此前我們多期《白洞計劃》中，都在探討以深度學習為代表的AI與產(chǎn)業(yè)接軌的細枝末節(jié)。
其中，數(shù)據(jù)難以收集、處理任務難、模型訓練成本高等等，已經(jīng)是老生常談的槽點了。而在眾多解決方法中，近期來被提到最多的詞就是——“圖網(wǎng)絡”技術(shù)。
簡單來說，就是基于圖（Graph）數(shù)據(jù)搭建起來的神經(jīng)網(wǎng)絡。它的特點是，在一開始就能讀懂數(shù)據(jù)，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的種種隱秘聯(lián)系。
比如深度學習看到一張照片，只知道“你和圖中另一個女人長得像”，但圖網(wǎng)絡知道“你們長得像因為她是你媽并且此時內(nèi)心還有點想揍你”。論邏輯推理能力，后者是不是厲害多了？
但圖網(wǎng)絡技術(shù)究竟該怎么訓練？有哪些具體的應用場景？又有著怎樣與眾不同的坑？真的是讓AI萌新們舊愁未解又添新愁。本期《白洞計劃》專門尋訪了以“圖數(shù)據(jù)平臺”實踐交互安全的極驗，以及其服務的技術(shù)應用方，來共同為大家揭開圖網(wǎng)絡在安全領(lǐng)域的神機妙用。
穿越生死門：縈繞在直播平臺頭頂?shù)陌踩?/strong>
按照節(jié)目傳統(tǒng)，我們本期邀請到的技術(shù)應用方，是一家直播平臺。在交流過程中，對方的安全負責人孫總可真沒少吐苦水，我們這才知道，原來花團錦簇、熱鬧非凡的直播平臺背后，真實的生存環(huán)境和技術(shù)迭代的需求，簡直是“南上加南”。
大致總結(jié)一下，目前直播平臺面臨的安全難題主要有兩點：
一個是嚴峻的黑灰產(chǎn)“薅羊毛”現(xiàn)狀。簡單來說就是犯罪團伙通過批量賬號觀看直播，利用簽到領(lǐng)福利、充當水軍、領(lǐng)活動紅包等形式攫取不當收益，消耗平臺原本應該發(fā)放給主播和真人用戶的獎勵。但平臺在排查問題賬號時，如果不能及時快速準確地識別出異常行為，產(chǎn)生漏封、誤封，都會造成一定的經(jīng)營損失，或是影響平臺的用戶體驗，比如說錯誤地給一個真人用戶降低了視頻碼率。
另一個則是安全防御的投入產(chǎn)出平衡。盡管直播平臺往往都會擁有自己的安全技術(shù)團隊，但從與孫總的交流中我們得知，許多黑灰產(chǎn)或黑客們也在不斷更新技術(shù)，利用算法攻擊服務器、模仿真實軌跡等都已經(jīng)是常見操作了。對于這種“長期抗戰(zhàn)”，企業(yè)自身在產(chǎn)業(yè)場景行為數(shù)據(jù)的積累、算法模型的快速迭代等方面往往“心有余而力不足”，如果過度追求安全領(lǐng)域的天頂技術(shù)和持續(xù)對抗，又會過度消耗企業(yè)寶貴的現(xiàn)金資源。
可以說，如何應用數(shù)據(jù)、應用AI，進而幫助平臺降低運營成本，維護健康的直播環(huán)境，提升網(wǎng)安保障的性價比，正在成為直播平臺，也是千行萬業(yè)長久生存下去的前提條件與新賽點。
圖數(shù)據(jù)基座上的安全堡壘：新興網(wǎng)絡防護需要怎樣的AI？
上述問題為什么需要特別用圖網(wǎng)絡技術(shù)來解決？從極驗的安全解決方案中，我們或許可以找到答案。
簡單來說，圖數(shù)據(jù)+深度學習所訓練出的圖網(wǎng)絡，在新型網(wǎng)絡安全業(yè)務中扮演了三個重要的角色：
第一重角色是“守衛(wèi)者”。
最直觀地表現(xiàn)在對平臺運營安全的保障上。
在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域存在許多欺詐行為或隱藏攻擊行為，比如惡意爬蟲竊取平臺用戶數(shù)據(jù)，亦或是金融領(lǐng)域一個村子的人組團詐騙借貸，或是電商領(lǐng)域惡意利用平臺漏洞瘋狂“薅羊毛”，如何識別、偵查這些異常行為，就成了一道難題。
而圖網(wǎng)絡的優(yōu)勢在于，能夠針對一些“非結(jié)構(gòu)化”的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)，進而更容易洞察用戶的行為軌跡及意圖。
比如說，許多黑灰產(chǎn)在攻擊網(wǎng)站或App時都會采用一些自動化的腳本，更先進的還會模擬一些真實人類的行為軌跡，借助圖數(shù)據(jù)平臺對正常用戶的行為數(shù)據(jù)進行分析建模，最終生成的神經(jīng)網(wǎng)絡能夠更好地找出這些“工具”留下的把柄，做到提前預警，從而為平臺的數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全保駕護航。
