在 6 月 29 日的 CCF-GAIR 2018 全球人工智能与机器人峰会上,CCF-GAIR 的承办方雷锋网联合近 30 家创投与资本机构、资深学者与产业界代表一起,共同为12 个领域共计 36 家创新公司颁出 2018 AI 最佳成长奖榜单。
在“AI+安全”领域,我们发现了三家颇具潜力的公司。下面我们来详细分析,为什么是这三家:
DataVisor 是提供在线欺诈和金融犯罪检测服务的 AI 反欺诈企业,成立初衷是希望利用最先进的人工智能技术,结合大数据应用,维护互联网信任与安全。在考量这样一家企业是否“未来”,根据的是其技术、创始人还有其团队。
传统欺诈检测方法如规则引擎、设备指纹、有监督机器学习,最大的局限是需要在攻击发生后,根据已知攻击模式和样本,检测未知攻击。 DataVisor 采用的无监督机器学习解决方案结合人工智能技术和大数据技术,在没有数据标签的情况下检测攻击,并且可以提前检测。
DataVisor 的两位创始人 Yinglian Xie 和 Fang Yu均来自微软硅谷研究院。这两位在微软以“项目零失败”著称,在离开微软创业后,她们的第一位客户陌陌闻讯找上门来,利用两位创始人研发的无监督反欺诈算法帮助陌陌解决了困扰已久的垃圾内容的问题,大大改善了用户体验。
其独特技术的背后,更加依托了一个强大顶尖的团队。据悉其技术团队65%以上都取得斯坦福、卡基梅隆等名校博士学位,并拥有人工智能、机器学习、互联网安全方面的丰富经验。
DataVisor 在2016下半年进入中国,短短几年就签下了诸如京东、探探、Elex、猎豹移动、Funplus、大众点评、今日头条等大客户。在今年4月,他们发布了新产品UML Essentials,希望将大规模注册、用户获取的经验积累转化成灵活可用的SaaS 服务,降低成长型企业在使用反欺诈服务的门槛。
提到数据挖掘,很多人首先想到的是发生在美国沃尔玛连锁超市的经典案例:“啤酒+尿布”。
当然"啤酒与尿布"的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法--Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了"啤酒与尿布"的故事。
这个最早期的案例,就是今天大数据分析的雏形。今天的数据分析能力已经显著提高,算法更是层出不穷,商家通过数据分析了解消费群体习惯,从而获利,而我们同买尿布的父亲一样,收获到了数据分析为我们带来的便捷,节省了很多选择的时间,与此同时,也承受着数据监控所带来的困扰。
安恒信息的 AiLPHA大数据智能安全平台(以下简称“AiLPHA大数据”)采集安全设备的日志和流量,形成内部安全的大数据中心,并结合大数据的智能安全分析能力,帮助用户发现潜在的入侵和高隐蔽性攻击,回溯攻击历史,预测即将发生的安全事件等复杂的安全问题。
AiLPHA大数据充分地运用大数据进行安全领域的应用与研究,利用大数据技术,通过对多源海量数据的威胁检测、行为分析和机器学习,帮助客户掌握外部攻击,资产风险,人员违规和业务安全,实现从“被动防守”到“主动防御”的转型。
当下,大数据已被应用在人们生产与生活的方方面面——不论是在提升政府治理能力、优化公共民生服务,还是在促进经济转型和创新发展中,大数据的身影也是随处可见。
“尤其是在这个万物互联的时代中,安全问题显得越来越重要。大数据作为一种工具,与人工智能结合,可以在安全领域解决很多问题。”杭州安恒信息技术股份有限公司首席科学家刘博表示。
随着移动互联网、云计算、大数据和人工智能等技术的兴起和采用,企业纷纷进行数字化转型,使业务发生了翻天覆地的变化。
但与此同时,企业传统的边界安全防御体系也面临着新的挑战,一方面黑灰产势力的不断扩张使得网络安全人才缺口变大,企业面临需求压力;另一方面,随着《网络安全法》、《网络安全等级保护条例》等法律法规的相继出台和完善,企业还面临着政策压力。
自 2016 年成立以来,默安科技就锁定企业级安全市场,陆续推出一系列创新型安全产品,为企业提供合规的、智能的、一体的云平台安全解决方案,全流程“安全研发生命周期”解决方案,以及基于甲方视角的资产、风险、威胁的统一治理解决方案,旨在帮助企业逐步建立“AI驱动的下一代企业安全体系”。
默安立足于在为企业解决实际问题,让基于AI的产品和解决方案在多种场景落地开花,并逐步成为所服务行业的通用安全能力。
目前,不仅默安科技的创新型安全产品在互联网、电商、金融、物流、高精尖制造业、能源、电力等行业已经获得认可,下一代企业安全体系的“神经中枢”——AI安全大脑也已经成功应用于运营商、政府、教育等多个行业。