忽如一夜春風(fēng)來!

本周有一個王健林的采訪視頻刷爆了朋友圈，無獨有偶，他談小目標(biāo)的話音還未落，同一天360網(wǎng)神集團總裁吳云坤，也定了一個小目標(biāo)，一個能達到的小目標(biāo)：“讓網(wǎng)絡(luò)安全具有智能”!

其實提起“智能”，大家肯定不會陌生，谷歌人工智能機器人AlphaGo大勝韓國棋手李世石的爆炸性新聞，你一定還記憶猶新。但是你是否聽說過網(wǎng)絡(luò)安全的智能呢?網(wǎng)絡(luò)安全如何運用智能?網(wǎng)絡(luò)安全具有智能，可以怎樣影響我們的生活?

8月29日，業(yè)界***安全公司——360網(wǎng)神舉辦的“協(xié)同安全理念及產(chǎn)品創(chuàng)新媒體會”上，《安全智庫》作為受邀媒體，有幸采訪到其集團總裁吳云坤，近距離聽他談自己定的小目標(biāo)。

PS：《安全智庫》先后與吳總相約數(shù)次，奈何吳總工作繁忙，突發(fā)性事情不斷，一直沒能采訪到。今日終于得見，暗爽!但又暗自忖度，吳總作為安全領(lǐng)域的***專家，負責(zé)整個360網(wǎng)神集團業(yè)務(wù)，辦事嚴(yán)謹(jǐn)。想必其是一個威嚴(yán)、不茍言笑的技術(shù)大咖。然見面后，吳總笑容可掬，有問必答，還不忘照顧我們茶水、座席，儼然一個“鄰居大叔”。

吳云坤，曾任國內(nèi)知名安全公司副總裁，其一向以對網(wǎng)絡(luò)安全獨到的前瞻性視角，在業(yè)內(nèi)獲得廣泛贊譽。在2015年互聯(lián)網(wǎng)安全大會(ISC)分析論壇中，就做過題為“從微觀到宏觀---大數(shù)據(jù)如何改變安全”的演講而廣受好評。

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《安全智庫》現(xiàn)在為您帶來吳云坤的“網(wǎng)絡(luò)安全小目標(biāo)”的解讀。

Intelligence，具有幾種含義，在國外還有威脅情報的意思，這里是指智能的含義。從智能角度而言，由于智能跟數(shù)據(jù)處理技術(shù)非常相關(guān)，所以過去大家有個誤區(qū)，只要用到大數(shù)據(jù)就有了智能，這其實不對。因為大數(shù)據(jù)只是存數(shù)據(jù)的地方，數(shù)據(jù)處理技術(shù)才是關(guān)鍵，現(xiàn)在把數(shù)據(jù)處理技術(shù)的智能分為三個類型。

***類智能是解決關(guān)聯(lián)分析的可視化問題，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析非常重要，舉個簡單例子，我們曾經(jīng)幫別人找間諜(這是個涉密話題)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)他乘坐了一個航班，就研究他一個月之內(nèi)乘坐過的所有航班，把這些訂票號都找出來，我們想知道跟他具有同樣訂票號的某一個人是誰。比如一張訂票號訂了兩張機票，一個給你，一個給我，這樣可以找出一堆可能跟他相關(guān)的人員，如果確定他有問題，我們就再進一步看他們的住址信息有沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系。

再比如通過護照號各種各樣關(guān)系查找，這是典型的關(guān)聯(lián)分析能力，但這種關(guān)聯(lián)分析能力如果數(shù)據(jù)在excel里就瘋了，所以關(guān)聯(lián)分析往往跟可視化分析非常相關(guān)，這種關(guān)聯(lián)分析叫可視化分析技術(shù)，可視化分析解決關(guān)聯(lián)分析問題的可視化，是很重要的技術(shù)。現(xiàn)在這個領(lǐng)域中經(jīng)常出現(xiàn)叫可視化分析技術(shù)的大會，或者學(xué)術(shù)論壇，還有參加這類競賽做完的很多可視化分析的東西，很多用于找到誰是綁架犯，誰是搶劫犯等等。

