由51CTO举办的WOT”互联网+”时代大数据技术峰会上，来自360云技术总监刘浩做了以《让万物安全互联》为主题的演讲。
【嘉宾简介】
刘浩，先后供职于百度和360，历任百度高级研发工程师、经理、360 基础架构高级技术经理等;带领团队构建了360 CDN平台、运维自动化平台、360云等基础架构平台，主要从事云计算、CDN、运维自动化等相关方向的开发和团队管理工作。
演讲开始，刘老师表示，互联网就是通过不停的颠覆再不断的进化，而安全也一样。此次演讲的题目定为《让万物安全互联》，主要讲360云安全大数据方面的技术实践。
360云能解决哪些问题?
他认为，360在过去的十年里做了两件事，一件事是用安全思维做互联网，另一件事是用互联网思维做安全。云是大数据非常重要的载体，是大数据的开始，云是未来IT发展的趋势和业务交付的主要形式。360拥有复杂多样的产品线，因此360的云能够轻松应对复杂的用户场景。在360对外输出云和云安全的能力之前，自身已经是云和云安全重度的用户和参与者，360自身的业务已经是非常的复杂。
360云相比其他云有何不同，有何特殊，能解决哪些问题?刘老师介绍说，360云为转型云计算用户提供安全的公有云，为特殊行业用户提供安全的行业云，为渴望安全的用户提供安全云服务。360云的核心价值是降低资源使用成本，把繁杂、冗长的运维工作过程变成鼠标快速滑动与点击。此外，360云，不仅是弹性，它基于360的安全架构为底层的支撑。
云、大数据与安全的故事
传统的安全有一个边界的概念，安全就是边界，这是传统的安全。但是云计算、大数据时代，网络边界变得不再清晰。本身我们处于互联的时代，实际成为一个无边界的网络。随着网络的泛化和无边界化，边界思想越来越不适应整个网络的发展现状。
传统的边界防御一般主要是基于包过滤，包括应用层特征检测，依赖这些先验知识做边界防御。但是现在在云的时代，原来一些特点，比如说速度快、可阻断、处理能力强，这种更多的是基于你的先验知识是足够的情况下。在云时代，未知威胁的发现能力对它是最大的挑战，因为现在未知威胁出现的速度会非常快，而且种类会非常多，串接的可靠性也比较差。
在这样的背景下，刘老师表示我们一定要了解大数据，并概括出了大数据处理的三个“不是，而是”原则：
大数据不是随机样本，而是全体数据。例如：谷歌有一种流感预测，这个流感预测效果还是比较高的，一般比美国官方的发布早两周左右，而且准确度跟美国官方结果的关联度大概在97%、98%。它的依据就是我每天有几十亿次用户的数据，里面会做处理，比如用户流感方面的，比如用药方面的东西，这是一个非常经典的例子。它其实就是用全样本数据做分析，这也是大数据的魅力所在。
大数据不是精确性，而是混杂性。在我们现在这种技术条件下，任何的大数据量的时候，一定会混杂进来非常非常多的叫噪声数据也好，或者叫脏数据也好。我们还是举一个例子，比如豆瓣的影评，大家看电影上面搜一下影评，这个评分还是非常准的。但是在一个电影刚开始上映的时候，这个评分不一定会准，因为可能会有一些水军，五毛党啊，去灌一些评分。这时候这种大数据处理就会带来很多的挑战，比如你怎么把这些数据滤掉，或者你大数据的处理系统和规则怎么来容错这些数据。
大数据不是因果关系，而是相关关系。过去我们可能会问一个现象的发生到底是什么原因，而现在我觉得大数据的很多应用应该是考虑这种关联性，就是出现一个事情的时候会关联一些什么东西。比如现在电商里面比较多的，买一本书的时候，它会给你推荐一些其他的书，其实这个是相关关系的应用。它不会发掘你为什么买这本书，它只是会用大数据处理相关的关系。
谈大数据，先谈大数据能力。360的大数据服务器规模超过40000台，总存储数据量接近1000PB，每天新增1PB。每天计算任务数超过10万个，每天计算处理数据量超过10PB。通过核心技术——大数据引擎来处理，具体可以看看下面这张图：
上图中，左侧是不同的数据收集，我们用不同的数据收集方案，不同的数据流，接入到我们的存储里面去，接入到我们超过2000PB的存储能力的数据存储平台。这个数据存储平台，因为我们后面的大数据挖掘计算，还有历史数据行为分析，提供存储基数。在这两个分析平台之上，我们会生成一些库，比如说一些行为模型库，这些行为模型库会反馈到历史数据分析里面去。所以我们生成一些应用的数据，比如说漏洞的利用攻击，隐蔽信道，可疑行为，APT的过程，甚至一些应用数据，会提供到外面的应用产品上面去。
一个很典型的应用就是云查杀，360通过建立云查杀(Cloud Security)技术体系，解决样本的爆炸式增长的业内难题，颠覆传统病毒查杀概念。云查杀应该是360云第一次引入安全行业的一个经典案例。如今，互联网的发展让病毒、木马传播速度，还有变异的速度非常的快，原来的安全防护模式已不适用。在这种情况下360把云查杀，还有大规模的机器学习引入了安全行业。用大数据的方式完成样本推演，利用QVM人工智能引擎，基于海量数据挖掘、引入机器智能学习算法，有效准确识别未知恶意软件，是人工智能技术在计算机安全领域中的首次大规模商业应用。云查杀的流程是怎样的呢?看下面这张图：
演讲最后，刘老师简单介绍了360的威胁情报体系是如何用大数据技术解决未知威胁的识别难题，大数据的关联分析架构，以及基于攻防平衡的云安全，还有威胁态势感知能力。他表示，基于以上所有内容，他们希望能让万物安全的互联。
