三年前，騰訊安全平臺掌舵人楊勇遇到一個名叫“快啊答題”的黑產團隊，後者專攻驗證碼破解，俗稱“打碼”。單在 2017 年一季度，“快啊答題”的打碼量高達 259 億次，識別率超過 80% ，一騎絕塵，幾乎壟斷了地下打碼市場。
打碼一般是採取“人工+OCR”方式，而驗證碼安全方也在不斷升級，特別是像 12306 這類應用，需要根據文字辨認圖片，識別率低，對黑產來說有不小的難度。
“快啊答題”用到了當時最流行的 Caffe 深度學習框架，使用了卷積神經網絡模型，只要輸入原始圖像，就可以通過深度學習獲得高識別率。他們收集了大量不同風格的驗證碼，作為訓練樣本，樣本庫超過 5000 萬。
AI 技術如此齊整整地用於黑產，這是國內首例。
不僅如此，這個 AI 打碼技術還被包裝成接口（API），對外提供服務，打通了從打碼、曬密，到撞庫的整個黑色產業鏈條。
黑產對新技術的“好奇心”、“開放性”和“動手能力”讓楊勇震驚。要知道，當時 AI 也才剛剛熱起來，楊勇仍在內部向團隊一次次解釋“安全為什麼要用 AI”，而現在，武裝了 AI 的黑產已經攻到眼前。
“我們以守護者自居，但‘江洋大盜’都用上火槍了，我們還在那兒討論到底是砍刀牛還是火槍牛。至少我們先配上火槍嘛！”楊勇說。
成為 Coolc
黑產是黑客產業鏈，準確地說應該叫駭客。與之相對，還有一撥白帽黑客（也被稱為白帽子），是用自己的黑客技術來維護網絡正義的安全愛好者。
早期的白帽黑客主要是喜歡鑽研系統、研究技術的一撥人，楊勇自己便是其中一員。他們是一群技術完美主義者，不斷尋找網絡系統中的漏洞，並迫使其不斷改進。
進入首都經貿大學的第一天起，作為文科生的楊勇就成了圖書館的常客，四年下來，每一本計算機書籍的借書卡上都留下了他的名字。
大三時他看了一本講黑客攻防的書，書裡列了 2000 多個黑客工具，還夾帶一張光盤。
其中的很多工具作者都活躍在當時最富盛名的安全焦點論壇，但這 2000 多個工具卻沒幾個好使的。楊勇嘗試按著可找到的郵箱地址聯繫作者，向其指出工具裡的 bug，有個人回覆了他，這人叫冰河，真名黃鑫，號稱“木馬教父”，是安全工具 X-Scan 的作者。
冰河在回郵裡說：“你提的 bug 沒法重現，要不我們見一面，看看問題在哪？”就這樣，通過冰河，楊勇走進了安全圈。
（圖注：在安全焦點論壇的楊勇給自己起了 Coolc 這個ID）
冰河所在的安全焦點論壇，聚集了眾多的第一代白帽黑客。每個白帽黑客都有一個 ID，楊勇也給自己起了一個 ID 叫 Coolc 。
大四要畢業時，楊勇先找到了冰河：你們這個挺酷，我能不能參與？
冰河的回覆是：可以參與，但如果不是專科出身，薪水會很低。楊勇覺得，加入這個圈子，就能和一群高手交往，算上學費，薪水也可以了。這個換算不能算牽強，當時他報一個 7 天的基礎課程班，都還需要和父母借上一筆錢。
於是，在經濟系的同學紛紛去銀行入職時，楊勇選擇了北京一家航天科技企業做網絡安全研究員。工資確實不高，但每個月 15-25% 的資金是絕對不能動的，這是他為自己購買計算機書的特定經費。
早期的白帽黑客其實很多都不是科班出身。冰河當時召集了一次第一代白帽黑客的大聚會，楊勇作為為數不多的 80 後，坐在一堆大哥面前，詢問各家的專業出身，有說是中文系的，還有說是鍋爐行業的，算下來，一半是非計算機專業。大家全憑愛好驅動，多數是像楊勇這樣，有熱情，有耐心，願意花時間鑽研。