第二類智慧是解決識別問題，識別問題一般采用機器學(xué)習(xí)，過去用SVM (Support Vector Machine，支持向量機)是傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)，現(xiàn)在用深度學(xué)習(xí)去做，有很多種方式。其實識別人臉和識別惡意軟件，原理非常像，都是通過訓(xùn)練的方式，但深度學(xué)習(xí)不一定要有前期的訓(xùn)練集，可能更多想做聚類分類的內(nèi)容。

我們經(jīng)常提到機器學(xué)習(xí)方法中，包括過去的機器學(xué)習(xí)與現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)，這是第二類智慧，用于個類識別，就是判黑判白，比如我們來判斷是好人，還是壞人;是好樣本，還是壞樣本;是好域名，還是壞域名。解決各類識別問題，包括樣本識別問題、域名識別問題、IP識別問題、郵箱識別問題等等。

第三類智慧解決的問題是關(guān)聯(lián)問題，上面說可視化分析解決關(guān)聯(lián)問題，機器學(xué)習(xí)也能解決關(guān)聯(lián)問題，舉個簡單問題，我在公司里走一天，就知道哪些員工是同樣的部門，但我什么都沒做，這是因為員工的訪問行為可以聚類、分類。以前我們做不到，現(xiàn)在的確可以做到這些，比如發(fā)郵件，把所有郵件關(guān)系拓撲拿出來，用機器學(xué)習(xí)，一下就可以找出來，這不是通過可視化分析找出來，是通過機器學(xué)習(xí)。再比如轉(zhuǎn)帳，轉(zhuǎn)帳網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一看，誰是中心轉(zhuǎn)帳人，等等，這些數(shù)據(jù)都可以算出來，都是用機器學(xué)習(xí)解決的關(guān)聯(lián)問題，這是機器學(xué)習(xí)常用的一些做法。

把以上這些技術(shù)用在一起，應(yīng)用領(lǐng)域會非常多。

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一說到識別，人臉可以識別，樣本也可以識別，這些在安全里都可以用到，我們常見的技術(shù)，可視化分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決的是關(guān)聯(lián)的問題，還有對象判定問題，這是我們常見的安全做的一些事情。比如像威脅情報技術(shù)，就是典型的用關(guān)聯(lián)技術(shù)和識別以后的結(jié)果。

假如一個威脅情報是美國打我們的，那做的***步是頭源性分析，找出跟這個情報相關(guān)的所有樣本。機器學(xué)習(xí)或者可視化關(guān)聯(lián)分析都可以解決這樣的關(guān)聯(lián)性問題，找出一堆信息。然后進入第二步是識別，這些樣本到底是好的還是壞的，就開始用機器學(xué)習(xí)做，進入識別過程。在安全行業(yè)里研究的，基本就是用顯微鏡去看一個東西進行識別，要么就是用望遠鏡研究關(guān)聯(lián)關(guān)系。顯微鏡，就是看單體的對象，比如看一個人好和壞。

“那么智能怎么體現(xiàn)出來?”吳云坤講到這里，突然發(fā)問，這一問，像針對在場人員，又似乎是在問自己。他環(huán)視會議室一周，頓了一下，接著說：“在安全里面常見的就是用顯微鏡看個體，再用望遠鏡看群體，這里會產(chǎn)生很多決策鏈條的問題，如果把這兩件事情做好，剩下要解決的問題反倒簡單了。以前沒有機器學(xué)習(xí)、沒有可視化分析的時候，研究所有的東西也基本考慮單體、個體問題和群體問題，但是做的會非常痛苦，因為***數(shù)據(jù)量少，第二沒有機器學(xué)習(xí)與可視化分析。”

撥開云霧見天日，守得云開見月明!

吳云坤作為網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)界的老兵，對于行業(yè)的理解，自然也做到了先人一步。他撥開網(wǎng)絡(luò)安全紛繁復(fù)雜的表象,感慨說：“其實網(wǎng)絡(luò)安全本質(zhì)從沒變過，跟破案子一樣，永遠是在研究嫌疑犯與跟他周圍的社交關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)安全永遠也是這樣。”