【网络强国这十年】杨冀龙：万物互联时代，做云端上的安全行者******

　　【网络强国这十年——行业回顾篇】

　　党的十八大以来，我国网信事业发展取得历史性成就，网络综合治理体系日益完善，网络空间法治化进程加快推进，网络安全保障体系和能力建设全面加强。近日，中国网络空间安全协会理事、知道创宇CTO&COO杨冀龙做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈关于网络安全技术及行业发展的观察与思考。

　　谈行业变化：

　　法规条例日益完善，人才培养更受重视

　　这些年国家出台了一系列政策和法律法规。比如《网络安全法》，明确了什么叫网络安全，网络安全的义务、责任、主体，违法的连带责任。《等级保护条例》升级到了2.0版本，更加注重实战化对抗；为了检验落地情况，有关部门还专门组织了攻防演练活动，公司要实际参与这种攻防检验，看是否的确防住了，我觉得这是很落地的一个策略。不仅是《网络安全法》和《等级保护条例》，现在还有《密码法》，也成立了一系列的密码评估单位。

　　这些法律的颁布和落地，是特别大的国家层面的推动。国家给了网络安全企业很多政策，比如有些地方建立网络安全产业园，有些地方网络安全企业创业会给政府扶持基金，催生了一系列网络安全行业企业。

　　近年来国家支持高校设立网络安全专业，样就让很多学校都成立了网络安全专业教育，很多学生也愿意去考这个专业。而且政府在各种宣传活动上，包括网络安全宣传周等大型的宣传活动，也能调动民间的积极性。

　　学生愿意就读网络安全专业，高校愿意开展这门课程，很多企业愿意吸收这些人才，并且在各个地方办安全企业，各地方政府也愿意给出产业园区，给出免税或者免租金等优惠政策，整个产业就欣欣向荣地发展起来了。

　　人才培养现在是比较好的一个方面。知道创宇在早期招聘中，一般都招计算机系的学生，公司再进行培养，人才从毕业到真正能够熟悉业务，大概要1年以上，甚至更长时间。而现在从信息安全专业招人、从培训机构招人，基本上2个月就可以很熟练了。

　　国家多个部委联合推出了信息安全测试员、网络安全运维人员等新职业，有这些职业体系支撑，相当于国家各个部委也在鼓励人才通过自学或培训提升自己，考到相应的职称，所以这个人才体系是一个全方位的体系。现在很多人对网络安全专业越来越有兴趣，也是因为这个大的人才体系，由国家在底层做了支撑。

　　谈产业发展：

　　供给侧、需求侧两端发力，产业体系实现良性循环

　　对一个企业的发展而言，主要有两个方面。第一个是需求端，需求是否旺盛，取决于甲方需求，就是大量的企业是否真正重视安全。

　　很多企业都存了很多公民的个人隐私数据，现在从法律要求出发，首先企业只被允许收集有限数据，收集了必须保护好，保护不好的话要承受很大法律风险，那么企业就必然加强人员、设备或资金来提升安全建设。

　　需求多了，另一方面企业还能接得住，这就取决于有没有足够的人才，能不能快速招到人才，快速构建业务。

　　从这两个方面，国家做得特别好的就是在需求侧通过法律法规牵引落地，在基础层面通过人才培养牵引夯实。这样的话，企业在中间把人才招回来、组织起来，去服务甲方的需求。我觉得这个体系，现在越做越好了。

　　谈未来趋势：

　　云端网络边界线渐趋模糊，“零信任”安全成新方向

　　随着云上的业务越来越多，很多重要的数据和重要的业务都在云上，这也催生了一个问题，云上的业务怎么防御？因为云上是的虚拟化的，传统设备有些可以做到虚拟化，还有很多设备是无法做到虚拟化的，所以上云的业务面临的第一个问题就是防御薄弱了。

　　第二个问题是，“云”的厂商他们自身的安全措施是否就够了？我们现在的看法是，应该有一个第三方的安全云来保卫云上的业务安全。

　　我们知道传统Windows是分散的，Windows操作系本身就是资源调度，但现在业务都在一个大“云”上，其实这个大“云”本身就是下一代操作系统——云操作系统。云操作系统就像微软的Windows系统一样，它本身就要提高安全性、提供安全工具，所以云操作系统、云平台也要提高安全性，这是基础。但是真正要保证安全的话，安全工具应该使用第三方的。

　　还有一个问题是未来家庭办公会越来越多，家庭办公远程也可以访问公司的内网业务系统。传统网络安全会通过网络边界、内外网边界做一个网络隔离，但现在大家居家远程办公了，都需要访问内网，我们会发现网络的边界就逐渐模糊化了。

　　基于零信任理念的话，应该在内网及外网对谁都不信任，必须要通过信任机制来实施安全保护的健全，所以零信任我认为是未来一个重要的发展方向。

　　在零信任之上，其实还有一种新的机制叫SASE（安全访问服务边缘）。SASE是构建出虚拟的网络，并且在这种网络中直接打破了各个分支机构的界限，打通了到家庭的界限，甚至打通了“云”上资源的界限。

　　通过互联网类似SD-WAN的技术快速组网，组成一个企业内部跨云、跨家庭、跨分支机构的网络，在SASE侧提供一系列的安全措施，相当于把传统安全的边界防御系统也SaaS化，所有用户一起分摊安全设备的成本，我认为这是一个重要的发展方向。

　　监制：张宁、李政葳

　　采访：孔繁鑫

　　拍摄：雷渺鑫

　　后期：孔繁鑫、雷渺鑫

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)