進入公司後，為了節省從北京城南到城北近四個小時的通勤時間，楊勇帶著一張行軍床住到了單位，這其中還有一個私心是，單位裡有平時接觸不到的昂貴小型機，自己可以藉著下班時間在上面練手。
機房溫度低，開著窗戶覺得冷，關上窗戶屋裡味道又太大，楊勇半夜常常進行著開窗又關窗，關窗又開窗的循環動作。有一次不小心睡著了，鍋爐燒著，水蒸氣漫了整個樓層，航天部的同事半夜集體出動，端著消防器材著急忙慌趕來要滅火，才發現這位常駐同事。
從安焦到安平
2004 年，QQ 註冊用戶突破 3 億，屢屢被黑客攻擊問題困擾的騰訊對安全人才表現出前所未有的飢渴。為了組建安全部門，騰訊主要創始人之一、原 CTO 張志東四處找人。
在安全焦點論壇兩年後，楊勇被引薦給騰訊。他從北京來到深圳，此時騰訊剛剛組建了安全運維組，總共也就兩個人，楊勇幾乎經歷了騰訊整個安全體系從無到有的建設過程。
安全團隊從組建起就被給予了極高的重視度。張志東在骨幹面前不厭其煩地一遍遍強調安全之於騰訊的重要性，極力擴充人馬。他站臺的騰訊安全峰會，將全國的白帽黑客集聚於深圳。也是在這一時期，騰訊成為第一個建立 SRC（安全應急響應中心）的互聯網公司。年終總結大會上，馬化騰親自為安全團隊頒獎，團隊的同學在臺上熱情地高喊口號：“保護騰訊，保護 QQ！”
（圖注：2013 年，安全平臺部在騰訊內部主辦的第六屆安全技術峰會）
那時的安全，除了騰訊幾萬臺服務器的安全，防止木馬和滲透，主要就是 QQ 客戶端的安全：查殺 QQ 盜號木馬。
到 2009 年，楊勇的安全運維團隊已有 20 人，主要應對盜號的黑產，QQ 醫生是主要的武器。但結果發現，很多操作系統自身就不安全，到了 2010 年，QQ 醫生變成電腦管家，額外承擔了操作系統的安全工作。
楊勇的職責，除了要保護 QQ，還要保護騰訊旗下的幾十款應用軟件，團隊也被升級為騰訊安全平臺部，也就是現在騰訊內部所稱的“安平”。
（圖注：2009 年，安全平臺部年會）
何謂平臺？一是應用程序，二是操作系統。黑客想突破，就要找後門，突破它們的權限。應用程序安全有電腦端的，是桌面安全；手機端的，就是移動安全。
如今操作系統的概念也在不斷延伸，有個人電腦端的，有服務器上的，還有網絡設備的操作系統。廣義來講，雲服務對於用戶而言，也可以看作一個虛擬的操作系統，可以申請虛擬的 CPU、存儲，這也就有了雲的安全。
傳統安全領域的戰場基本覆蓋這些範圍，攻防也在這個戰場展開。
然而 AI 一來，戰場從傳統操作系統平臺擴展到 AI 基礎設施領域，攻擊工具和方法有 AI 加持 ，攻防雙方的力量失去平衡，也就有了“快啊答題”這種黑產在短時間內的橫掃。
AI 安全戰事興起
2016 年，楊勇去了趟硅谷，拜訪了谷歌、Facebook，也約見了蘋果等一眾頭部公司的同仁。坐在幾位硅谷工程師面前，聽對方滔滔不絕地分享著 AI 在安全上的應用，楊勇想通了。
當國內還困在 AI 利弊問題的辯駁中時，硅谷這群工程師已經能夠引出 AI 安全的實戰案例，他們沒有在現有的安全技術和 AI 技術之間糾結取捨，在前沿研究上更大膽，也更為果斷、開放地擁抱了新技術、新力量。
