“AI大模型將開啟新一輪的‘攻強(qiáng)守弱’，大模型高效泛化內(nèi)容生成的特點(diǎn)，會(huì)讓黑客以更低的門檻和成本發(fā)動(dòng)更密集的攻擊；防守方需要更縝密的邏輯關(guān)聯(lián)，,更精準(zhǔn)的溯源能力。在新技術(shù)的實(shí)踐落地過程中，成本效率將會(huì)經(jīng)歷更嚴(yán)峻的考驗(yàn)周期。”

9月8日，騰訊集團(tuán)副總裁、騰訊安全總裁丁珂在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)發(fā)表主題演講，解讀了AI大模型帶給產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)遇和安全挑戰(zhàn)，同時(shí)結(jié)合“數(shù)字安全免疫力”模型框架及頭部客戶實(shí)踐，提出企業(yè)需重新評估智能化時(shí)代的安全建設(shè)。

(騰訊集團(tuán)副總裁、騰訊安全總裁丁珂在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)·數(shù)字安全專場發(fā)表主題演講)

丁珂表示，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入“智能化”下半場，企業(yè)安全建設(shè)將面臨四個(gè)方面的挑戰(zhàn)：企業(yè)安全防御的半徑將大幅增加、遭遇攻擊后的反應(yīng)窗口期將進(jìn)一步縮短、辨別“人”和“機(jī)器”的難度增大、現(xiàn)存的安全“情報(bào)庫”逐漸失效。

面對AI大模型引發(fā)的安全沖擊，丁珂認(rèn)為傳統(tǒng)的安全工具、經(jīng)驗(yàn)、策略將失去效力，企業(yè)需要圍繞核心資產(chǎn)及時(shí)調(diào)整安全建設(shè)目標(biāo)和路徑。丁珂在大會(huì)現(xiàn)場結(jié)合騰訊安全與海量企業(yè)客戶的共同實(shí)踐提出三個(gè)調(diào)整思路。

第一，擁抱智能化時(shí)代，需要建立發(fā)展驅(qū)動(dòng)的安全建設(shè)理念。大模型會(huì)讓各行各業(yè)加速與數(shù)據(jù)交互，智能化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化將成為主要特征。企業(yè)安全建設(shè)需要圍繞數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)展開，以支撐企業(yè)在智能化時(shí)代發(fā)展戰(zhàn)略，對齊未來5-10年的發(fā)展目標(biāo)。

第二，建立可度量的安全體系，評估安全建設(shè)的有效性。今年6月，騰訊安全和IDC聯(lián)合發(fā)布了“數(shù)字安全免疫力”模型框架，把復(fù)雜的安全體系抽象成了一個(gè)洋蔥模型，圍繞企業(yè)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)從內(nèi)到外建立三個(gè)層次六大模塊的安全體系，致力于給企業(yè)決策層提供掌舵安全的“坐標(biāo)系”，能從戰(zhàn)略視角定位安全投入和收益在哪個(gè)板塊。

第三，應(yīng)對智能化時(shí)代的攻防趨勢，企業(yè)需要打造內(nèi)在自適應(yīng)的“安全免疫力”。安全建設(shè)是動(dòng)態(tài)的，需要打造更靈活、彈性、可擴(kuò)展的安全免疫能力，才能適應(yīng)智能化時(shí)代快速變化。騰訊安全通過風(fēng)控大模型、數(shù)據(jù)安全治理中心、天幕旁路阻斷等創(chuàng)新解決方案，助力企業(yè)在業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制、數(shù)據(jù)安全、智能安全運(yùn)營等關(guān)鍵領(lǐng)域沉淀了長期可持續(xù)的安全免疫力。

丁珂表示，大模型驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入智能化的下半場，騰訊安全愿意攜手產(chǎn)業(yè)各界，一起打造更加主動(dòng)和可持續(xù)的數(shù)字安全免疫力生態(tài)，從容應(yīng)對新時(shí)代的安全挑戰(zhàn)。

以下為演講全文：

大家好，我是騰訊安全丁珂，歡迎來到騰訊數(shù)字生態(tài)大會(huì)安全專場。AI大模型帶來的“智能涌現(xiàn)”，賦能千行百業(yè)全新發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也給企業(yè)安全建設(shè)帶來新的挑戰(zhàn)

首當(dāng)其沖的，是AI大模型將開啟新一輪的“攻強(qiáng)守弱”。安全領(lǐng)域，攻擊方和防守方存在天然不對等關(guān)系。近期的同比數(shù)據(jù)也顯示，社工類攻擊增長135%，釣魚郵件較同期增長2.6倍。大模型高效泛化內(nèi)容生成的特點(diǎn)，會(huì)讓黑客以更低的門檻和成本，發(fā)動(dòng)更密集的攻擊。

相比較而言，防守需要更縝密的邏輯關(guān)聯(lián)，更精準(zhǔn)的溯源能力。在新技術(shù)的實(shí)踐落地過程中，成本效率將會(huì)經(jīng)歷更嚴(yán)峻的考驗(yàn)周期。

