360邓雄：加强大数据安全标准建设 落地工作要提速

3月29日，“2018全国大数据标准化工作会议暨全国信标委大数据标准工作组第五次全会”在京举行。本次会议由中国电子技术标准化研究院、全国信标委大数据标准工作组主办；工业大数据产业应用联盟、阿里云计算有限公司、华为技术有限公司和360公司承办。

图：360邓雄发表主题演讲

会上，360公司智能工程中心总经理邓雄博士发表了题为《大数据及人工智能在360的应用》的演讲。演讲中，邓雄详细介绍了大数据人工智能技术在360的漏洞挖掘、自动化攻防、安全应急处置、 智能硬件 等方面的应用实践，提出希望加强以大数据为基础的业务安全标准建设，并更加注重标准落地工作的开展。

大数据产业三大特征五大发展趋势

在演讲中，邓雄首先对大数据的产业现状和趋势进行了深入浅出的总结。

他认为当前大数据产业呈现三大特征：一是 互联网 产业数据指数增长，算力显著提升；二是数据融合带来数据价值超线性提升；三是大数据更加精细化、人性化和智能化。由此，大数据产业催生了收集标注服务、技术咨询服务、工具平台服务、分析服务（BI）和智能化服务（AI）五类公司。智能化应用、实业场景结合、垂直行业数据化拓展、图像及自然语言以及个人助手蚕食APP流量入口将是其五大发展趋势。

360率先寻路大数据应用，取得累累硕果

基于上述思考，360公司立足自身安全技术优势，在大数据应用安全技术领域全球领先。目前，360漏洞挖掘涵盖操作系统、服务器、工业互联网、智能 汽车 、人工智能和物联网等众多领域。2017年，360获得各类漏洞致谢519次，排名全球第一。

深耕行业十余年，360公司已经拥有全球最大规模的网络安全大数据源，以及全球最大的程序文件样本库、最全的程序行为日志库、最大的存活网址库和最全的全球域名信息库。360公司自主研发的世界首个采用人工智能/机器学习技术的QVM反病毒引擎——在全球最早实现了人工智能在网络安全领域的 商业 化应用。

大数据在网络安全实战中的应用，360也可谓硕果累累：建立了目前全球最大的安全漏洞响应及众测平台——补天漏洞响应平台，汇集超过4万名安全专业人才，共发现国家社保医疗系统、公安部门、高校科研院所等安全漏洞超过26万个。

360还建设了完善的大数据智能化平台，包括数据治理、可视化、画像和数据自动建模平台可定制推荐引擎等等；引用多方数据源，打造了真正智能的大数据平台工具。不仅如此，360将大数据与人工智能还成功在线下落地，推出了“AI+生活”的系列产品，如智能家用摄像头、扫地机器人和智能儿童手表等硬件设备，受到广大用户青睐。

由此可见，在人工智能自动化攻防和安全应急处置、智能硬件、大数据智能化平台建设等方面，360公司早已经开启了全面布局，并已取得不小的成果。

六项安全是大数据应用标准落地需考量的因素

在演讲最后，邓雄对大数据人工智能标准化给出了自己的思考。在他看来，大数据应用落地流程依次为场景化、产品设计和持续改进，其占比分别为2:2:6。

在场景化方面，需要由业务专家将业务拆分为适合大数据、AI落地的众多场景，并转化为数据需求，产品设计应该围绕数据展开，包括收集、分析、策略建模应用、结果可视化解释和结果反馈；随后的持续改进则需要协调人与流程，通过桥接业务与大数据AI解决方案，从数据指标出发持续优化产品细节。

“业务安全、数据安全、流程安全、模型安全、平台安全和服务安全是大数据应用标准落地过程中必须考量的因素”。邓雄说。