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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

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）