此前我們多期《白洞計(jì)劃》中，都在探討以深度學(xué)習(xí)為代表的AI與產(chǎn)業(yè)接軌的細(xì)枝末節(jié)。
其中，數(shù)據(jù)難以收集、處理任務(wù)難、模型訓(xùn)練成本高等等，已經(jīng)是老生常談的槽點(diǎn)了。而在眾多解決方法中，近期來被提到最多的詞就是——“圖網(wǎng)絡(luò)”技術(shù)。
簡(jiǎn)單來說，就是基于圖（Graph）數(shù)據(jù)搭建起來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的特點(diǎn)是，在一開始就能讀懂?dāng)?shù)據(jù)，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的種種隱秘聯(lián)系。
比如深度學(xué)習(xí)看到一張照片，只知道“你和圖中另一個(gè)女人長(zhǎng)得像”，但圖網(wǎng)絡(luò)知道“你們長(zhǎng)得像因?yàn)樗悄銒尣⑶掖藭r(shí)內(nèi)心還有點(diǎn)想揍你”。論邏輯推理能力，后者是不是厲害多了？
但圖網(wǎng)絡(luò)技術(shù)究竟該怎么訓(xùn)練？有哪些具體的應(yīng)用場(chǎng)景？又有著怎樣與眾不同的坑？真的是讓AI萌新們舊愁未解又添新愁。本期《白洞計(jì)劃》專門尋訪了以“圖數(shù)據(jù)平臺(tái)”實(shí)踐交互安全的極驗(yàn)，以及其服務(wù)的技術(shù)應(yīng)用方，來共同為大家揭開圖網(wǎng)絡(luò)在安全領(lǐng)域的神機(jī)妙用。
穿越生死門：縈繞在直播平臺(tái)頭頂?shù)陌踩?/strong>
按照節(jié)目傳統(tǒng)，我們本期邀請(qǐng)到的技術(shù)應(yīng)用方，是一家直播平臺(tái)。在交流過程中，對(duì)方的安全負(fù)責(zé)人孫總可真沒少吐苦水，我們這才知道，原來花團(tuán)錦簇、熱鬧非凡的直播平臺(tái)背后，真實(shí)的生存環(huán)境和技術(shù)迭代的需求，簡(jiǎn)直是“南上加南”。
大致總結(jié)一下，目前直播平臺(tái)面臨的安全難題主要有兩點(diǎn)：
一個(gè)是嚴(yán)峻的黑灰產(chǎn)“薅羊毛”現(xiàn)狀。簡(jiǎn)單來說就是犯罪團(tuán)伙通過批量賬號(hào)觀看直播，利用簽到領(lǐng)福利、充當(dāng)水軍、領(lǐng)活動(dòng)紅包等形式攫取不當(dāng)收益，消耗平臺(tái)原本應(yīng)該發(fā)放給主播和真人用戶的獎(jiǎng)勵(lì)。但平臺(tái)在排查問題賬號(hào)時(shí)，如果不能及時(shí)快速準(zhǔn)確地識(shí)別出異常行為，產(chǎn)生漏封、誤封，都會(huì)造成一定的經(jīng)營(yíng)損失，或是影響平臺(tái)的用戶體驗(yàn)，比如說錯(cuò)誤地給一個(gè)真人用戶降低了視頻碼率。
另一個(gè)則是安全防御的投入產(chǎn)出平衡。盡管直播平臺(tái)往往都會(huì)擁有自己的安全技術(shù)團(tuán)隊(duì)，但從與孫總的交流中我們得知，許多黑灰產(chǎn)或黑客們也在不斷更新技術(shù)，利用算法攻擊服務(wù)器、模仿真實(shí)軌跡等都已經(jīng)是常見操作了。對(duì)于這種“長(zhǎng)期抗戰(zhàn)”，企業(yè)自身在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景行為數(shù)據(jù)的積累、算法模型的快速迭代等方面往往“心有余而力不足”，如果過度追求安全領(lǐng)域的天頂技術(shù)和持續(xù)對(duì)抗，又會(huì)過度消耗企業(yè)寶貴的現(xiàn)金資源。
可以說，如何應(yīng)用數(shù)據(jù)、應(yīng)用AI，進(jìn)而幫助平臺(tái)降低運(yùn)營(yíng)成本，維護(hù)健康的直播環(huán)境，提升網(wǎng)安保障的性價(jià)比，正在成為直播平臺(tái)，也是千行萬業(yè)長(zhǎng)久生存下去的前提條件與新賽點(diǎn)。
圖數(shù)據(jù)基座上的安全堡壘：新興網(wǎng)絡(luò)防護(hù)需要怎樣的AI？
上述問題為什么需要特別用圖網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決？從極驗(yàn)的安全解決方案中，我們或許可以找到答案。
簡(jiǎn)單來說，圖數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)所訓(xùn)練出的圖網(wǎng)絡(luò)，在新型網(wǎng)絡(luò)安全業(yè)務(wù)中扮演了三個(gè)重要的角色：
第一重角色是“守衛(wèi)者”。
最直觀地表現(xiàn)在對(duì)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)安全的保障上。
在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域存在許多欺詐行為或隱藏攻擊行為，比如惡意爬蟲竊取平臺(tái)用戶數(shù)據(jù)，亦或是金融領(lǐng)域一個(gè)村子的人組團(tuán)詐騙借貸，或是電商領(lǐng)域惡意利用平臺(tái)漏洞瘋狂“薅羊毛”，如何識(shí)別、偵查這些異常行為，就成了一道難題。
而圖網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于，能夠針對(duì)一些“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而更容易洞察用戶的行為軌跡及意圖。
