1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
感知區負責看到，並獲取有效數據。
海量的信息是一切的起點，一切防禦的基礎都是由精準可信賴的信息所組成，假如我要使用機器算一個除法，那必然是先要有除數和被除數，才能做計算。
拿飯店舉例，信息獲取做的好不好，最終的差別是廚師是否有菜下碟。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
感知區負責看到，並獲取有效數據。
海量的信息是一切的起點，一切防禦的基礎都是由精準可信賴的信息所組成，假如我要使用機器算一個除法，那必然是先要有除數和被除數，才能做計算。
拿飯店舉例，信息獲取做的好不好，最終的差別是廚師是否有菜下碟。
認知區負責處理感知區收集的數據，使其標準化，可供最終處理，並對其中最異常的部分進行第一次攔截。
簡而言之，如果說感知區負責種菜和收菜，那麼認知區負責洗菜和切菜，這與種菜收菜同樣重要。
再好的原材料，如果得不到有效的加工，那麼只會浪費。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
感知區負責看到，並獲取有效數據。
海量的信息是一切的起點，一切防禦的基礎都是由精準可信賴的信息所組成，假如我要使用機器算一個除法，那必然是先要有除數和被除數，才能做計算。
拿飯店舉例，信息獲取做的好不好，最終的差別是廚師是否有菜下碟。
認知區負責處理感知區收集的數據，使其標準化，可供最終處理，並對其中最異常的部分進行第一次攔截。
簡而言之，如果說感知區負責種菜和收菜，那麼認知區負責洗菜和切菜，這與種菜收菜同樣重要。
再好的原材料，如果得不到有效的加工，那麼只會浪費。
決策區負責依據認知區清洗過的數據與特徵，對用戶及其關聯用戶進行處置，直接達到讓好人更好，壞人不好的目的。
決策區就是考驗廚師手藝的地方，最終的菜是否美味，決策很重要。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
感知區負責看到，並獲取有效數據。
海量的信息是一切的起點，一切防禦的基礎都是由精準可信賴的信息所組成，假如我要使用機器算一個除法，那必然是先要有除數和被除數，才能做計算。
拿飯店舉例，信息獲取做的好不好，最終的差別是廚師是否有菜下碟。
認知區負責處理感知區收集的數據，使其標準化，可供最終處理，並對其中最異常的部分進行第一次攔截。
簡而言之，如果說感知區負責種菜和收菜，那麼認知區負責洗菜和切菜，這與種菜收菜同樣重要。
再好的原材料，如果得不到有效的加工，那麼只會浪費。
決策區負責依據認知區清洗過的數據與特徵，對用戶及其關聯用戶進行處置，直接達到讓好人更好，壞人不好的目的。
決策區就是考驗廚師手藝的地方，最終的菜是否美味，決策很重要。
在安全AI所塑造的風控大腦中，保護層用於隔絕外部的滲透以及抓內部的漏洞，這等於是有一支阿里的白帽黑客團隊專門使用AI來進行模擬進攻，把一切可能性都試探出來，然後封禁。
這大概類似於廚房的安全。
1
互聯網時代，我們在迎來前所未有的方便時，也在面臨著無所不在的威脅。
那些為我們提供服務的企業，其感受到的風險要比正常更加直觀和強烈。
隨著技術的進步，黑產攻擊已經成為各大公司（不只是互聯網）的眼中釘肉中刺，只要聯網，就必然面臨著黑產的威脅，黑產的目的在於獲益。
當前任何一家互聯網公司，在做業務和做活動的時候，都無時無刻不在面臨著黑產的攻擊。
