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騰訊雲發布 AI 安全布局，還幹了這三件事
百度全身心投入地把自己定義為人工智能公司，阿裏不斷開發布會（醫療大腦、工業大腦、環境大腦），騰訊則宣告自己“AI 即服務”。
兩個月前，騰訊聲勢浩大地拉開了“雲+未來”峰會的大幕。當時，騰訊副總裁邱躍鵬終於正式發布騰訊雲“AI 即服務”的智能雲，並開放了計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理三大核心能力。
隨後，第一次消息來了。
7月下旬，騰訊宣布正式啟動 AI 加速器。騰訊副總裁、AI Lab 負責人姚星在會後接受媒體采訪時提到，在AI 技術層麵，AI 加速器將連接來自騰訊 AI Lab、優圖、騰訊雲等的 AI 能力，提供超過 20 項 AI 技術。同時，提供超過1000萬的騰訊雲資源，幫助項目降低計算成本提高數據處理效率。
對騰訊而言，這還不夠。於是，第二次消息來了。為 AI 大戰提供彈藥的騰訊雲在 CSS （中國網絡安全領袖峰會）召開之前，已經在各大預熱稿裏造勢，稱要發布 AI 安全引擎。
8 月 16 日，在 CSS 這場大數據及雲安全的分會場裏，雷鋒網編輯看到，一共有 300 個座位，10點，會議開始時，整個會場已經坐滿，隨後靠近門口的右排和會場後排站滿了人。
好奇騰訊雲要做什麼的人不在少數。
第一件事：發布騰訊雲AI 安全矩陣圖
騰訊雲先拋出了一張騰訊雲 AI 安全矩陣圖。
下述就是騰訊雲首次發布的騰訊雲 AI 安全矩陣圖。
據騰訊雲副總裁，騰訊雲社交網絡與騰訊雲安全負責人黎巍介紹， 騰訊雲安全整個 AI 核心就以大數據和 AI 的算法為驅動，構建應用於安全領域的包括社交圖譜分析、圖像自動識別、自然語言處理、知識表達推理等 AI 通用能力，形成智能身份鑒定、威脅情報分析、異常流量檢測、網絡攻擊溯源、人機行為識別、惡意圖片識別、垃圾文本檢測等 7 項技術應用。
“無論是圖像識別、圖譜分析、自然語言處理，可以放到很多通用場景，最終把這些能力應用到包括智能身份鑒定、異常流量檢測、危險情報以及現在正在做的、沒有正式開放出來的人機識別能力。”黎巍說。
上述能力落地到不同場景後，騰訊雲順勢拋出了第二張圖：AI 安全產品矩陣。
從上圖可以看到，其產品矩陣包含業務安全（天禦）、主機安全（雲鏡）、數據安全（數盾）、移動安全（樂固）、賬號安全（祝融）、網站與流量安全、內容安全與風控安全。
騰訊雲安全工程師成傑峰認為，機器學習在安全領域應用的兩大阻礙：一是樣本問題，不存在天然的惡意攻擊樣本，且攻擊的不斷變種使得樣本本身也具有時效性；二是精度問題，誤殺或漏判都會產生較高代價，所以對算法的門檻很高，精度通常在 99 %以上。
因此，騰訊雲推出了 AI 安全引擎：基於大規模圖挖掘去不斷地分析提取不良帳號、惡意 IP 和黑產設備，進而收集各類惡意和攻擊，最終形成 AI 模型的樣本。結合深度學習、自然語言處理和計算機視覺等AI能力，提供高精度預測模型和抽取黑產實體及特征。
第二件事：發布“數盾”
數盾是騰訊雲推出的全流程數據安全保護方案。騰訊雲安全工程師崔子翊稱，數盾是業界首例搭配同態加密的數據安全產品，還提供 QQ 同款的數據加密方案，將單條密碼的暴力破解時間從數周延長到數千年。
所謂全流程，是指針對數據生命周期內的創建、存儲、傳輸、訪問、使用和銷毀等每個階段，應用不同安全防護。數盾通過密碼加密、大數據動態加密、身份管理、認證管理、授權管理、實時防護、審計預警等功能的實現，配合騰訊雲全流程安全生態環境，提供係統化的安全防護。
第三件事：成立 DDoS 防護聯盟
