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【网络强国这十年】微步在线薛锋：以“新安全”应对“新威胁”******

　　【网络强国这十年——行业观点篇】

　　当今时代，信息技术发展日新月异，实体产业数字化、云化转型的加速，提升了社会基础设施的运转效率。与此同时，网络攻击技术持续演进，供应链攻击、勒索攻击等新式网络攻击手段屡见不鲜，也带来了更多的网络安全“新威胁”。

　　近日，微步在线创始人、CEO薛锋做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈关于网络安全态势及行业发展趋势的观察与思考。

　　用户需求逐渐侧重“疗效”

　　薛锋表示，“新威胁”主要体现在几个方面，首先是基础设施的变化。通俗来说，网络安全其实是保护基础设施的，所以一旦基础设施发生变化，网络安全也就随之变化。

　　我们可以看到，在基础设施端，随着5G、云计算技术的发展，物联网、车联网等技术应用日趋成熟和广泛，网络安全态势也在同步发生变化。

　　其次是网络攻击的发起方发生变化。比如，人们经常在新闻上能看到的“挖矿勒索病毒”，就成为了近几年网络攻击占比最大的攻击方式之一。背后攻击者的利益和驱动发生了很大变化，包括一些类似于数字货币的存在，都为黑客顺利完成勒索攻击和变现提供了极大便捷性，所以，网络攻击也越来越多。

　　在此背景下，国家相关单位在监管提出了更高的要求，对推动网络安全技术和产业发展出台了一系列举措。

　　最后，网络安全行业的需求端也发生了一定变化。用户需求更加数字化，企业随之更重视网络安全、更重视效果。“大家不像很多年前，更在乎买了什么，现在大家更在乎安全有没有问题，怎么解决问题，怎么发现问题，更在乎‘疗效’。”薛锋说。

　　安全服务不再是“一锤子买卖”

　　当今世界正处于百年未有之大变局中，我国面临的网络安全态势也同步发生了前所未有的变化，网络安全产业不断焕发活力，正呈现从传统安全向“新安全”的转变。

　　薛锋介绍，当下网络安全行业中，威胁端和需求端都在发生变化，“新安全”是网络安全产业供给端逐渐演化出的新业态。主要有以下几个特征：

　　首先在交付方式上走向“云化”。过去的网络安全通常是以软件或硬件的本地化交付为主，就像过去买电视机是在线下，而现在的互联网电视或者视频APP，其交付方式、内容和能力更多的集中在云端。针对近两年飞速发展的远程办公、混合办公场景，安全行业这种“云化”的订阅服务显得正当其时。

　　其次服务模式上采取“安全即服务SECaaS”的订阅模式。订阅的本质是持续服务，以客户的满意和成功为目标，更关注客户的使用体验与效果，促使政企客户认可为效果付费，而非仅仅是“一锤子买卖”。

　　“我们对此提出了安全行业的‘客户成功’概念。你是否真的关心你的客户，你的客户是否取得了成功，这在整个SaaS行业都很重要。”薛锋说。

　　最后，“新安全”更加注重面向安全运营的实战效果。面向新监管要求和新威胁带来的需求，需求端的用户更在乎实战效果，作为供给方理应捕捉市场需求，帮助其真正解决问题，而非简单的满足用户填补安全空白。

　　产业创新更注重实战效果

　　薛锋表示，以“新安全”应对“新威胁”，应当以提升网络攻防技术为基础，以政策导向提升网络安全产业链转速，推动网络安全产业发展壮大，紧密结合数字经济、智慧社会的规划建设，提高我国网络安全整体水平，为建设网络强国提供强有力的保障。

　　薛锋介绍，传统网络安全除了以软件和硬件为交付方式外，背后技术原理也多依赖一些特征码、规则和策略来开展防范，存在一定滞后性，误报和漏报的空间也相对较大。

　　对此，微步在线通过威胁情报技术开展创新，用数据来保护数据。“通俗来说，因为每个企业要保护的资产对象通常是一些有价值的数据，通过大数据实时关联和分析，对黑客、木马等进行持续、实时分析追踪，这样的话，攻击方要对抗的就不是某一个特征，而是一个类似‘天网’的信息量巨大的黑客知识图谱。攻击方逃避这张图谱要花费的代价是非常高的，所以这种新技术突破实战效果是非常好的。”

　　对于网络安全行业技术创新现状，薛锋也表达了自己的见解。他认为，当前，整个行业都在尝试新的安全创新，其中一大标志就是多数行业同仁都看到了需求方对于实战效果的需求，所以面向实战效果的创新越来越多。目前来说，这种“心往一处想，劲往一处使”的创新，在需求端也得到了一定积极反馈。

　　对于网络安全行业发展趋势，薛锋表示，面对不断出现的新威胁，希望网络安全领域各参与方携手共进、互信共治，综合运用在技术、产品、服务和实战方面的新安全手段有效应对，不断推动网安产业步入新阶段，让网络空间命运共同体更具生机活力。

　　监制：张宁 李政葳

　　采访：雷渺鑫 李飞

　　拍摄/后期：雷渺鑫

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）