發優惠券，會被黑產批量薅走，然後批量掛到二手網站代下單；
賠錢做爆款商品，黑產絕對第一時間拿光庫存；
賣票，用戶的手速怎麼可能比得上黃牛機器的手速，甚至小部分黑產可以直接入侵服務器提前拿到票，還能選座出票；
所有互聯網公司都不得不面臨2個問題。
如何做業務。
以及如何做業務時不被黑產攻擊。
2
黑產的破壞力是非常驚人的，不管是對於公司，還是用戶。
2017年4月，知名的【永恆之藍】爆發。一個月後，勒索軟件WannaCry傳遍全球，該軟件利用永恆之藍可以實現封鎖PC的一切功能，然後勒索比特幣，最終造成損失近百億，該漏洞影響較為深遠，因為後續有大量殭屍網絡在不斷利用該漏洞開發攻擊程序。
如果說【永恆之藍】影響的是PC設備，那麼同樣在2017年，samba出現了一個嚴重的遠程命令執行漏洞（CVE-2017-7494），這個漏洞與永恆之藍一樣嚴重，主要影響Linux主機，Linux大量應用於服務器領域，包括網絡服務器。
如果這些黑客攻擊比較遠的話，我們說點離我們生活更近的。
為什麼最有價格優勢的特價商品總是搶不到？為什麼有些東西明明下單卻無法付款？為什麼周杰倫的票難搶到這個程度？為什麼黃牛手裡似乎應有盡有？
因為總有黑產在利用漏洞進行攻擊，在套利。
黑產無處不在，安全威脅無處不在。
不要以為黑產與我們無關，黑產與我們每個人都密切相關。
有時無知也是一種幸福。
3
科技在發展，技術在迭代，自打人工智能開始流行，從阿爾法狗擊敗人類圍棋開始，我們都震驚於AI的力量，然後瘋狂研究。
一時之間千軍萬馬轉AI。
這裡面有多少是真正研究技術的，多少是打著AI的旗號圈錢的，我們不得而知。
但在AI應用最前沿的一批團體中，必然有黑產的身影。
事實上，現在的黑產已經熟練地使用AI在進行攻擊和漏洞挖掘了。
一個顯而易見的常識是，最新的技術永遠會被用於最來錢的行業，黑產就是這樣的一個行業，為了能夠搞到更多人的數據，賺到更多的錢，他們對於任何有潛力的技術，都是狂熱的。
AI如何應用於技術？又如何被黑產所應用？
舉個最簡單的例子，人臉識別。
人臉識別大家都知道，這個本質上就是利用AI實現的人像比對。
具體是怎麼做的？
一個人的臉其實有無數的特徵，這些特徵可以是眼睛到嘴巴的長度，雙眼的間隔，單雙眼皮，鼻子和臉的比例等等等等。
這些特徵是有規律的，實際上人認識貓狗也是通過這些規律，只是我們用機器來模擬大腦的特徵比對。
把這些特徵全都拆解出來，然後AI來比對這些特徵與本人照片or視頻特特徵是否相符，我們認識熟人，本質上就是認出了熟人的特徵。
那麼黑客是如何做的？
很簡單，如何讓一個人來認錯人？
要麼戴面具，要麼化妝，總之就是改變相貌。
讓機器認錯人也一樣，機器認人是通過拆解無數的點，然後比對點與點之間的線。
所以如果在人臉中加入一些干擾的【噪點】，就可以改變整個線的分佈，從而讓機器認錯人。
目前在薅羊毛、售假等領域，這樣的黑產攻擊會出現主要用途就是誤導人臉識別，使用虛假身份。
對於此類攻擊，要求公司必須進行反制，在數據採集層面就要做橫向（同時間進件的不同人）和縱向（同一人不同時間進件）的比對，然後使用AI做特徵分析，最後實現攔截。
AI幫助人類抵抗AI的攻擊。
4
不談業務層面的攻擊，但從漏洞挖掘上，用AI來進行漏洞挖掘也已經成為黑產的標準的姿勢。
國內安全行業近幾年發展迅速，大量安全公司已經可以為企業提供基礎的漏洞防護服務，很多企業痛過之後也樂意花錢買安心。
錢花的也確實有點效果。