2017 年，安平內部成立了很多興趣小組，每個小組研究一類新技術方向，其中一個叫 Tencent Blade Team 的小組研究的是谷歌剛剛開源的 TensorFlow 深度學習框架，這個 AI 框架當時已有不少人使用，但很少有人研究它的安全問題——也或者是能力跟不上。
Tencent Blade Team 小組出手打破了 TensorFlow 0 漏洞的記錄，一連發現並報告了 TensorFlow 的前 7 個安全漏洞。比較典型的一個是，黑客可以構造惡意的虛擬文件，框架只要一讀取文件就會被攻破，前者便可由此控制整個系統。另外，框架使用的第三方庫，處理協議時也會有溢出，導致框架被控制。
（圖注：Tensorflow 發佈的安全公告及致謝）
這些問題報給谷歌時，谷歌甚至還沒有漏洞的報告渠道，是騰訊安平的 TSRC（騰訊安全應急響應中心）協助他們建立並完善了漏洞報告機制。
深度學習框架可以比作 AI 的基礎設施，這意味著黑客不僅僅是像“快啊答題”那樣，利用 AI 框架來破解，框架本身甚至也成為了攻防的前線。
對於互聯網用戶而言，更直觀的感受就是 DeepFake ，用 Deep learning （深度學習）來 Fake （偽造）圖像和視頻，可以讓已有的圖像或視頻疊加到目標圖像和視頻上，可用於名人影片、惡作劇、假新聞、色情行業等，以假亂真，混淆視聽，由此帶來的影響至今未息。由此，大眾也開始認識到了 AI 的另一面：AI 能帶來生產力的提高，也能帶來倫理、隱私和安全問題。
真正的 AI 安全問題還隱藏在冰川之下。除了框架這樣的 AI 基礎設施，數據、模型、算法，任何一個環節都是攻防的最前線。
一方面是 AI 基礎設施被攻擊，傳統的後門概念的邊界，從應用程序和操作系統權限，被延伸到數據、模型、算法。
另一方面是 AI 技術帶來的攻防失衡。如果攻方用了 AI ，守方不用 AI ，後者就會處於完全的被動，被攻擊得體無完膚。
在安全問題上，攻方在突破上本身佔據優勢，如驗證碼問題，只要有 20% 的識別率，攻破的概率就非常之高；而守方必須是 100% 的防守，出現一點點漏洞，造成的破壞效果便不可估量。
攻守雙方成本也有著相當的懸殊。比如盜號的挑戰，對於騰訊這樣強社交應用的公司，是個經典的安全問題。對方可能有 100 萬臺肉雞，用一個蠕蟲程序、一個程序員就可以發起攻擊；防禦方則需要有 100 萬臺機器防禦，全部是真金白銀的投入。
（圖注：2014 年，TSRC 在北京討論 SRC 發展）
最常見的 DDoS 攻擊，之前是靠人值守，相當於冷兵器對戰。安平曾有一位同事由此得一外號，叫“一夜七次郞”，一晚上最多要起床七次，抵禦攻擊。
如今騰訊安平的宙斯盾上線了用 AI 分析運維人員的行為模型，用 AI 探索 DDoS 攻擊檢測新思路。基於其操作習慣排查攻擊行為，可以實現秒級響應，被看作一種現代兵器式的防禦。守方把 AI 運用得當，才能掌握主動。
除了在 DDoS 攻防場景，騰訊也嘗試將 AI 技術運用到更多的安全場景中。如通過與流量分析結合，助力傳統基礎安全能力的提升。
騰訊安平門神 WAF（Web Application Firewall，WAF）基於騰訊海量正常流量和人工打標的惡意攻擊流量，建立了豐富高質量的黑白樣本庫，通過 AI 機器學習算法的應用，在樣本訓練測試中攻擊檢出率可以達到 99%，同時誤報率控制在 0.03% 以下。