具體而言，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入“智能化”下半場，企業(yè)安全建設(shè)將面臨如下四個(gè)方面的挑戰(zhàn)。

第一，企業(yè)安全防御的半徑將大幅增加。AI大模型驅(qū)動(dòng)的智能化時(shí)代，圍繞數(shù)據(jù)產(chǎn)生的交互和分析行為會(huì)越來越普遍，這將進(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的暴露，動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和使用，需要更加完善的防護(hù)手段。

第二，企業(yè)遭遇攻擊后的反應(yīng)窗口期將進(jìn)一步縮短。攻擊方的成本和門檻下降之后，其攻擊的頻次、密度會(huì)大幅提升，以前的攻守節(jié)奏可能是回合制的，防守方還有一天或者一周的時(shí)間調(diào)整安全策略；但大模型加持下，黑客會(huì)讓攻防變成“即時(shí)戰(zhàn)略”的對抗，企業(yè)的反應(yīng)時(shí)間窗口將被迫縮短至小時(shí)級(jí)或者分鐘級(jí)。

第三，企業(yè)安全防御中，辨別“人”和“機(jī)器”的難度將增大。比如最近很多樂迷線上搶票，難度非常大，引發(fā)很大的吐槽。但我們發(fā)現(xiàn)，不少的黑灰產(chǎn)利用AI偽造真實(shí)用戶，讓票務(wù)公司的風(fēng)控模型很快失效，甚至在很短時(shí)間內(nèi)進(jìn)入不設(shè)防狀態(tài)。隨著企業(yè)越來越多的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到線上，就必須應(yīng)用更先進(jìn)的技術(shù)，實(shí)時(shí)判斷哪些是正常用戶、哪些是惡意和無效的機(jī)器訪問。

最后，進(jìn)入智能化下半場，企業(yè)現(xiàn)存的安全“情報(bào)庫”將逐漸失效。企業(yè)安全建設(shè)往往依賴于安全情報(bào)庫，以記錄經(jīng)常干壞事的惡意IP和異常流量特征；當(dāng)黑客利用生成式AI實(shí)時(shí)變換大量的行為特征時(shí)，傳統(tǒng)靜態(tài)情報(bào)庫將逐漸失去防護(hù)價(jià)值。

面對AI大模型引發(fā)的全新安全挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的安全工具、經(jīng)驗(yàn)、策略將失去效力，企業(yè)如何及時(shí)調(diào)整安全建設(shè)路徑，評估自身安全體系的有效性？結(jié)合過去騰訊安全與海量企業(yè)客戶的共同實(shí)踐，在這里我想和大家分享如下三點(diǎn)思考：

第一，擁抱智能化時(shí)代，需要建立發(fā)展驅(qū)動(dòng)的安全建設(shè)理念。

企業(yè)安全建設(shè)的目標(biāo)，始終是要保護(hù)企業(yè)最重要的資產(chǎn)和增速最快的業(yè)務(wù)。AI大模型會(huì)讓各行各業(yè)加速與數(shù)據(jù)交互，智能化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化將成為主要特征，企業(yè)的數(shù)據(jù)和數(shù)字化的業(yè)務(wù)成為核心資產(chǎn)，變得越來越重要。企業(yè)安全建設(shè)，需要圍繞企業(yè)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)展開，以支撐企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代發(fā)展戰(zhàn)略，對齊未來5-10年的發(fā)展目標(biāo)。

實(shí)際上，在過去一個(gè)階段，一些行業(yè)頭部企業(yè)在這方面已經(jīng)建立了示范效應(yīng)。中遠(yuǎn)海運(yùn)是物流行業(yè)的一個(gè)標(biāo)桿，這幾年的發(fā)展勢頭很好，去年的凈利突破千億大關(guān)。他們在安全的思考上也比較領(lǐng)先，和騰訊安全合作時(shí)就明確圍繞核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)字化應(yīng)用部署防線，雙方攜手把技術(shù)和專家做了很好的融合，護(hù)航中遠(yuǎn)海運(yùn)的發(fā)展。

在消費(fèi)金融領(lǐng)域，了解用戶的金融習(xí)慣和線上金融服務(wù)的便捷性是安身立命的根本。中原消金從2020年開始就與騰訊安全合作，從開始的反欺詐，到聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模，再到智能決策平臺(tái)，雙方攜手搭建了動(dòng)態(tài)智能的安全風(fēng)控體系，支撐千萬用戶規(guī)模的線上金融業(yè)務(wù)開展。

第二，企業(yè)需要建立可度量的安全體系，評估安全建設(shè)的有效性。

明確安全的目標(biāo)之后，如何圍繞核心資產(chǎn)建立完善有效的安全體系呢？就像以前用碰撞測試來檢驗(yàn)汽車的物理安全性，但在智能化時(shí)代的今天，汽車的安全性評估肯定還要綜合考慮網(wǎng)絡(luò)安全、用戶隱私的部分。

