前言

忽如一夜春风来！本周有一个王健林的采访视频刷爆了朋友圈，无独有偶，他谈小目标的话音还未落，同一天360网神集团总裁吴云坤，也定了一个小目标，一个能达到的小目标：“让网络安全具有智能”！

其实提起“智能”，大家肯定不会陌生，谷歌人工智能机器人AlphaGo大胜韩国棋手李世石的爆炸性新闻，你一定还记忆犹新。但是你是否听说过网络安全的智能呢？网络安全如何运用智能？网络安全具有智能，可以怎样影响我们的生活？8月29日，业界一流安全公司——360网神举办的“协同安全理念及产品创新媒体会”上，《安全智库》作为受邀媒体，有幸采访到其集团总裁吴云坤，近距离听他谈自己定的小目标。

PS：《安全智库》先后与吴总相约数次，奈何吴总工作繁忙，突发性事情不断，一直没能采访到。今日终于得见，暗爽！但又暗自忖度，吴总作为安全领域的顶级专家，负责整个360网神集团业务，办事严谨。想必其是一个威严、不苟言笑的技术大咖。然见面后，吴总笑容可掬，有问必答，还不忘照顾我们茶水、座席，俨然一个“邻居大叔”。

吴云坤，曾任国内知名安全公司副总裁，其一向以对网络安全独到的前瞻性视角，在业内获得广泛赞誉。在2015年互联网安全大会（ISC）分析论坛中，就做过题为“从微观到宏观—大数据如何改变安全”的演讲而广受好评。

网络安全目标

Intelligence，具有几种含义，在国外还有威胁情报的意思，这里是指智能的含义。从智能角度而言，由于智能跟数据处理技术非常相关，所以过去大家有个误区，只要用到大数据就有了智能，这其实不对。因为大数据只是存数据的地方，数据处理技术才是关键，现在把数据处理技术的智能分为三个类型。

第一类智能

解决关联分析的可视化问题，数据的关联分析非常重要，举个简单例子，我们曾经帮别人找间谍（这是个涉密话题），当发现他乘坐了一个航班，就研究他一个月之内乘坐过的所有航班，把这些订票号都找出来，我们想知道跟他具有同样订票号的某一个人是谁。比如一张订票号订了两张机票，一个给你，一个给我，这样可以找出一堆可能跟他相关的人员，如果确定他有问题，我们就再进一步看他们的住址信息有没有关联关系。

再比如通过护照号各种各样关系查找，这是典型的关联分析能力，但这种关联分析能力如果数据在excel里就疯了，所以关联分析往往跟可视化分析非常相关，这种关联分析叫可视化分析技术，可视化分析解决关联分析问题的可视化，是很重要的技术。现在这个领域中经常出现叫可视化分析技术的大会，或者学术论坛，还有参加这类竞赛做完的很多可视化分析的东西，很多用于找到谁是绑架犯，谁是抢劫犯等等。

第二类智能

解决识别问题，识别问题一般采用机器学习，过去用SVM (Support Vector Machine，支持向量机)是传统的机器学习，现在用深度学习去做，有很多种方式。其实识别人脸和识别恶意软件，原理非常像，都是通过训练的方式，但深度学习不一定要有前期的训练集，可能更多想做聚类分类的内容。

我们经常提到机器学习方法中，包括过去的机器学习与现在的深度学习，这是第二类智慧，用于个类识别，就是判黑判白，比如我们来判断是好人，还是坏人；是好样本，还是坏样本；是好域名，还是坏域名。解决各类识别问题，包括样本识别问题、域名识别问题、IP识别问题、邮箱识别问题等等。

第三类智能

解决的问题是关联问题，上面说可视化分析解决关联问题，机器学习也能解决关联问题，举个简单问题，我在公司里走一天，就知道哪些员工是同样的部门，但我什么都没做，这是因为员工的访问行为可以聚类、分类。以前我们做不到，现在的确可以做到这些，比如发邮件，把所有邮件关系拓扑拿出来，用机器学习，一下就可以找出来，这不是通过可视化分析找出来，是通过机器学习。再比如转帐，转帐网络数据一看，谁是中心转帐人，等等，这些数据都可以算出来，都是用机器学习解决的关联问题，这是机器学习常用的一些做法。

把以上这些技术用在一起，应用领域会非常多。

如何体现智能

一说到识别，人脸可以识别，样本也可以识别，这些在安全里都可以用到，我们常见的技术，可视化分析和机器学习技术解决的是关联的问题，还有对象判定问题，这是我们常见的安全做的一些事情。比如像威胁情报技术，就是典型的用关联技术和识别以后的结果。

假如一个威胁情报是美国打我们的，那做的第一步是头源性分析，找出跟这个情报相关的所有样本。机器学习或者可视化关联分析都可以解决这样的关联性问题，找出一堆信息。然后进入第二步是识别，这些样本到底是好的还是坏的，就开始用机器学习做，进入识别过程。在安全行业里研究的，基本就是用显微镜去看一个东西进行识别，要么就是用望远镜研究关联关系。显微镜，就是看单体的对象，比如看一个人好和坏。

“那么智能怎么体现出来？”吴云坤讲到这里，突然发问，这一问，像针对在场人员，又似乎是在问自己。他环视会议室一周，顿了一下，接着说：“在安全里面常见的就是用显微镜看个体，再用望远镜看群体，这里会产生很多决策链条的问题，如果把这两件事情做好，剩下要解决的问题反倒简单了。以前没有机器学习、没有可视化分析的时候，研究所有的东西也基本考虑单体、个体问题和群体问题，但是做的会非常痛苦，因为第一数据量少，第二没有机器学习与可视化分析。”

总结

拨开云雾见天日，守得云开见月明！吴云坤作为网络安全业界的老兵，对于行业的理解，自然也做到了先人一步。他拨开网络安全纷繁复杂的表象,感慨说：“其实网络安全本质从没变过，跟破案子一样，永远是在研究嫌疑犯与跟他周围的社交关系，网络安全永远也是这样。”

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