湯姆林登：從信息安全的角度解讀AI技術(shù)的發(fā)展

　　湯姆林登：大家下午好！女士們、先生們，非常高興能來到這里和大家分享，因為耳機(jī)有限，不是每個人都拿到，幸好我的同事可以幫我做翻譯。我們兩個有時候可能會同時說話，大家聽上去可能會有點困難，我們盡量避免這種情況發(fā)生，我們之后會給大家提問的機(jī)會。我們的演講將有兩份PPT，一份中文、一份英文，希望對大家有所幫助。

　　非常感謝之前AI同行陳雨強(qiáng)先生的精彩演講，我們這個演講更注重于AI和IT技術(shù)的結(jié)合和應(yīng)用。我們的演講將跟隨這個提綱，首先我們介紹什么是AI，再介紹新的技術(shù)革新帶給AI新的活力，把AI推向新的浪潮，然后我們做一下對比，主要是對比舊浪潮中的AI和新浪潮中的AI，再接下來我們會對AI帶給信息安全領(lǐng)域帶來的挑戰(zhàn)做總結(jié)，再接下來是AI的新技術(shù)，在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，最后想介紹產(chǎn)品中云網(wǎng)安的防火墻。

　　舊的AI浪潮開始于70年代，結(jié)束于90年代，因為技術(shù)的原因，所以舊的AI浪潮并沒有給大家?guī)眍嵏残缘漠a(chǎn)品，主要舊的AI浪潮是由政府機(jī)構(gòu)以及學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)所引領(lǐng)的，然后在2000年的時候，因為技術(shù)的革新，新的AI時代來臨了，在新的AI時代里面，一些AI產(chǎn)品對我們的日常生活有了非常大的一些影響，IT從業(yè)者更關(guān)注新的AI浪潮而不是舊的AI浪潮。在新的AI浪潮中，作為IT從業(yè)者需要關(guān)注很多關(guān)鍵點。這個演講當(dāng)中我們主要著眼于網(wǎng)絡(luò)安全這塊。

　　AI應(yīng)用不僅僅是模式匹配，它并沒有非常固定的邏輯，它是應(yīng)用比較復(fù)雜的算法來處理一些復(fù)雜問題，在這些復(fù)雜問題當(dāng)中，我們有各種應(yīng)用，比如說天氣預(yù)報、機(jī)器視覺、語言翻譯、機(jī)器人、航空系統(tǒng)、硬件服務(wù)預(yù)測、自動駕駛、機(jī)器學(xué)習(xí)、能源地質(zhì)科學(xué)、生命科學(xué)、衛(wèi)星和空間旅行等等許多領(lǐng)域都回用到AI。

　　促使AI的長足發(fā)展是有三個因素所導(dǎo)致的，這邊主要講三個因素：一是晶體管的密度的增加及晶體管能耗的縮減。二是通訊帶寬的不斷加強(qiáng)以及通訊能耗的降低。三是巨大數(shù)量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，俗稱的iOT以及其龐大的用戶量所導(dǎo)致所帶來的新價值。

　　首先詳細(xì)解釋一下第一條，帶來AI新變革的特性，我們稱之為穆爾定律，穆爾定律的簡單描述，在每兩年，在一塊集成芯片上所集成的晶體數(shù)量會翻番，這體現(xiàn)在日常生活當(dāng)中可以描述為每18個月之后，你會發(fā)現(xiàn)新一代的電腦會比舊一代電腦效能提升2倍，結(jié)合陳雨強(qiáng)先生的演講，我們在18個月之后，處理問題的復(fù)雜度可以翻1倍。

　　第二條因素會導(dǎo)致AI新浪潮，我們稱之為Glider定律，Glider定律描述的是美國通訊帶寬的效能提升要遠(yuǎn)超過我們計算機(jī)能力，通訊帶寬會比我們的計算機(jī)能力增加的速度快3倍，在這樣的情況下，我們的通訊能力會在每6個月得到一倍的提升，更多的信息會通過一根簡單的電纜進(jìn)行傳輸，而這根簡單的電纜傳輸?shù)男畔俏覀冊?997年，所有英特網(wǎng)傳輸?shù)男畔⒌目偤瓦€要多。