眾生守護者
2018 年春節的團隊聚會，楊勇在飯桌上照舊和同事們描繪著 AI 安全的藍圖。酒酣之際，每個人都有些興奮，聊天也越來越開懷。同坐的女同事坦承自己曾對這份工作懷有的猶疑。她的專業是圖像識別，在當前科技行業機會遍地，而做安防需要同時研究硬件與 AI 算法，基本等於進入一個全新行業，曾在前期有過不小挫敗的楊勇對這種跨界的挑戰深有感受。
但也是在春節前的這段時間，看到被拐賣兒童因為AI 安全的助力被尋回，身為人母的同事更堅定了對這份工作的認同：自己所從事的事業正在保護很多人，正在為社會帶來可預見的改變。
“人內心的動力是很可貴的。”楊勇說。
騰訊安平團隊還基於視覺 AI 技術，研發了一套智能視頻分析解決方案，推出了 “智能跌倒監測系統”，通過人工智能技術對視頻數據進行檢測、分析，幫助深圳的養老護理院判斷老人是否摔倒或有走失風險，並在第一時間預警，以縮短救援時間。在楊勇看來，這更是“安全人”利他價值觀的體現。
安全從業者長期隱於幕後，“被需要的時候才會被想起”是這個群體的宿命，失敗要獨自承受壓力，成功也少有人覺察、記住。進入安全行業，既要時刻學習，擁抱變化，也要做好長時間和孤獨打交道的準備，但獎勵是身在其中的人也會獲得一種“眾生守護者”的價值感。
在安全行業近 20 年，楊勇越來越覺得，不管是 AI 還是其它技術，最重要的在於，可以輔助人做善良的事，這一點尤其重要。
做善良的事，然後一步步改變社會，安全人守住這個價值觀，也才能守護眾生。在此，安全人的使命也和騰訊力主的“科技向善”實現匯流。
Q & A
AI 源創評論：走上安全這條職業道路，對你影響最大的一件事是什麼？
楊勇：遇見貴人，比如像我遇到冰河。不需要多，但他會在人格上影響到你，讓你對自己長遠的發展有一個清晰的認知。這會決定你道路的選擇。
AI 源創評論：這些年你對於安全的理解，出現過哪些變化？
楊勇：我在航天領域的時候，對安全的理解就是 0 分和 100 分，比如衛星一出事就完了，要麼就是 100 分，就是成功了。
從航天行業出來以後，我發現不完全是這樣。安全本質上是一個投入產出比的問題，怎麼讓壞人放棄？一個很重要的策略就是讓他的成本過大，讓他覺得不值得這樣做。那時我就會做一個很難的技術，去防禦，讓對方過不來。
幹了十幾年以後，我發現這個認知又不對了，因為對手在進化。以前黑客是孤狼式的，現在孤狼越來越少，都是團隊作戰，而且各有分工，有一堆專有設備和大數據支撐。如果從企業級的角度去看，之前的對抗理論就崩潰了。
攻防失衡了。攻擊方成本很低，做一次攻擊就像做一次轟炸，如果把你轟炸了，他就把這個城市佔領了，沒有佔領，他也沒什麼損失。而守城的人就不行，平常就老得準備防禦著，成本高。
這時候我們就發現 AI 是可以很大地緩解這種資源的不對稱性的。計算機科學、數據科學，都是可以極大緩解這種資源不對稱性的。一個企業，一個組織，包括一個國家，不可能無限投入資源，但是 AI 可以解決這個問題。
所以如果你是一個互聯網企業的 CEO，在 AI 安全上可能要關注兩類問題：一類是 AI 算法、基礎設施的安全；一類是如何用 AI 技術去做安全。
AI 源創評論：在 AI 安全這件事情上，你看到的國內和國外的情況有什麼不同？
