用AI解決精準問(wèn)題
在名為《讓安全更AI》的主題演講中，周斌介紹了騰訊云安全模型的兩個(gè)維度：精準性和魯棒性。這兩點(diǎn)其實(shí)基本可以適用于所有安全需求，精準性是要及時(shí)準確地防御任何危險行為，魯棒性則需要整個(gè)安全策略具有一定的容錯能力，以適應不同場(chǎng)景，比如，前面提過(guò)的兩個(gè)燒腦問(wèn)題。
在這方面騰訊云的做法是將算法、數據、機器學(xué)習的能力引入到整個(gè)安全模型的訓練中，以多維度覆蓋和真實(shí)數據導入為基準，通過(guò)業(yè)務(wù)數據、風(fēng)險數據、行業(yè)協(xié)同數據、以及公共數據，構建出用于風(fēng)險識別的智能引擎，進(jìn)而獲得準確判斷正常群體/個(gè)體和風(fēng)險群體/個(gè)體的能力。
騰訊云有一款叫天御的產(chǎn)品正是基于這種學(xué)習能力匯總而成。天御的服務(wù)涉及八個(gè)環(huán)節，覆蓋注冊、登陸、活動(dòng)防刷、驗證碼真偽、金融防欺詐，及URL識別等用戶(hù)生存周期的整個(gè)鏈條，通過(guò)比對來(lái)判斷該用戶(hù)是否屬于正常行為。
同時(shí)騰訊云還有一套基于基礎集群而發(fā)展出的人臉識別技術(shù)，通過(guò)攝像頭識別人臉并與身份證庫中的身份證進(jìn)行比對，來(lái)判斷該用戶(hù)身份的真實(shí)性。
此種情況下，深度學(xué)習和算法就可以形成“雪球效應”，實(shí)現越來(lái)越精準的“安全絕殺”，這是人工智能為安全加的第一道屏障。
用大數據拓展更多場(chǎng)景
第二道屏障是大數據，同樣也是AI的基礎。
以社交起家的騰訊用戶(hù)遍布全球，數據量十分可觀(guān)，據周斌介紹，目前騰訊每天能夠處理的平臺數據量已經(jīng)超過(guò)35萬(wàn)億條，約300億條的即時(shí)通訊的消息，超過(guò)20億張圖片，這些數值為騰訊帶來(lái)了400P的基礎數據，基本可以覆蓋人們生活的各個(gè)方面，從社交到支付一應俱全，在這種情況下，騰訊云將場(chǎng)景逐一還原，加上不斷調整和深入的機器學(xué)習，達到在同一緯度上精準判斷的能力。
同時(shí)，騰訊自身的大數據處理能力也在不斷發(fā)展，在今年的sort benchmark比賽中，騰訊云大數據聯(lián)合團隊用了98.8秒完成了100TB的數據排序，騰訊云數智分布式計算平臺奪得了GraySort、MinuteSort兩個(gè)項目的冠軍，同時(shí)創(chuàng )造四項世界紀錄。
深厚的大數據積累，加上快速的處理能力，形成騰訊云在安全布局上的突出優(yōu)勢。
開(kāi)放的云生態(tài)豎起最后一道屏障
無(wú)生態(tài)不安全，這么說(shuō)的原因在于安全領(lǐng)域發(fā)展到今天已經(jīng)不是一兩家企業(yè)就能解決的問(wèn)題。以最具代表性的BAT為例，他們都建有強大的安全團隊，但仍然通過(guò)并購、合作等方式，聯(lián)合更多行業(yè)安全力量，共同加固安全壁壘。
騰訊云不久前牽手知名DDoS防護公司Radware，雙方將在海外DDoS防護、國內騰訊云應用層、私有云、服務(wù)市場(chǎng)以及加密數據安全合作等領(lǐng)域展開(kāi)全面合作。此前，騰訊云更已聯(lián)合綠盟、啟明星辰、亞信安全、IBM、賽門(mén)鐵克、天融信、深信服等企業(yè)成立云安全服務(wù)聯(lián)盟。在這樣的合作里，雙方都是拿出最核心的資本，連接在一起與安全危險持續對抗。
這種開(kāi)放型生態(tài)也是“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下很多行業(yè)都在積極推行的，而云計算則是進(jìn)行開(kāi)放最有力的基礎設施，可以說(shuō)，連接開(kāi)放的能力在非云時(shí)代由于信息孤島和無(wú)法快速復制集群規模等問(wèn)題是沒(méi)有辦法成立的，安全能力的云化將是大勢所趨。
比如傳統的圖片處理這一環(huán)節，過(guò)去大家分別對圖片進(jìn)行一張一張的累積，危險圖片由各個(gè)平臺獨自進(jìn)行一張一張的排查，而借用云計算，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室每天可以處理超過(guò)20億張圖片，然后利用海量集群進(jìn)行自主學(xué)習和深度計算，最后將該能力通過(guò)騰訊云，以SaaS服務(wù)的方式提供給不同行業(yè)的客戶(hù)，對一張圖片是否違規可做到秒級反饋，鑒別精準確率達99%，不僅為企業(yè)節省了時(shí)間成本，還降低了人力成本，這就是云計算帶來(lái)的裨益。
安全并非一蹴而就，無(wú)論是大數據、AI 還是生態(tài)也都不可單一成事，整個(gè)行業(yè)還需要砥礪前行，我們也就以最“智慧”的準備隨機應變吧。
