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    “AI+安全”領(lǐng)域誰(shuí)將脫穎而出,我們發(fā)現(xiàn)了三家高成長(zhǎng)性的公司 | CCF-GAIR 2018

    導(dǎo)語(yǔ):在“AI+安全”領(lǐng)域,我們發(fā)現(xiàn)了三家頗具潛力的公司。下面我們來(lái)詳細(xì)分析,為什么是這三家:

    在 6 月 29 日的 CCF-GAIR 2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)上,CCF-GAIR 的承辦方雷鋒網(wǎng)聯(lián)合近 30 家創(chuàng)投與資本機(jī)構(gòu)、資深學(xué)者與產(chǎn)業(yè)界代表一起,共同為12 個(gè)領(lǐng)域共計(jì) 36 家創(chuàng)新公司頒出 2018 AI 最佳成長(zhǎng)獎(jiǎng)榜單。

    在“AI+安全”領(lǐng)域,我們發(fā)現(xiàn)了三家頗具潛力的公司。下面我們來(lái)詳細(xì)分析,為什么是這三家:

    “AI+安全”領(lǐng)域誰(shuí)將脫穎而出,我們發(fā)現(xiàn)了三家高成長(zhǎng)性的公司 | CCF-GAIR 2018

    一、最佳未來(lái)成長(zhǎng)獎(jiǎng)    DataVisor

    DataVisor 是提供在線欺詐和金融犯罪檢測(cè)服務(wù)的 AI 反欺詐企業(yè),成立初衷是希望利用最先進(jìn)的人工智能技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用,維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)信任與安全。在考量這樣一家企業(yè)是否“未來(lái)”,根據(jù)的是其技術(shù)、創(chuàng)始人還有其團(tuán)隊(duì)。

    傳統(tǒng)欺詐檢測(cè)方法如規(guī)則引擎、設(shè)備指紋、有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí),最大的局限是需要在攻擊發(fā)生后,根據(jù)已知攻擊模式和樣本,檢測(cè)未知攻擊。 DataVisor 采用的無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案結(jié)合人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù),在沒有數(shù)據(jù)標(biāo)簽的情況下檢測(cè)攻擊,并且可以提前檢測(cè)。?

    DataVisor 的兩位創(chuàng)始人 Yinglian Xie 和 Fang Yu均來(lái)自微軟硅谷研究院。這兩位在微軟以“項(xiàng)目零失敗”著稱,在離開微軟創(chuàng)業(yè)后,她們的第一位客戶陌陌聞?dòng)嵳疑祥T來(lái),利用兩位創(chuàng)始人研發(fā)的無(wú)監(jiān)督反欺詐算法幫助陌陌解決了困擾已久的垃圾內(nèi)容的問(wèn)題,大大改善了用戶體驗(yàn)。

    其獨(dú)特技術(shù)的背后,更加依托了一個(gè)強(qiáng)大頂尖的團(tuán)隊(duì)。據(jù)悉其技術(shù)團(tuán)隊(duì)65%以上都取得斯坦福、卡基梅隆等名校博士學(xué)位,并擁有人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、互聯(lián)網(wǎng)安全方面的豐富經(jīng)驗(yàn)。

    DataVisor 在2016下半年進(jìn)入中國(guó),短短幾年就簽下了諸如京東、探探、Elex、獵豹移動(dòng)、Funplus、大眾點(diǎn)評(píng)、今日頭條等大客戶。在今年4月,他們發(fā)布了新產(chǎn)品UML Essentials,希望將大規(guī)模注冊(cè)、用戶獲取的經(jīng)驗(yàn)積累轉(zhuǎn)化成靈活可用的SaaS 服務(wù),降低成長(zhǎng)型企業(yè)在使用反欺詐服務(wù)的門檻。

    二、最佳產(chǎn)品成長(zhǎng)獎(jiǎng)    安恒信息

    提到數(shù)據(jù)挖掘,很多人首先想到的是發(fā)生在美國(guó)沃爾瑪連鎖超市的經(jīng)典案例:“啤酒+尿布”。 

    當(dāng)然"啤酒與尿布"的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國(guó)學(xué)者Agrawal提出通過(guò)分析購(gòu)物籃中的商品集合,從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的算法,并根據(jù)商品之間的關(guān)系,找出客戶的購(gòu)買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算方法--Aprior算法。沃爾瑪從上個(gè)世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中,并獲得了成功,于是產(chǎn)生了"啤酒與尿布"的故事。