具體來說，他們合作的效果是，基本上在應用層，大多數已知的常見漏洞都玩不轉了，因為這些安全公司裡面也有白帽，他們知道如何擋掉最Low的進攻者。
簡單的漏洞都被挖完了或者堵上了，這直接導致了漏洞挖掘的難度直線上升。
同樣也代表著，一個未被發現的漏洞，價值也在直線上升。
這種漏洞，業內稱之為0day
黑客界有一個笑話，如果你想追求一個女黑客，給錢不一定能成，但給幾個0day，基本一定成。
0day是每個黑客追逐的夢想，每個0day背後，往往代表著某個大企業的信息寶藏，這是數不盡的財富。
為了拿到更多0day，黑客開始使用AI。
AI的特點是什麼？是擅長大規模高頻計算，只要你制定好要素和想要的結果，AI就會無限次的實驗各種方式，直到越來越接近你要的結果，最終輸出方案。
這天生就是為漏洞挖掘而生。
人腦對於漏洞的認知以及特點是有限的，或者說是缺乏想象力的，但人知道自己想要什麼，所以把資料和結果給到AI時，AI就會去窮舉所有的可能性，很多細小的，人意識不到的漏洞，就這麼被挖掘出來了。
再簡單解釋一下，AI在圍棋訓練的本質就是人類告訴AI圍棋的規則，然後告訴AI自己想要的是勝利，並且定義勝利，然後讓AI自己去找達成這一目的的解法。
AI在圍棋領域最終碾壓人類的過程中，展示出了很多人類認為是沒有意義的棋路，但後來都證明是有效的，這就是窮舉的力量。
窮舉可以突破人腦的思維定式。
進攻，往往就需要這種突破。
5
在熟練掌握了AI技術（這個東西會玩兒和不會玩兒，效果相差極大）的黑客手中，大多數傳統的防禦方式都是沒用的。
很簡單，傳統的防禦方式本質上還是人類安全思維的延伸，但是AI的攻擊是不會考慮人類思維的，他們會從各個角度切入，試圖達到目的。
就像圍棋一樣，腦中沒有圍棋定式的AI,把人類按在地上打。
某種程度上，這也算無招勝有招。
想要防範這種窮舉式的無理手，防守方必須也要使用AI，使用AI來構建自己的防禦體系，讓自己可以用算法和窮舉保護自己的一切。
當前國內使用AI做防禦做的最久，成果也最為豐富是，是阿里巴巴。
電商業務和金融業務由於其商業屬性，每天都有無數的黑客想著攻破阿里的防禦，薅羊毛、倒賣商品、甚至竊取更多有用的信息。
與此同時，電商業務還存在著各種促銷活動，很多黑產希望從商家手裡獲取更多的利益。
黑產不會跟公司客氣，他們信奉的就是拿到的就是自己的，撬鎖的工具可以是流量注入，可以是社會工程，更可以是AI。
阿里是國內目前受到黑產攻擊強度最高（互聯網歷史上最大流量DDos），頻率也是最高的公司之一，每天在阿里生態體系裡，數以萬計的黑客通過4千萬次的惡意訪問以尋找安全漏洞，網絡黑灰產通過爬蟲發起17億次的惡意訪問試圖竊取數據，僅在淘寶平臺，每天會有近400萬次惡意嘗試登錄。
這是一個非常恐怖的數字。
這倒逼阿里必須使用最強的AI技術來進行安全防護，因為阿里背後是千萬商家，公司，億萬消費者。
沒有絕對的安全，但阿里必須盡其所能做到極致的安全。
一步也不許退。
6
AI的核心訓練第一需要大量的信息，第二需要高強度的對抗來進行迭代，AI的每次迭代，都需要進行對抗，而阿里與黑產的對抗，每天每時每分每秒都在發生。
就在你讀這篇文章的時候，雙方已經來回交手了幾十萬次。
在這種高強度的對抗，極限的壓力以及海量信息的填充下，阿里成功磨練出了一整套AI的安全體系。
這套體系沒有什麼花裡胡哨的東西，因為是從高強度的攻防中磨練出來的，所以非常實用。
安全攻防從來不求好看，只求有用。
數據說明一切。
