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【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

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）