    這個(gè)最早期的案例,就是今天大數(shù)據(jù)分析的雛形。今天的數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)顯著提高,算法更是層出不窮,商家通過(guò)數(shù)據(jù)分析了解消費(fèi)群體習(xí)慣,從而獲利,而我們同買尿布的父親一樣,收獲到了數(shù)據(jù)分析為我們帶來(lái)的便捷,節(jié)省了很多選擇的時(shí)間,與此同時(shí),也承受著數(shù)據(jù)監(jiān)控所帶來(lái)的困擾。

    安恒信息的 AiLPHA大數(shù)據(jù)智能安全平臺(tái)(以下簡(jiǎn)稱“AiLPHA大數(shù)據(jù)”)采集安全設(shè)備的日志和流量,形成內(nèi)部安全的大數(shù)據(jù)中心,并結(jié)合大數(shù)據(jù)的智能安全分析能力,幫助用戶發(fā)現(xiàn)潛在的入侵和高隱蔽性攻擊,回溯攻擊歷史,預(yù)測(cè)即將發(fā)生的安全事件等復(fù)雜的安全問(wèn)題。

    AiLPHA大數(shù)據(jù)充分地運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行安全領(lǐng)域的應(yīng)用與研究,利用大數(shù)據(jù)技術(shù),通過(guò)對(duì)多源海量數(shù)據(jù)的威脅檢測(cè)、行為分析和機(jī)器學(xué)習(xí),幫助客戶掌握外部攻擊,資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),人員違規(guī)和業(yè)務(wù)安全,實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)防守”到“主動(dòng)防御”的轉(zhuǎn)型。

    當(dāng)下,大數(shù)據(jù)已被應(yīng)用在人們生產(chǎn)與生活的方方面面——不論是在提升政府治理能力、優(yōu)化公共民生服務(wù),還是在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展中,大數(shù)據(jù)的身影也是隨處可見。 

    “尤其是在這個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代中,安全問(wèn)題顯得越來(lái)越重要。大數(shù)據(jù)作為一種工具,與人工智能結(jié)合,可以在安全領(lǐng)域解決很多問(wèn)題。”杭州安恒信息技術(shù)股份有限公司首席科學(xué)家劉博表示。

    三、最佳商用成長(zhǎng)獎(jiǎng)    默安科技

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的興起和采用,企業(yè)紛紛進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,使業(yè)務(wù)發(fā)生了翻天覆地的變化。

    但與此同時(shí),企業(yè)傳統(tǒng)的邊界安全防御體系也面臨著新的挑戰(zhàn),一方面黑灰產(chǎn)勢(shì)力的不斷擴(kuò)張使得網(wǎng)絡(luò)安全人才缺口變大,企業(yè)面臨需求壓力;另一方面,隨著《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)條例》等法律法規(guī)的相繼出臺(tái)和完善,企業(yè)還面臨著政策壓力。

    自 2016 年成立以來(lái),默安科技就鎖定企業(yè)級(jí)安全市場(chǎng),陸續(xù)推出一系列創(chuàng)新型安全產(chǎn)品,為企業(yè)提供合規(guī)的、智能的、一體的云平臺(tái)安全解決方案,全流程“安全研發(fā)生命周期”解決方案,以及基于甲方視角的資產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)、威脅的統(tǒng)一治理解決方案,旨在幫助企業(yè)逐步建立“AI驅(qū)動(dòng)的下一代企業(yè)安全體系”。

    默安立足于在為企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題,讓基于AI的產(chǎn)品和解決方案在多種場(chǎng)景落地開花,并逐步成為所服務(wù)行業(yè)的通用安全能力。

    目前,不僅默安科技的創(chuàng)新型安全產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)、電商、金融、物流、高精尖制造業(yè)、能源、電力等行業(yè)已經(jīng)獲得認(rèn)可,下一代企業(yè)安全體系的“神經(jīng)中樞”——AI安全大腦也已經(jīng)成功應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)商、政府、教育等多個(gè)行業(yè)。

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