360何以成為大模型廠商的“安全閥門”?
大模型最重要與核心的安全問題,也因?yàn)?60的入局與破局,走入了新的歷史階段。
如果你是一個(gè)足夠關(guān)注行業(yè)新聞的科技從業(yè)者,大概率會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣一件事——近一年來,無論是作為“KOL”的周鴻祎,還是作為行業(yè)安全大模型從業(yè)者的周鴻祎,在社交媒體“刷臉”的頻率,幾乎呈指數(shù)級(jí)增加。
最近的一次,是在4月19日。周鴻祎在社交媒體宣布,要賣掉陪伴自己多年的邁巴赫S600,換成幾十萬的國產(chǎn)智能新能源汽車。當(dāng)然,重點(diǎn)是在下一句——他還公開表示,“國內(nèi)做車的友商們誰愿意借這個(gè)機(jī)會(huì),為他提供一輛體驗(yàn)用車,自己也來者不拒。”
效果自然也是立竿見影,各路新能源汽車廠商無論是公開還是非公開,都跟周鴻祎“交起了朋友”,速度最快的小鵬,在當(dāng)晚就把車送到了360公司的樓下。
憑周鴻祎的實(shí)力與名望,想私下里拿到任何一款新能源汽車,都是舉手之勞,那么何必在社交媒體上做“顯眼包”?很顯然,這里同樣有公司戰(zhàn)略層面的考量。
如今的新能源汽車,其智能車機(jī)系統(tǒng)搭載生成式AI大模型,已經(jīng)不再是“做與不做”的問題,而是一個(gè)時(shí)間問題,而搭載大模型的智能車機(jī),無論是數(shù)據(jù)還是系統(tǒng)本身,安全問題是順利上線與運(yùn)營的根本前提。很顯然,這是屬于360的機(jī)會(huì)。
事實(shí)上,在過去一年的時(shí)間里,360已經(jīng)通過生成式AI深度改造了自己的業(yè)務(wù)流程與產(chǎn)品的功能服務(wù)流程,在其中盡可能多的環(huán)節(jié),通過生成式AI增效與賦能。關(guān)于這一點(diǎn),在剛剛發(fā)布的財(cái)報(bào)中已然體現(xiàn)。
這不僅歸功于AI重塑了360的產(chǎn)品形態(tài)——躬身入局安全模型領(lǐng)域之后,對(duì)于國內(nèi)外最炙手可熱的大模型廠商,360端到端的安全解決方案,其意義也日漸明朗。與之相對(duì),大模型最重要與核心的安全問題,也因?yàn)?60的入局與破局,走入了新的歷史階段。
怎樣才能“降本增效”?
4月19日,三六零集團(tuán)發(fā)布2023年度報(bào)告。財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示,報(bào)告期內(nèi),公司實(shí)現(xiàn)營收90.55億元,主營業(yè)務(wù)毛利率60.35%,同比提升1.76%。此外,歸屬于上市公司股東的凈利潤-4.92億元,較2022年大幅減虧77.65%。
相對(duì)于“紙面富貴”的營業(yè)收入而言,經(jīng)營性現(xiàn)金流更能體現(xiàn)一個(gè)公司實(shí)際收入的質(zhì)量變化。如果從這一點(diǎn)考量,360的發(fā)展可能比營收更能說明問題。報(bào)告期內(nèi),公司經(jīng)營性現(xiàn)金流凈額9.24億元,較去年同比提升65.84%,近兩年復(fù)合增速達(dá)136.26%。
這部分現(xiàn)金流的增加,一部分被360“廣積糧”。截至報(bào)告期末,公司貨幣資金為261.05億元,較上一報(bào)告期末增加33.24億元;另一部分,則用作人工智能人才和算力方面的相關(guān)投入——報(bào)告期內(nèi),公司研發(fā)費(fèi)用為31.04億元,營收占比達(dá)34.28%。
如果用兩個(gè)關(guān)鍵詞概括,“人工智能”和“數(shù)字安全”無疑是過去一年360發(fā)展的兩個(gè)“主線任務(wù)”。在人工智能業(yè)務(wù)方面,360推出自研千億參數(shù)認(rèn)知型通用大模型“360智腦”,并首批通過備案而向公眾開放。此外,作為大模型國家隊(duì),360同樣參與了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定,并在近期開源了360智腦7B參數(shù)版本。
數(shù)字安全方面,基于自身的“360智腦”,360同樣從近 20 年積累的攻防技戰(zhàn)術(shù)、漏洞庫、病毒庫等安全大數(shù)據(jù)中提取高質(zhì)量的語料進(jìn)行訓(xùn)練,以大數(shù)據(jù)、高算力、強(qiáng)算法打造國內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)AI 實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的安全行業(yè)大模型——360 安全大模型。
從功能實(shí)現(xiàn)層面來說,在搭載生成式AI之后,它不僅能高效便捷地完成安全問題咨詢,還具備傳統(tǒng)網(wǎng)安解決方案的態(tài)勢(shì)指標(biāo)分析、安全事件處理、攻擊威脅溯源等傳統(tǒng)能力。