2018年破紀錄的天貓雙十一狂歡節，阿里2135億交易額背後，是令人讚歎的安全能力。
大促的特點是，數據量大，容錯率低，新活動玩法帶來新的風險，以及磨練了一年的黑產想在雙十一集中收穫。
這反過來要求安全系統要有高彈性——承載數據波峰，高準確率——保障正常用戶體驗，高快速反應能力——黑產實時對抗。
其實在專業人士的眼中，16億次的惡意攻擊攔截和409億次的操作安全保護，要比2135億的交易額更加耀眼。
安全如果不能為業務兜底，再好的業務也是空中閣樓，風一大，就將坍塌。
除了一年一度的雙十一，阿里面臨的各種挑戰依然層出不窮，這背後全靠業內最強的安全AI體系抵禦攻擊。
例如近兩年最火的新零售。
阿里作為新零售的領頭者，遇到的業務挑戰非常巨大。
與傳統零售不同，新零售強調較少甚至不用人工，主要依靠顧客的自覺，這帶來的問題是貨物統計的難題。
一件貨物丟了，可能是丟了，也可能只是被顧客拿起來不知道放到哪裡去了，也可能是被其他貨物擋起來了，貨物統計，牽涉到安保，資產，週轉，直至最終的盈利與用戶體驗。
阿里的安全AI技術在圖像識別領域的突破解決了這個問題。
7
阿里AI防禦的核心，在於安全AI技術體系。
由機器替代人腦，利用AI技術來反制黑產。
完整的AI大腦由感知區，認知區，決策區和保護層所組成。
感知區負責看到，並獲取有效數據。
海量的信息是一切的起點，一切防禦的基礎都是由精準可信賴的信息所組成，假如我要使用機器算一個除法，那必然是先要有除數和被除數，才能做計算。
拿飯店舉例，信息獲取做的好不好，最終的差別是廚師是否有菜下碟。
認知區負責處理感知區收集的數據，使其標準化，可供最終處理，並對其中最異常的部分進行第一次攔截。
簡而言之，如果說感知區負責種菜和收菜，那麼認知區負責洗菜和切菜，這與種菜收菜同樣重要。
再好的原材料，如果得不到有效的加工，那麼只會浪費。
決策區負責依據認知區清洗過的數據與特徵，對用戶及其關聯用戶進行處置，直接達到讓好人更好，壞人不好的目的。
決策區就是考驗廚師手藝的地方，最終的菜是否美味，決策很重要。
在安全AI所塑造的風控大腦中，保護層用於隔絕外部的滲透以及抓內部的漏洞，這等於是有一支阿里的白帽黑客團隊專門使用AI來進行模擬進攻，把一切可能性都試探出來，然後封禁。
這大概類似於廚房的安全。
理論上沒有絕對的安全，但是各類安全技術相互覆蓋時，可以打造一個相對安全的迷宮，黑客攻破一層，還有下一層，或者某一層的設置就是為了讓人攻破的，攻破之後留下痕跡，在下一層進行處置。
感知，認知，決策，整套流程與人腦的思維模式非常接近，而保護層，類似於頭骨，保護我們的大腦。
這種科學的流程設計，完善內部對抗以及AI漏洞掃描，才是阿里多年屹立不倒的核心競爭力。
比如，安全AI所構建的知識產權科技大腦，這套系統的樣本數據總量相當於186箇中國國家圖書館藏量，僅累積的打假圖片樣本量就超過137億張。淘寶天貓平臺每日新發商品量以千萬計，如果人工巡查，138889人工作1天才能把這項工作完成。
在這個技術爆炸的年代，安全是所有企業都必須放在第一位的事情。
沒有足夠的安全，業務跑的再快，也架不住一次黑天鵝。
對很多公司而言，安全從來沒有這麼重要過，也從來沒有這麼無力過。
也許下一個年代，安全能力，將是區分企業實力最重要指標之一。
或許，沒有之一。
-----------------------
公眾號：半佛仙人（ID：banfoSB）
微博：半佛仙人正在裝
知乎：半佛仙人
這是一個神奇的男人，你完全猜不出他會寫出什麼，他自己也不知道。