　　第三個因素驅(qū)使AI新浪潮是Metcalfe’s定律，對于一個通訊網(wǎng)絡(luò)，它的價值是這個通訊網(wǎng)絡(luò)所連接的所有用戶數(shù)量的平方成正比，在這樣的圖表上可以看到Google需要連接5000萬用戶，它只需要88天，而作為LinkedIn需要連接同樣數(shù)量的用戶需要更長的時間，這就是價值上的差別。

　　這是一個舊的AI浪潮和新的AI浪潮做的對比，大家可以看到這些數(shù)據(jù)，1970年代在斯坦福大學(xué)實驗室中的一臺電腦，這臺舊電腦您可以看到它的數(shù)據(jù)是288KB的內(nèi)存以及一個8個舊式的卡帶存儲設(shè)置，在這樣的機(jī)器驅(qū)使下我們做的事情是非常有限的，而只有一些機(jī)器機(jī)構(gòu)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)有這樣的資源調(diào)用這樣的設(shè)備，以完成一些AI的研究。

　　這是第二個老的AI浪潮中的例子，大家可以看到Shakey帶有圖象識別功能的感知器，第二個圖片是斯坦福手推車，這個手推車做的工作是在一個布滿障礙物的房間中進(jìn)行導(dǎo)航，繞開所有障礙物，耗時達(dá)到5個小時。

　　第三個是在舊AI時代的例子，是一家稱為ThinkingMachines的公司，這家公司的座右銘是制作會思考的機(jī)器，同樣是一臺機(jī)器給了喬布斯制造NeXT電腦的靈感，但是很可惜，這樣的機(jī)器在當(dāng)時規(guī)模經(jīng)濟(jì)的條件下，并沒有普及到大眾，所以這家公司也在1994年很遺憾的宣告破產(chǎn)。

　　在舊的AI浪潮和新的AI浪潮中，唯獨(dú)不變的是我們都在開發(fā)新的算法，在兩個時代，兩個AI浪潮中這個問題始終沒有改變。但是在同樣的問題下，我們到底有哪些區(qū)別，在兩個時代當(dāng)中，我們到底遇上哪些區(qū)別呢？在舊的AI浪潮中，我們可以認(rèn)為所有的研究只限于研究，在商用領(lǐng)域相對來說是失敗的。在兩千年，因為很多設(shè)備普及，設(shè)備效能提升，AI研究有可能被作為商業(yè)化，AI帶來更大的價值。

　　由于一些硬件的普及，以及一些效能的提升，給AI發(fā)展帶來了非常大的空間，這里面可以舉個例子，亞馬遜HPC的服務(wù)，它所帶來的效能提升以及硬件的指標(biāo)，相對于它所要你付出的價格是相當(dāng)必然的，相比于ThinkingMachines研究的電腦，這樣的價格是他們可以承受的。

　　現(xiàn)在讓我們看一下新的AI時代，我們所用的硬件，大家可以看到這臺神威電腦，它的效能很高，這臺出身于中國的神威電腦是美國最快電腦的3倍，用這臺電腦有可能做一些復(fù)雜問題的處理，其中一個復(fù)雜問題是去模擬宇宙的形成，即便在今天，這臺電腦也沒有辦法完成這樣的模擬。我們知道兩年之后，我們的計算能力得到1倍提升，兩年之后我們有可能完成這樣的課題。

　　舉個例子，蘋果最新的手機(jī)iPhoneX，它是全球有售，保證它的普及度，以及它所提供的影像識別的功能，這些功能可以被所有的開發(fā)者所應(yīng)用。你作為開發(fā)者，可以不僅僅開發(fā)臉部識別的APP，也可以用這樣的功能開發(fā)其他的APP，這個APP可以鑒別誰是壞人、誰是好人，這樣的普及度情況下，AI將得到很好的發(fā)展。

　　在新的AI潮流當(dāng)中，這些都是可能發(fā)生的。像自動導(dǎo)航系統(tǒng)，它可以讓乘客并不持有飛機(jī)駕駛證，但是可以翱翔藍(lán)天，這樣的系統(tǒng)可能在兩年之內(nèi)就會發(fā)生，也可能在五年之內(nèi)發(fā)生，但是它肯定會發(fā)生。