但在互聯(lián)網(wǎng)跑步進(jìn)入生成式AI時(shí)代以來,針對(duì)大模型的安全問題,已經(jīng)不能再用傳統(tǒng)的網(wǎng)安思路去解決。即便成功通過有關(guān)部門的合規(guī)檢測(cè),得以備案和上線,但模型本身及其搭載產(chǎn)品的安全性,隨著參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不斷迭代升級(jí),也在發(fā)生變化。
不過,相對(duì)于傳統(tǒng)網(wǎng)安問題,大模型安全幾乎是另外一個(gè)獨(dú)立問題。
舉例來說,以GPT-4為代表的語言大模型及其衍生產(chǎn)品,其固有的缺陷之一,是生成結(jié)果的“幻覺”問題。體現(xiàn)在用戶所能直接體驗(yàn)的前端,則是對(duì)于確定的輸入prompt,模型最終輸出的不一樣乃至相反的結(jié)果,俗稱“一本正經(jīng)地胡說八道。”
接入模型的API安全性問題,同樣值得重視。從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)層面來看,多數(shù)web程序受到的網(wǎng)絡(luò)攻擊均針對(duì)API,它是模型能力最主要的交付通道。也因此,對(duì)各種協(xié)議是否許可,許可到什么程度,中間的安全性差異可謂巨大。
由此可見,大模型本身的安全問題,隨著行業(yè)的飛速發(fā)展,已經(jīng)成為一個(gè)獨(dú)立課題——前述原生的大模型安全問題,在大模型安全領(lǐng)域的比重,幾乎超過80%。如果是對(duì)大模型不甚了解的網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè),或者是僅僅停留在硬件層面的網(wǎng)安企業(yè),很難真正去解決大模型原生問題。
相對(duì)于其他大模型廠商,通用能力層面并非360的主戰(zhàn)場(chǎng)。但到了“大模型+安全”領(lǐng)域,已經(jīng)開始著手解決相關(guān)問題,并取得了初步成果。
大模型安全為何重要?
不過,關(guān)注大模型安全問題,只是網(wǎng)安企業(yè)的 “應(yīng)然”,躬身入局并嘗試解決,才是“實(shí)然”。想要在大模型安全領(lǐng)域,提供有效的解決方案,也具備一系列先決條件。
在此前召開的360安全大模型3.0發(fā)布會(huì)上,360高級(jí)副總裁李博認(rèn)為,如果要有效解決大模型內(nèi)部的安全問題,首先要非常了解大模型,正如解決其他業(yè)務(wù)安全問題,首先需要了解業(yè)務(wù)特性一樣。因此,只有躬身入局大模型研發(fā),才有能力解決大模型安全問題。
此外,不做大模型的傳統(tǒng)安全企業(yè),同樣難以實(shí)現(xiàn)原生的大模型安全能力。因?yàn)橄喈?dāng)比例的安全問題,都需要在大模型內(nèi)部深入耦合原生安全機(jī)制進(jìn)行對(duì)應(yīng)解決,如果網(wǎng)安企業(yè)沒有自己的大模型“打樣”,一些安全機(jī)制很難適應(yīng)大模型的環(huán)境,最終變成“空中樓閣”。
但從現(xiàn)實(shí)層面看,多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往將發(fā)展作為第一要?jiǎng)?wù),至于業(yè)務(wù)安全,相較于業(yè)務(wù)發(fā)展往往相對(duì)滯后。在李博看來,這在行業(yè)早期并無大礙。但當(dāng)業(yè)務(wù)結(jié)束發(fā)展高峰期,一旦存量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)受到攻擊或發(fā)生問題,損失往往在億級(jí)以上。
有基于此,在360眼中,想要保障大模型的安全,大模型的可靠性首當(dāng)其沖——網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和數(shù)據(jù)安全,這在相當(dāng)程度上,影響和決定了大模型的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。
其次,大模型本身輸出的內(nèi)容,需要一定的可信度。這不僅包括內(nèi)容的完整可用,內(nèi)容可信同樣重要。
建立在內(nèi)容可信之上,大模型向善和可控同樣重要。它的內(nèi)容不僅需要符合主流價(jià)值觀和社會(huì)規(guī)范,其行為也同樣需要穩(wěn)定和可控。
有基于此,在最新的安全大模型3.0版本中,360將傳統(tǒng)網(wǎng)安大腦體系,與原生大模型安全能力相結(jié)合,進(jìn)而形成了綜合性安全能力框架,即AISF。