今年6月，騰訊安全和IDC聯(lián)合發(fā)布了“數(shù)字安全免疫力”模型框架，把復(fù)雜的安全體系抽象成了一個(gè)洋蔥模型，圍繞企業(yè)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)從內(nèi)到外建立三個(gè)層次六大模塊的安全體系。

這個(gè)模型框架首先給了企業(yè)決策層一個(gè)掌舵安全的“坐標(biāo)系”，能從戰(zhàn)略視角定位安全投入和收益在哪個(gè)板塊。根據(jù)我們服務(wù)top300客戶的實(shí)踐來看，企業(yè)安全預(yù)算有50%要部署在數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)風(fēng)控層，20%部署在智能安全運(yùn)營層，30%部署在外圍的安全工具層。

基于新的模型框架，我們還開發(fā)了“數(shù)字安全免疫力評估工具”，有參與過的企業(yè)把這個(gè)叫做安全版的“性格測試”，能幫助企業(yè)從全局視角掌握企業(yè)整體的安全狀態(tài)?？傆?jì)有金融、能源、工業(yè)60家企業(yè)參與了測試，我們也發(fā)現(xiàn)了一些共性的問題。

金融行業(yè)總體得分第一，但是在細(xì)分的業(yè)務(wù)風(fēng)控場景有不足；能源和工業(yè)安全工具部署非常充分，但是圍繞關(guān)鍵數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的模塊有待提升；每個(gè)企業(yè)參與測試后，都能得到一個(gè)基準(zhǔn)分，能知道自己在行業(yè)內(nèi)是什么水平，和行業(yè)頭部、中位數(shù)的差距是多少。

同時(shí)，借今天大會(huì)，我們也宣布這個(gè)評估工具正式上線，稍后我的同事會(huì)和大家介紹詳細(xì)的使用過程和提升建議，讓各行各業(yè)的企業(yè)都能自己診斷問題和解決問題。

第三，應(yīng)對智能化時(shí)代的攻防趨勢，企業(yè)需要打造內(nèi)在自適應(yīng)的“安全免疫力”。

安全建設(shè)是動(dòng)態(tài)的，但如果外部的技術(shù)和安全趨勢一有變化，就要重新構(gòu)建一整個(gè)模塊的安全體系來匹配，從成本和效果考量都是不合格的。打造更靈活、彈性、可擴(kuò)展的安全免疫能力，企業(yè)的安全建設(shè)才會(huì)更長效。

例如在業(yè)務(wù)風(fēng)控領(lǐng)域，金融機(jī)構(gòu)往往通過采購大量的外部數(shù)據(jù)豐富自己的風(fēng)控規(guī)則，但底層的風(fēng)控模型可能兩三年都沒變過，客群特征稍微變化就要再次采購數(shù)據(jù)。東風(fēng)日產(chǎn)融資租賃借助騰訊云的風(fēng)控大模型，在只有較少樣本的情況下就完成了定制化的風(fēng)控建模，讓最底層的模型上具備了堅(jiān)實(shí)的風(fēng)控免疫力，支持金融業(yè)務(wù)開展。

在數(shù)據(jù)安全方面，很多企業(yè)采用傳統(tǒng)的多個(gè)單點(diǎn)產(chǎn)品堆積的方案，很難適應(yīng)當(dāng)前環(huán)境下數(shù)據(jù)安全治理的需求。騰訊安全通過數(shù)據(jù)安全治理中心等產(chǎn)品，為一家大型零售企業(yè)提供云原生的資產(chǎn)管理和極速風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)，以及免改造的數(shù)據(jù)安全管控，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全治理的閉環(huán)。

在安全運(yùn)營領(lǐng)域，騰訊安全依托大數(shù)據(jù)處理和AI分析的技術(shù)優(yōu)勢，為農(nóng)業(yè)銀行打造了高適配、強(qiáng)擴(kuò)展的創(chuàng)新入侵檢測方案。通過旁路部署，在業(yè)務(wù)零影響的情況下，極大地提高了風(fēng)險(xiǎn)阻斷效率，最大限度地保障銀行系統(tǒng)的安全運(yùn)行。

我們也開放自己的技術(shù)原子能力，希望把騰訊領(lǐng)先的技術(shù)融合在企業(yè)現(xiàn)有的安全能力中。騰訊安全的數(shù)據(jù)分析能力沉淀為了安全數(shù)據(jù)湖，通過云原生、存算分離、MPP、列存等技術(shù)，能將企業(yè)的安全運(yùn)營存儲(chǔ)成本降低90%，數(shù)據(jù)處理規(guī)模提升10倍以上。我們還和天融信、銳捷這樣的老牌安全廠商合作，把騰訊級(jí)的威脅情報(bào)能力內(nèi)嵌在防火墻中，讓訪問控制列表實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)智能高效的防御。

大模型驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入智能化的下半場，騰訊安全愿意攜手產(chǎn)業(yè)各界，一起打造更加主動(dòng)和可持續(xù)的數(shù)字安全免疫力生態(tài)，從容應(yīng)對新時(shí)代的安全挑戰(zhàn)。

謝謝大家。