騰訊雲還宣布，在大禹 BGP 高防的基礎上，聯合遼寧途隆、唯一網絡、睿偉網絡、帝恩思成立 DDoS 防護聯盟，未來將在 DDoS 大數據及態勢感知、協同防護、黑產打擊方麵進行深度合作，聯手對抗 DDoS。
在上述發布的基礎上，包括雷鋒網在內的一些媒體對騰訊雲的上述人士進行了采訪，一探所謂“AI 安全”的能力到底是怎樣。
以下是采訪問答，雷鋒網編輯在不影響原意的基礎上略有刪減與整理。
1.都說AI 安全，騰訊雲安全在 AI 大數據安全方麵到底有什麼優勢？
黎巍：最大的優勢是數據——AI 60年前已經提出了，為什麼近幾年才爆發？因為 AI 做得好不好很大程度依賴於數據資源、存儲、計算和整個平台，還有 AI 專家工程師。放眼國內，現在穀歌在這個領域確實非常強。從數據層麵，毫無疑問，騰訊一二十年的積累，應該具備國內最全的黑產數據，因為我們是被黑產攻擊最嚴重的，這也為我們積累了資源，是我們的燃料，這個燃料不是哪個公司都可以提供，一般的中小公司可以買一點，但它永遠不可能買到這麼大的資源。
第三，10年前，相對整個業界的體量，騰訊就是做海量服務的，因為 QQ 增長太快了，這個過程中積累下來的存儲，包括計算能力。
AI 有了數據，有了算法，有了頂尖的專家，最後還要有係統，能夠存儲每天產生的大量數據，存儲數據時，還能更高效計算挖掘出來。
2.能不能給一個直觀的感覺，用了這個 AI 的安全引擎以後，安全能力提升了多少？
崔子翊：首先我們 AI 引擎要保證在雲上提供安全的服務，確保我們自己要用得好，我們在 QQ 和空間一係列的社交服務裏已經用上了這樣的能力，包括無監督引擎的閉環流程。整體上，大盤的數據不是很有意義。
從單點講，特定的場景裏新增的識別率可以至少提升 20 %以上，最傳統的是這些人工定規則，一個小時內 80 次請求以上是有問題的，將來可能會產生很多漏判或誤判的問題。第二，很多大公司也是這樣做的，第三，我們加了無監督，先判斷是不是一個惡意團夥，之後加入到新的訓練樣本裏，把已知和未知的都加進來一起判斷。
黎巍：比如，傳統的防火牆等很多都是規則匹配，我們的產品在應用時，相對原來的規則，至少有 20 %的提升。其實還有一個提升，他們沒有感知到，下麵有一個做規則和安全的團隊，一年前整個團隊是 15人，現在隻剩下10個，少了5個，還是能幹同樣的活，甚至幹得更好，這也是 AI 的價值。
成傑峰：這個數據可以從大盤惡意嚐試量得到反映，在 AI 引擎上線前，我們可以看到一個曲線反映了近期惡意嚐試多少次，比如一天是 3000 萬次左右，AI 引擎上線以後，對它勐烈打擊，量就下去了，之後它就保持在比較低的值，甚至在之前一半左右的量繼續徘徊，這說明 AI 引擎上線後，初步處理了上峰，大大打擊了以前作惡的壞人的主動性和積極性，相當於我們把戰線大大往前推進了。
3.黑產也用 AI 能力怎麼辦？誰跑得快？
黎巍：騰訊每年在線下會配合警方抓捕一些黑產團夥，今年警方抓獲的其中一個應該是國內最大的打碼平台。抓獲這個團夥以後，我們非常吃驚，因為他們是租用了國內某雲服務商的雲服務器，利用了穀歌開源的引擎進行打碼的攻擊，他們的驗證碼識別率達到了99%以上。
AI 方麵的算法和計算平台對正常的企業和對黑產沒有什麼本質的區別，並不會因為你是黑產就有特別的地方，比如，開源的算法大家都可以用。
其實，這是一個賽跑。如果很多企業在這方麵保持懷疑，采用傳統的方式肯定會被拋棄。
重要的一點是邪不勝正——從我們過去的經驗看，黑產的資源和能力跟一些行業的正規公司相比，還是有很大差距，也需要全行業一起攜手進行應對。
騰訊本身也具備數據處理能力、算法、計算能力，這些能力未來會更多地開放出來。而讓每個公司自己構建一套AI平台，組建 AI 團隊，光招人可能都很困難。未來，AI 平台化是企業對這塊的認知。
最後更新：2017-08-20 00:45:40