基礎(chǔ)架構(gòu)層面,360安全框架體系通過探針采集、平臺(tái)運(yùn)營、AI技術(shù)的應(yīng)用,構(gòu)建了專家服務(wù)和安全數(shù)據(jù)支撐能力。同時(shí),基于十多年的網(wǎng)絡(luò)安全經(jīng)驗(yàn),360積累了數(shù)據(jù)泄露預(yù)警、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)保護(hù)等數(shù)據(jù)安全能力,這些能力共同構(gòu)成了360安全云的核心。
原生大模型安全能力方面,360構(gòu)建了一個(gè)框架、兩個(gè)平臺(tái)和三組套件,旨在從基礎(chǔ)、可信、向善、可控、效果五大方向提供保障。例如,向善能力套件包括內(nèi)容護(hù)欄、數(shù)字水印和風(fēng)控大模型,用以防范注入攻擊,確保內(nèi)容的安全性和向善性。
鑒于大模型訓(xùn)練和維護(hù)成本高昂,多數(shù)廠商依賴公有云,這增加了系統(tǒng)漏洞、網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)竊取的風(fēng)險(xiǎn)。360安全云通過安全即服務(wù)的形式,提供監(jiān)測(cè)、分析、響應(yīng)、防護(hù)和漏洞修復(fù),這些風(fēng)險(xiǎn)得到有效規(guī)避。
這些流程不僅在大模型運(yùn)行階段需要執(zhí)行,訓(xùn)練階段同樣需要。通過數(shù)據(jù)檢測(cè)清洗和算法矯正加密來增強(qiáng)安全性。在輸出內(nèi)容階段,風(fēng)控大模型能夠進(jìn)行敏感內(nèi)容檢測(cè)和識(shí)別,提升推理準(zhǔn)確性,減少模型輸出的“幻覺”問題。
此外,通過首創(chuàng)的大模型紅藍(lán)對(duì)抗靶場(chǎng),360通過定期攻防對(duì)抗模擬,保持安防系統(tǒng)的高戰(zhàn)備狀態(tài),確保大模型的常態(tài)化安全。
基于上述安全體系的不斷迭代優(yōu)化,也使得大模型的核心安全能力得到持續(xù)增強(qiáng)。
一條難而正確的路
當(dāng)然,方案歸方案,產(chǎn)品歸產(chǎn)品, 360 對(duì)于 AI 安全的諸多理解、框架與解決方案,在最終對(duì)外輸出的產(chǎn)品形態(tài)上,最終變成了大模型安全管家,一如當(dāng)年 PC 端的 360 安全衛(wèi)士,與手機(jī)上的 360 手機(jī)衛(wèi)士。
跟前兩者一樣,這不僅僅停留在B端,而是通過大模型在C端用戶場(chǎng)景的不斷延伸,進(jìn)而被更多的用戶注意并重視。對(duì)于“網(wǎng)安老炮”360來說,這可能是不亞于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的巨大風(fēng)口。
一方面,就發(fā)展軌跡而言,生成式AI已經(jīng)走到了商業(yè)化的“深水區(qū)”。安全與合規(guī),是其商業(yè)化順利進(jìn)行的充要條件,在這方面,360具備相當(dāng)強(qiáng)的“不可替代性”。
當(dāng)然,網(wǎng)絡(luò)安全是一個(gè)通過實(shí)踐積累經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域,沒有經(jīng)過長(zhǎng)期的網(wǎng)絡(luò)安全攻防實(shí)戰(zhàn),就無360如今的行業(yè)地位。也因此,如果360希望在大模型安全領(lǐng)域取得成就,那么深入?yún)⑴c大模型的實(shí)踐是一條必經(jīng)之路。
另一方面,藉由生成式AI“飛入尋常百姓家”,其討論的全民化,讓360逐漸從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“隱身幕后”,通過周鴻祎持續(xù)“布道”而逐步回歸臺(tái)前。這與360業(yè)績(jī)的回暖幾乎同步發(fā)生。
不過,這并非是讓大模型行業(yè)都去使用360的安全大模型,而是通過360自身的身體力行,讓更多在大模型行業(yè)奮戰(zhàn)的企業(yè),意識(shí)到大模型原生安全問題的重要性。這不僅停留在周鴻祎的嘴上和社交媒體上,360同樣也落實(shí)到了行動(dòng)上。
歸根到底,生成式AI的大潮已然不可阻擋,商業(yè)化的征程同樣呼之欲出,在此過程中,不僅需要底層大模型和應(yīng)用層廠商的不斷努力,也同樣需要相關(guān)網(wǎng)安企業(yè)持續(xù)保駕護(hù)航;蛟S有一天,大模型及其安全領(lǐng)域,或許真如周鴻祎當(dāng)年所言,不僅是“一錘子買賣”,更是細(xì)水長(zhǎng)流的“安全即服務(wù)”。
原文標(biāo)題 : 360何以成為大模型廠商的“安全閥門”?
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