第二重角色是“精算師”。
圖數(shù)據(jù)加入神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個好處，就是能夠直觀地提升平臺的智能處理效率，進而有效地降低運營成本。
要理解這一點，來自極驗交互安全實驗室的閆先生為我們舉了一個現(xiàn)實中的例子。
在服務直播平臺的過程中，極驗發(fā)現(xiàn)他們對于音視頻流媒體的涉黃涉暴內(nèi)容識別有很高的需求，稍有不慎就會面臨審查、App下架整改等風險。但利用傳統(tǒng)的深度學習圖像分割技術(shù)，需要每一幀每一幀地進行處理、識別，背后對應的則是極高的算力成本。
如何對多維度的內(nèi)容實現(xiàn)毫米級的精準識別，能夠認知圖像中復雜關(guān)聯(lián)的圖數(shù)據(jù)平臺，采用分布式和并行訓練的方式，對十億級別的大圖數(shù)據(jù)進行高效學習，能更好地適應此類企業(yè)的業(yè)務需求。
第三個角色是“激活酶”。
最直接的理解就是，作為關(guān)鍵媒介來激活企業(yè)深埋于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
極驗的閆先生告訴我們，目前還有大概60~70%的數(shù)據(jù)沒有真正被大家所利用起來，原因之一就是里面有非常多的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是傳統(tǒng)深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡很難處理的。
未來一旦激活了這些隱形資產(chǎn)，對產(chǎn)業(yè)價值和業(yè)務增長都將會是潛力的極大釋放。
舉個最直觀的例子，社交網(wǎng)絡就是最為典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，A關(guān)注了B，B點贊了C的微博，D又轉(zhuǎn)發(fā)了某個文章，人與人、人與內(nèi)容、話題與文章之間都存在著千絲萬縷的關(guān)系，很難用數(shù)據(jù)庫的形式來儲存。
而通過圖數(shù)據(jù)建模平臺的搭建，將這些關(guān)系型數(shù)據(jù)收集起來，進行上層的算法建模，就可以實現(xiàn)一些前所未有地分析。進而幫助平臺改善用戶體驗，或者真正實現(xiàn)千人千面的商品推送等等，這些都會進一步激活產(chǎn)業(yè)對AI新的價值想象。
當然通過交流，我們也了解到了極驗作為圖網(wǎng)絡技術(shù)的先行者與實踐者，在現(xiàn)實中遇到的一些真實的阻礙。
其中最頭疼的一個，就是客戶層面的技術(shù)疑慮。
閆先生直言，剛開始接觸對方直播平臺的時候，他們對極驗的產(chǎn)品是有一定疑慮的。一方面出于對圖網(wǎng)絡技術(shù)本身的不理解，另一方面則來自于技術(shù)與業(yè)務能否順利耦合的困惑。
在此基礎(chǔ)上，極驗通過對直播行業(yè)的充分調(diào)研，比如分析平臺的支出結(jié)構(gòu)（一部分在寬帶和CDN上，一部分在主播工資上），進而打造了交互模型打擊黑灰產(chǎn)+內(nèi)容模型提升計算效率，這樣一個雙效節(jié)省運營和工資成本的綜合解決方案，才最終拿下。
極驗也告訴我們，在今年7月份，他們剛剛發(fā)布了一款叫疊圖的產(chǎn)品，基于GCN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡）來解決不限于安全領(lǐng)域的各行各業(yè)的業(yè)務難題。
由此看來，今天的產(chǎn)業(yè)智能化浪潮，需要的不僅僅是企業(yè)自身的認知迭代，AI技術(shù)也在一步步挑戰(zhàn)更高的穹頂，突破自身的瓶頸。
與此同時，整個互聯(lián)網(wǎng)和物理世界的數(shù)據(jù)復雜度也會越來越交融，也越來越復雜，無論是安全問題，還是其他諸如業(yè)務增長、體驗優(yōu)化，更優(yōu)質(zhì)的AI與技術(shù)服務，也孕育在這些變局之中。
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