　　這里就會有一個問題，因為AI的算法非常復(fù)雜，我們可能并不知道它在算法當(dāng)中到底做了什么，因為里面涉及到了太多的規(guī)則，在這樣的情況下有一個挑戰(zhàn)，我們知道它會帶給我們什么。我們在這些算法過程中，可能會有些比較危險的東西發(fā)生，這些東西在5-10年內(nèi)，可能有些比較危險的東西發(fā)生，因為這些算法是我們?nèi)祟悷o法想透的。

　　舉個例子，Equifax是一家做大數(shù)據(jù)的公司，Equifax宣稱將有1.43億美國人受到數(shù)字攻擊，他們將會經(jīng)歷身份盜用，攻擊者將會時時刻刻掃描有漏洞的網(wǎng)站。

　　有一個DDoS攻擊是同樣這樣的機(jī)制發(fā)動，利用普遍被接受的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備攻擊DDoS服務(wù)器，這樣可以把物聯(lián)網(wǎng)全部弄癱瘓。想象一下，你是一個亞馬遜用戶，在這樣的攻擊下你將無法訪問網(wǎng)站，將無法做出相應(yīng)的行為，這樣一種攻擊會導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商相當(dāng)長時間來恢復(fù)這樣的服務(wù)。這樣一種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以是樓宇當(dāng)中一些小的傳感器，你有些傳感器可以是你公司里面小的設(shè)備，這些設(shè)備都將受到影響。

　　作為IT從業(yè)者你將面臨很多新的挑戰(zhàn)，首先是隱私性，其次是可用性、完整性、認(rèn)證、可管理性、法律管轄。

　　這張圖片是70年代斯坦福實驗室當(dāng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寫照，作為一個個體，在這樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中找出它的行為，那是非常困難的。

　　這是新AI時代所帶來的挑戰(zhàn)，因為系統(tǒng)變得更加復(fù)雜，分析方式也變得很多，在這樣的情況下要做到有效防護(hù)，只能通過AI處理這樣復(fù)雜的問題，保護(hù)我們。在這樣的情況下，我們會遇到很多挑戰(zhàn)，比如怎樣在暗網(wǎng)當(dāng)中找到潛在攻擊，怎樣使用動態(tài)的機(jī)器學(xué)習(xí)而不是靜態(tài)的特征庫，來定義一個攻擊。怎樣區(qū)分正常行為和可疑行為，所有這些東西都將是我們面臨的一種挑戰(zhàn)。

　　在這樣的情況下，我們可以用網(wǎng)站保護(hù)，在網(wǎng)站保護(hù)情況下，我們需要的是對自學(xué)習(xí)的保護(hù)機(jī)制，它不會基于有限的規(guī)則庫，而是不斷迭代自身，在這樣的情況下，對網(wǎng)站進(jìn)行不間斷的學(xué)習(xí)來增進(jìn)保護(hù)效果。

　　這樣的防火墻需要啟動簡便，可以防止一些新的攻擊，所謂新的供給是所謂的0day攻擊，它是一種新攻擊模式，在攻擊發(fā)生的時候是用很好的解決方案，那怎樣防護(hù)這樣的攻擊？需要AI的介入，通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)保護(hù)你的網(wǎng)站，區(qū)分合理的行為和可疑的行為。

　　非常感謝！

　　主持人：湯姆林登先生為我們展示了AI技術(shù)在信息安全領(lǐng)域的實際運(yùn)用，開拓了我們的視野。感謝湯姆林登先生的精彩發(fā)言。下面請允許我介紹阿里云金融事業(yè)部首席數(shù)據(jù)架構(gòu)師吳旭先生。吳旭先生深入了解阿里大數(shù)據(jù)體系、人工智能產(chǎn)品體系及開源大數(shù)據(jù)，對于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢及在金融行業(yè)的規(guī)劃建設(shè)有著深刻的理解與豐富的經(jīng)驗。有請他為我們作“構(gòu)建期貨行業(yè)打通業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)平臺”的主題演講。