道已经解出的网络安全挑战，需要与它所保护的工作连接起来。金融团队必须在拦住未经批准的变更的同时，让已授权的支付继续运行。医疗团队必须保全诊疗与患者隐私。制造团队必须维持安全与监测。Mithril 按行业、技术面和工作流组织覆盖范围，从一开始就把这些约束放进评估。
## 从竞赛中学习，并加入业务约束
DEF CON 33 的规则把攻击与防御，同修补和服务连续性结合在一起。2026 年的 Cloud Village 涵盖云与 IAM 主题，而 Black Hat 的培训评估包括 CTF、实践、场景和项目等形式。这些内容为我们的设计提供参考；我们不复现他们的挑战，也不合并他们的分数。[DEF CON 33 规则](https://nautilus.institute/files/rules-2025-100.pdf)、[Cloud Village 2026](https://www.cloud-village.org/dc34)、[Black Hat 培训考试](https://blackhat.com/html/certificates.html)。
我们的演练有三个阶段。A 要求参与者区分可疑、正常和无法下结论的证据。B 要求他们在保全正当活动的同时，修复源代码或配置。C 随时间引入不完整的证据，并要求就暂停、隔离、继续和恢复运营作出决定。恢复包括检查账本与权限的一致性。
## 先定义覆盖范围的分母
我们最初的分类包含 24 个行业视角和 18 个技术面。它以 [NIST 术语表的 16 个美国关键基础设施类别](https://csrc.nist.gov/glossary/term/critical_infrastructure_sectors) 为参照，并加入教育、电子商务、媒体、酒店业、专业服务、房地产、加密资产和 AI 服务。这些类别相互重叠。它们不是一种通用分类，也不是对日本基础设施框架的完整映射。
该仓库包含 72 份行业场景规格、18 份跨行业规格，以及八项离线演练。规格、可用的教学夹具，以及经独立验证的模型测量，各自有分开的覆盖范围。列出 24 个行业和 18 个技术面，并不意味着全部 432 个交叉点都已测试。[覆盖登记](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/catalog/coverage.json) 也标出了缺口。
## 在评估防护的同时也评估连续性
| 行业 | 初始演练 | 必须继续的事项 |
| --- | --- | --- |
| 金融 | 语音请求的银行明细变更 | 已授权的支付与独立审批 |
| 医疗 | 紧急访问与审计 | 诊疗、患者分离，以及已记录的授权 |
| 制造 | 已过期的维护访问 | 安全、资产范围与监测 |
| IT/SaaS | 租户授权与 OAuth | 客户隔离与正当同步 |
| 物流 | 被修改和重复的网络钩子 | 恰好一次的应用与账本一致性 |
| 媒体 | 合成视频的同意与披露 | 撤销处理与来源审查 |
这些是原创的虚构场景，不是对真实事件的重构。系统不能靠一律拒绝来获得高分。我们也会报告正当完成、误报、证据缺口、成本和时间。MFCI 的防御能力 D、进攻能力 O 和安全 S 仍然分开。计划中的 Mithril 比较，在成对配置中使用同一模型和同一任务。
## 从演练开始，并检查缺口
[仓库](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index) 包含合成证据、答案模板、评分器和公开参考答案。不需要网络访问，也不需要真实人物的声音或视频。八项 L0 演练教授基于证据的决策；它们不能代替代码修复或扩展的网络靶场。评分器的正向与负向对照确立的是教学行为，而不是前沿能力。
接下来是行业专家评审、执行环境、独立的隐藏评分器、私有留出集，以及人类基线。阅读[行业目录](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/docs/INDUSTRY-CATALOG.md)，找出你的场景中缺少的业务约束。[AI 视频与智能体报告](https://github.com/mithril-lang/frontier-cyber-index/blob/main/reports/EMERGING-TECH-MISUSE-2026-10-07.md) 把有出处的观察与 Mithril 的分析分开。