【网络强国这十年】白帽黑客创业记：“面对安全威胁，不做无动于衷的人”******
【网络强国这十年——创业故事篇】
在大众眼中，“黑客”一词常常与“病毒”和“破坏”划等号。传统概念中的“黑客”会攻击存在漏洞的系统，而“白帽黑客”则是致力于发现系统漏洞的人，他们使网络系统、软件系统更趋完善，减少网络攻击可能带来的损失。
在我国网络安全领域，知道创宇便是一个有代表性的团队，他们是一群网络攻击赛跑的“白帽黑客”。创业15年来，知道创宇的历程也是我国网络安全行业发展的缩影。
近日，中国网络空间安全协会理事、中国民间著名白帽黑客团队“安全焦点”核心成员、知道创宇CTO&COO杨冀龙做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈创业经历，讲述创业初心与机遇，并对当下网络安全行业创业者的发展方向给出建议。
怀大情怀创业，“微助力”社会发展
当时创业，我与安全爱好者朋友聊起来，觉得安全技术还不错，怎么才能产生更大的社会价值？当时我们就提到一句话，还是挺激励我们两个人的，就是爱因斯坦说的，“这个社会是邪恶的，不是因为那些邪恶的人，而是因为那些无动于衷的人”。
我们是知道所有黑客的行动、行为和技术、手段、方法的人，我们无动于衷的话，那这个社会就越来越黑暗了。
尤其当时，我爸的电脑被各种流氓软件、黑客软件入侵，计算机都没法开机，开机一查病毒，一下十几款，而且很多杀毒软件都杀不了。
我们觉得，我们学了这么多网络安全的本事，还是得保护像我爸这样的老百姓。同时，中国要伟大复兴，需要很强的安全技术能力做保障。所以当时就决定创立知道创宇，初心就是为国为民，做一家真安全的、能实际保护整个网络的公司。
人工智能时代，做网络安全医院运营商
知道创宇应该说从创立的时候定位就是想做一个真安全的公司，或者说一个实战安全公司。因为安全其实分很多品类，比如说有服务类、有设备类，还有运营类，像国外很多都已经走到运营这个阶段了。
我们当时创业的时候就发现，中国很多安全厂商是做安全设备，安全设备可以理解为一家医院的医疗设备，已经有这么多优秀的网络设备了，我们再做几个设备，可能有出路，但是也不能解决很大的问题。社会上其实不太需要那么多安全设备，或者说不太需要那么多一个个的技术点，而是需要有人把他们串起来、运营起来，这个是更急迫的问题。
由此我们就决定创建一家网络安全“医院”，在医院里有各种各样的设备，有各种各样的器材，但更重要的是里面有大量的“医生”——安全专业人员，帮客户看看这个问题到底怎么回事，需要什么设备我们再上什么设备，这样处理每一个安全问题的成本就降低了，并且效果更好了。
而且随着一家网络医院的运行时间越来越长，它会积攒很多很多病例，即积攒很多大数据，有了这些大数据和样本之后，就可以启动AI，用人工智能学习做人工辅助，这个时候我们做很多对症下药、处理问题起来会更加准确，而且会更加快捷方便。
所以知道创宇的定位就是做一家网络安全的运营商，做一家类似于医院的运营商，而不是仅仅做一个网络安全设备的提供商，所以这是一个非常大的区别，这么多年，知道创宇其实也一直在这条道路上向前走，也获得了很多客户的信赖。
网络安全服务商将成为行业新方向
现在中国的网络安全市场是一个“垂直化+纵深化”的市场，怎么说呢？就是中国有很多企业是垂直管理的，它的分支机构遍布全国各地；各地方也有很多安全需求，包括很多厂商、各种政府、各种机构的需求，所以中国的市场是“井”字格形的。
安全需要快速应急，甚至安全人员马上就要到现场，如果一家安全公司总部在北京，会发现各地可能就难以覆盖，所以这个时候就会遇到很多安全服务的机会，每一个“井”字格的地方，其实都需要一个小的服务公司或者服务团队，能够迅速到场或者迅速解决问题。所以我认为，未来安全服务商是一个很大的机会，因为毕竟中国有众多城市，还有这么多垂直行业，这么多央企、政府、部委，垂直到每个地方，都有很多安全服务的机会。
而安全服务的机会就意味着，创业的小团队需要把客户现有用到的安全产品和设备用得非常好，加上自己的安全功底，把它真正地发挥起来，我认为这是一个很大的市场。
第二个市场就是，安全毕竟现在还是在不断发展中，比如现在有些大的行业发展，比如IoT、5G、居家办公等，催生了很多新的安全技术变革，或新的安全条例发布后，很多新的安全设备、安全工具就会有很多新的机会。如果一些公司技术特别好，他们也可以来开发这些技术，或者开发一个个产品工具，这样也能催生一系列的更加专业化的垂直公司的出现。
监制：张宁、李政葳
采访：孔繁鑫
拍摄：雷渺鑫
后期：雷渺鑫、孔繁鑫
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