楊勇：很多時候，文化差異會導致技術認知的差異。比如從文化上來說，從數據出發去做決策，在國外特別受重視，像航空航天、醫學這些很核心的東西都要依託於數據科學。社會的接受度高，導致他們產業的接受度也高。只要能用數據論證，就比較容易讓人明白，你是有一個配套的機制去驗證某個技術到底靠不靠譜的。只要能用行業的數據來證明，就比較容易被接受。
而咱們國內的特點是，對於應用場景接受度高。我們看重的是在一個特定場景，能不能帶來一些體驗上的改善。很多企業比較看重生存問題，盈利問題。
AI 源創評論：黑產的技術越來越強，攻方在使用 AI，我們守方也在使用 AI。以 AI 對抗 AI，怎麼決勝負？
楊勇：AI 安全裡，算法就像在冰山之上，但還有冰山之下的東西決定這件事，那就是數據和算力。
數據決定了你的天花板有多高，數據越豐富，理論上天花板的高度就越往上走。但是有這麼多數據，算力不夠怎麼辦？實際的攻防中，所有計算出的模型和效果都是有時效性的，必須要有超出常人的算力才行。
你會發現，學術界有些算法試驗數據特別好，但工業界沒法用，為什麼？有相當一部分原因是算力沒法支撐。所以，如果想做 AI 安全或者 AI 的工程化，得有一大批人解決好算法的工程化問題。
AI 有點像當年錢老造導彈，是一個非常系統的工程。它包括特種工程，算力的解決，基礎設施的搭建、安全保障，使用的場景，算法，模型，配套設施怎麼使用等等，越來越細分。
AI 源創評論：安平現在各個部門都需要具備哪方面的能力？
楊勇：每個部門要求不一樣。負責基礎安全的部門，需要對安全技術非常熟悉和了解；負責風控安全的，需要對黑產瞭解；平臺部門則需要對數據敏感度高。實驗室就要對業界特別敏銳，對新的東西特別開放，願意去研究。
AI 源創評論：從過去兩年的發展來看，2020 年的安全行業會有哪些變化？
楊勇：這兩年非常明顯地進入了數據和雲的時代，所以主要矛盾還是會在數據和雲上。
國內可能會產生的比較大的變化就是安全合規性問題。國家在合規方面的要求在明顯增強，2020 年要求會更加嚴格。企業的建設壓力和安全帶來的經營壓力一定會很大。安全的工程人員和建設人才，在之後兩年會特別稀缺。以前一個企業僱傭兩個安全人員就可以搞定的問題，會因為 IPv6 等變量搞不定了，所以這也會帶來雲市場的很大繁榮。
黑產挺敏捷的，也在不斷引入 AI 算法和新技術。一個一般規模或中大規模的企業，在數據積累、算力準備、算法研究上都很難跟雲化的安全能力相媲美。而黑產的積累程度可能要遠遠超過一個大規模企業，因為它成本很低，只要達到局部成功就可以獲利。
從這個角度看，中小企業安全的雲化是不可避免的，各種內外部環境都會把它往這個方向推動。
AI 源創評論：對於準備進入或者已經進入安全領域的從業人員，您願意給出什麼樣的建議？
楊勇：這個說起來比較天馬行空。首先是要對自己有信心，這條路比較艱難，沒有信心註定堅持不住。要花很多時間、精力去學習。一定要對做長期的沉澱有充分的思想準備，包括家人能不能理解和支持。
大多數做安全的人沒有高官厚祿，一般不出事兒的時候，大家想不起你。如果真的想做安全，就得忍受孤獨。你很難出現在鎂光燈下，一定要想明白這個事情。但是做安全會給你另外一種東西，就是“眾生守護者”的那種價值感。
（感謝黃善清對本文的貢獻。）
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