比如說，許多黑灰產(chǎn)在攻擊網(wǎng)站或App時(shí)都會(huì)采用一些自動(dòng)化的腳本，更先進(jìn)的還會(huì)模擬一些真實(shí)人類的行為軌跡，借助圖數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)正常用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，最終生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地找出這些“工具”留下的把柄，做到提前預(yù)警，從而為平臺(tái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全保駕護(hù)航。
第二重角色是“精算師”。
圖數(shù)據(jù)加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)好處，就是能夠直觀地提升平臺(tái)的智能處理效率，進(jìn)而有效地降低運(yùn)營(yíng)成本。
要理解這一點(diǎn)，來自極驗(yàn)交互安全實(shí)驗(yàn)室的閆先生為我們舉了一個(gè)現(xiàn)實(shí)中的例子。
在服務(wù)直播平臺(tái)的過程中，極驗(yàn)發(fā)現(xiàn)他們對(duì)于音視頻流媒體的涉黃涉暴內(nèi)容識(shí)別有很高的需求，稍有不慎就會(huì)面臨審查、App下架整改等風(fēng)險(xiǎn)。但利用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)圖像分割技術(shù)，需要每一幀每一幀地進(jìn)行處理、識(shí)別，背后對(duì)應(yīng)的則是極高的算力成本。
如何對(duì)多維度的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)的精準(zhǔn)識(shí)別，能夠認(rèn)知圖像中復(fù)雜關(guān)聯(lián)的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)，采用分布式和并行訓(xùn)練的方式，對(duì)十億級(jí)別的大圖數(shù)據(jù)進(jìn)行高效學(xué)習(xí)，能更好地適應(yīng)此類企業(yè)的業(yè)務(wù)需求。
第三個(gè)角色是“激活酶”。
最直接的理解就是，作為關(guān)鍵媒介來激活企業(yè)深埋于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
極驗(yàn)的閆先生告訴我們，目前還有大概60~70%的數(shù)據(jù)沒有真正被大家所利用起來，原因之一就是里面有非常多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難處理的。
未來一旦激活了這些隱形資產(chǎn)，對(duì)產(chǎn)業(yè)價(jià)值和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)都將會(huì)是潛力的極大釋放。
舉個(gè)最直觀的例子，社交網(wǎng)絡(luò)就是最為典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，A關(guān)注了B，B點(diǎn)贊了C的微博，D又轉(zhuǎn)發(fā)了某個(gè)文章，人與人、人與內(nèi)容、話題與文章之間都存在著千絲萬縷的關(guān)系，很難用數(shù)據(jù)庫的形式來儲(chǔ)存。
而通過圖數(shù)據(jù)建模平臺(tái)的搭建，將這些關(guān)系型數(shù)據(jù)收集起來，進(jìn)行上層的算法建模，就可以實(shí)現(xiàn)一些前所未有地分析。進(jìn)而幫助平臺(tái)改善用戶體驗(yàn)，或者真正實(shí)現(xiàn)千人千面的商品推送等等，這些都會(huì)進(jìn)一步激活產(chǎn)業(yè)對(duì)AI新的價(jià)值想象。
當(dāng)然通過交流，我們也了解到了極驗(yàn)作為圖網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的先行者與實(shí)踐者，在現(xiàn)實(shí)中遇到的一些真實(shí)的阻礙。
其中最頭疼的一個(gè)，就是客戶層面的技術(shù)疑慮。
閆先生直言，剛開始接觸對(duì)方直播平臺(tái)的時(shí)候，他們對(duì)極驗(yàn)的產(chǎn)品是有一定疑慮的。一方面出于對(duì)圖網(wǎng)絡(luò)技術(shù)本身的不理解，另一方面則來自于技術(shù)與業(yè)務(wù)能否順利耦合的困惑。
在此基礎(chǔ)上，極驗(yàn)通過對(duì)直播行業(yè)的充分調(diào)研，比如分析平臺(tái)的支出結(jié)構(gòu)（一部分在寬帶和CDN上，一部分在主播工資上），進(jìn)而打造了交互模型打擊黑灰產(chǎn)+內(nèi)容模型提升計(jì)算效率，這樣一個(gè)雙效節(jié)省運(yùn)營(yíng)和工資成本的綜合解決方案，才最終拿下。
極驗(yàn)也告訴我們，在今年7月份，他們剛剛發(fā)布了一款叫疊圖的產(chǎn)品，基于GCN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來解決不限于安全領(lǐng)域的各行各業(yè)的業(yè)務(wù)難題。
由此看來，今天的產(chǎn)業(yè)智能化浪潮，需要的不僅僅是企業(yè)自身的認(rèn)知迭代，AI技術(shù)也在一步步挑戰(zhàn)更高的穹頂，突破自身的瓶頸。
與此同時(shí)，整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)和物理世界的數(shù)據(jù)復(fù)雜度也會(huì)越來越交融，也越來越復(fù)雜，無論是安全問題，還是其他諸如業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、體驗(yàn)優(yōu)化，更優(yōu)質(zhì)的AI與技術(shù)服務(wù)，也孕育在這些變局之中。
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