2015黑帽大会 人工智能新突破引全球黑客“关心”

人工智能领域的深度学习与安全领域的跨界结合为2015的黑帽大会((BlackHat)带来了崭新的议题，后者每年一度在美国的拉斯维加斯举行，被视作是信息安全领域的年度盛事。而带来这个议题的正是360公司人工智能专家王占一，2015年度黑帽大会的官网显示王占一此次将发表题为《数据挖掘技术应用于安全领域》的演讲，介绍如何基于大数据分析，将人工智能技术拓展到安全领域。

来自360公司内部的消息称，王占一属于天眼产品团队，这个团队刚刚发布了中国首个APT报告，这份报告同样利用了大数据分析技术发现未知威胁，代表了中国目前企业安全领域的最高研发水平。

黑帽大会涌现多个历史时刻

黑帽大会自1997年成立以来，历经17年的发展，已成为引领安全思想和技术走向的风向标。参会人员包括企业和*的研究人员，以及一些民间团队。黑帽大会被认为是世界上最好的能够了解未来安全趋势和方向的信息峰会，它的权威性更是独一无二的。

多年来，黑帽大会吸引诸多“白帽”黑客分享前沿技术，他们致力于寻找、测试和修补计算机的漏洞，让互联网和电脑设备更安全。在黑帽大会上曾经出现过诸多登峰造极的人物，也留下了不少时刻足以载入史册。

巴纳拜-杰克是其中一位代表性人物。2010年7月28日，在当年的“黑帽”大会上，巴纳拜-杰克将2台ATM搬到会场，执行破解程序令提款机狂吐钞票，技惊四座，一举成为全球最牛的“明星黑客”。

时隔两年，黑客巴纳拜-杰克却离奇死亡。去世前杰克曾向外界宣布：他要在7月31日开幕的“黑帽”会议上，展示在9米之外入侵植入式心脏起搏器等无线医疗装置，然后向其发出一系列830V高压电击，从而令“遥控杀人”成为现实。而他的突然离世，也让这项技术充满了神秘感。

深度学习崛起 带来新的产业思路

安全行业经过多年的发展，似乎在2015年也走到了颠覆与重塑的岔路口。在刚刚过去的2014年，全球的信息安全行业都面对了巨大的挑战。美国电信运营商Verizon年度调查报告显示，2014年一年之内接近全球八万家公司被黑，其中2122家公司基于行业法律*公开承认关键数据被盗，全球500强里面大面积沦陷，涉及全球超过60个国家，这在历史上都是罕见的。

传统的信息安全技术正在前所未有的挑战，迫切需要新的技术思路和研究方法的注入。而深度学习、大数据分析等技术与安全的结合带来了全新的产业发展思路。

当前人工智能之所以能够引起大家的兴奋和广泛关注，在很大程度上是源于深度学习的研究进展。这项机器学习技术为视觉、语音识别和自然语言处理带来了巨大的的进步，也相应的带来了具体应用的产品。在过去几年内，包括谷歌、Facebook、亚马逊等科技巨头一直在争夺深度学习方面拥有技术的创业公司和研究人员，并将研究成果应用于产品。

深度学习的概念源于一个古老的计算理念：神经网络，是由多伦多大学教授杰夫·辛顿在2006年提出。它是机器学习研究中的一个新的领域，作用是模拟人脑的神经网络，学习辨别声音、图像和其他数据，从而帮助计算机突破一些人类无法依靠直觉来解决的琐碎问题，从识别人脸到理解语言等。

相较于在一大堆数据中自我生成任务的机器学习来说，深度学习是一个巨大的进步。之前的机器学习可以称之为浅层的学习系统，主要通过算法使机器从原始数据中学习规律，对新的样本做智能识别或未来做预测。而深度学习的出现使这种情况发生了改观，能够主动识别特征和类别，这就是人类非常擅长但一直很难用代码去实现的任务。

基于深度学习深入的能力，人们在图像和语音识别上正在做出显著的进步。2012 年 6 月，人们给谷歌的深度学习系统输入了 1，000 万张来自YouTube 视频的图片，不仅有人，还有猫猫狗狗等其他生物。谷歌也用该技术来减少语音识别的错误率，应用于最新的安卓手机软件上。2012 年 10月，微软首席研究官里克·拉希德在中国的一次演讲中，就用这种语音识别软件，以仅7%的错误率把他的英文演讲内容转成文本，之后再翻译成中文，还能模拟他的语音用字正腔圆的普通话表达出来。

就在同一个月，希顿领导的研究团队在默克公司举办的一次竞赛中获胜，竞赛内容是识别出能开发出新药物的分子。该团队正是采用深度学习技术，把注意力集中在那些最有可能符合他们目标的分子上，从而取得成功赢得了2.2万美元的奖金。

目前，在这方面表现最好的就是IBM公司的计算机沃森(Watson)。Watson运算更快，记忆力更好，它也懂一些人类语言中的暗喻和双关。2011年，Watson在美国最受欢迎的智力竞赛节目Jeopardy中战胜人类，获得冠军，从而声名大噪。微软也已经在WindowsPhone系统和必应语音搜索中用到了深度学习技术。

数据驱动安全 人工智能技术应用于企业安全

深度分析技术推动人工智能的发展，但另一方面，神经网络要发挥作用必须先接受训练。比如说，一台机器要教会自己识别人脸，必须先被展示一个训练集，其中包含成千上万的照片。也就是说，对于深度学习和人工智能，需要越来越多的数据。

虽然谷歌、Facebook、微软等科技巨头已坐拥海量数据，但依然需要更加开放的互联网数据输入。如今交通、医疗、健康、企业管理等各类领域都开始了与人工智能结合，很多新的应用和产品已经惊艳亮相，而大量数据也成为其发展的重要支撑。

大数据的发展带来了人工智能的一个新浪潮，受到从学术界到工业界的广泛重视，也推动了“数据驱动安全”时代的来临。目前，包括360天眼在内的不少企业产品，凭借自身拥有的海量互联网数据，进行自动化挖掘分析，为企业提供专属威胁情报。关于360天眼的更多数据挖掘技术，王占一将会在黑帽大会上进行深度讲解。

基于大数据的深度学习法，已经改变很多不同领域的研究。在过去，研究人员需要使用不同的技术用于语音识别、图像识别、翻译和机器人。但现在使用这一项技术，就能用于企业安全、社会管理等诸多研究领域。而随着这项技术的加入，所有这些领域都演变速度都会变得更快。