記者：此次發(fā)布的Super mind智能網(wǎng)絡(luò)有何智能之處？

高航：騰訊云剛剛發(fā)布的Supermind智能網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品，相比此前產(chǎn)品，Supermind智能網(wǎng)絡(luò)擁有高性能、全球互聯(lián)、智能化等特點(diǎn)。用人工智能的方式實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、建設(shè)及運(yùn)維的全流程，是其最大的亮點(diǎn)，例如通過AI提供定位建議，可以將全過程的時(shí)間縮短到了5分鐘以內(nèi)，平局處理時(shí)間降低了75%；人工識別告警到處理完成控制在20分鐘以內(nèi)，整體系統(tǒng)SLA提高了20%。

記者：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障之后，人工智能是怎樣實(shí)現(xiàn)定位和治愈的功能？

騰訊云高級產(chǎn)品經(jīng)理 高航

高航：我們是將網(wǎng)絡(luò)從設(shè)備、鏈路、協(xié)議、虛擬化等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入supermind大數(shù)據(jù)平臺，在數(shù)據(jù)支撐的基礎(chǔ)上來做智能定位模型的訓(xùn)練。由于現(xiàn)在無監(jiān)督學(xué)習(xí)效果還不夠理想，我們對歷史事件進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。對于已經(jīng)收斂良好的模型會依據(jù)秒級監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)做實(shí)時(shí)判斷，并觸發(fā)自動處理邏輯；對于收斂不好的模型，還是通過人為介入來做判斷處理。

記者：在業(yè)務(wù)層面上，比如像你們現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)能力，有沒有跟網(wǎng)絡(luò)廠商合作或者對傳統(tǒng)行業(yè)輸出這種能力。

高航：第三代網(wǎng)絡(luò)是把AI的技術(shù)應(yīng)用于騰訊云的運(yùn)營，很多運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)是可以開放給用戶的。包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取，云的概念是盡量讓用戶少感知底層的問題。

當(dāng)然在業(yè)務(wù)層也希望把我們原有的經(jīng)驗(yàn)開放給用戶，比如我們準(zhǔn)備把日志、鏡像、秒級監(jiān)控和AI策略聯(lián)動起來，有計(jì)劃的放到云平臺。但云平臺的網(wǎng)絡(luò)控制和用戶側(cè)不太一樣，因?yàn)樵破脚_是一個(gè)大的資源池。每個(gè)用戶（如游戲、電商）都有自己細(xì)分的場景，對網(wǎng)絡(luò)組件的需求不一樣，所以如何開放出來是我們目前深入思考的問題。我們會把基礎(chǔ)的監(jiān)控指標(biāo)、大數(shù)據(jù)平臺優(yōu)先開放，讓用戶用到一些基礎(chǔ)的運(yùn)維服務(wù)。AI方面可能會針對不同的行業(yè)用戶，分享給用戶自己選擇，或者用戶自己配置AI代碼，通過我們的函數(shù)作一些定制化的計(jì)算，這是我們未來的發(fā)展策略。

記者：在運(yùn)維工程師方面，有85%的問題是需要運(yùn)維工程師處理的，剩下有什么15%的問題需要工程師處理的，現(xiàn)在對AI的運(yùn)用達(dá)到怎樣的水平？

高航：從技術(shù)角度看，AI遠(yuǎn)沒有做到如此強(qiáng)大，只是在目標(biāo)確定的場景下才能表現(xiàn)出比人更好的判斷力。

對于網(wǎng)絡(luò)來說，從底層的物理層到應(yīng)用層，其中任何一個(gè)問題都可能導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的故障，物理故障導(dǎo)致的隔離，AI可以很好地搞定。如果是復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，比如復(fù)雜的SDN調(diào)動，AI的本質(zhì)是把問題收斂到一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)證明是對的即可。但是如果收斂了多個(gè)結(jié)果，就必須人來介入。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)環(huán)境太過復(fù)雜，只能在基礎(chǔ)的環(huán)境上應(yīng)用，真正復(fù)雜的大面積癱瘓的問題，還是需要人的介入。

記者：針對騰訊云天御產(chǎn)品，最大的優(yōu)勢表現(xiàn)在哪？

周斌：我認(rèn)為最大的優(yōu)勢是騰訊多年來積累了海量的黑產(chǎn)信息，而且在實(shí)際場景中，騰訊及騰訊云所接觸的客戶群覆蓋面廣，在不同的對抗中積累了大量的算法和模型，能夠適應(yīng)各行各業(yè)的發(fā)展，這是最大的能力。

騰訊云業(yè)務(wù)安全中心總監(jiān) 周斌

在打擊“黑產(chǎn)”方面，正是基于騰訊海量的服務(wù)和黑產(chǎn)威脅情報(bào)監(jiān)測，騰訊云天御構(gòu)建了完備畫像系統(tǒng)，脫離了單一靜態(tài)聚集類模型，構(gòu)建了一套實(shí)時(shí)的分析系統(tǒng)，能夠?yàn)槊看涡袨椤坝喩稀?000多個(gè)標(biāo)簽，自動完成維護(hù)。

記者：現(xiàn)在我們在用AI，但“黑產(chǎn)”等惡意攻擊者也開始用AI。在這個(gè)對抗過程中，攻防過程中有沒有什么可以分享的？

周斌：在這類對抗過程中，譬如對驗(yàn)證碼的識別場景中，對抗是始終存在的。后來AI之間的對抗已經(jīng)進(jìn)入更深入的階段，出現(xiàn)了滑動驗(yàn)證碼，這種叫做交互式的驗(yàn)證碼，在這種場景下，驗(yàn)證碼已經(jīng)不再是純粹不變的，現(xiàn)在甚至出現(xiàn)了攻擊者用AI技術(shù)卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。總之這種場景的核心還是通過各種圖象的算法進(jìn)行識別。

目前我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一些包括除驗(yàn)證碼以外，安全方面的攻防，傳統(tǒng)攻防的木馬，其已通過在后臺使用了很多AI模型來進(jìn)行繁殖、延伸等，所以對抗一定會持續(xù)存在。

記者：在云安全方面，業(yè)界對AI在云安全的應(yīng)用上，有沒有具體的目標(biāo)？需要實(shí)現(xiàn)什么樣效果？

周斌：可以說，只要生命不止，安全對抗就不會休止，不會有一個(gè)絕對的平衡。人們期望AI能夠減少人工參與，這包括兩個(gè)方向。

一是減少人工參與，把大量重復(fù)對抗的工作，通過機(jī)器學(xué)習(xí)自動進(jìn)行處理。但這只限于標(biāo)準(zhǔn)化場景，在實(shí)戰(zhàn)中由于軟件、硬件、網(wǎng)絡(luò)的體系復(fù)雜化，需要專家才能發(fā)現(xiàn)。第二，在通過標(biāo)注做的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，也需逐步減少對標(biāo)注的依賴，讓AI可以識別更多場景，在這方面，我們通過遷移學(xué)習(xí)機(jī)制，在多個(gè)場景有了不錯的應(yīng)用。同時(shí)，我們也希望能把安全能力由傳統(tǒng)的安全向更多的泛安全能力開放。

現(xiàn)在業(yè)界很多安全公司除了做基礎(chǔ)安全外，也在做很多泛安全的開放，這也是整個(gè)行業(yè)的方向。近幾年很多安全公司，甚至創(chuàng)業(yè)的安全公司已經(jīng)轉(zhuǎn)移到這個(gè)方向，比如像威脅情報(bào)、態(tài)勢感知等都是這方面的能力。