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8月22日-23日，由创业邦主办的“2023 DEMO WORLD 企业开放式创新大会”在上海顺利举行。

作为国内云原生安全领导厂商，安全狗受邀出席此次活动。

本次大会以“拥抱开放”为主题，聚焦开放式创新，通过演讲分享、专场对接、需求发布、案例展示、榜单评选等多种方式，推动全球创新资源在行业中的流动，加速世界各地的企业在中国成长。

随着数字经济转型的深入发展，安全狗创始人&CEO陈奋敏锐地意识到行业用户对数据安全防护的需求，很早便开始在数据安全领域的布局。依托在数据安全领域的成熟产品数垒及为多家企业用户提供数据安全防护的实践经验，安全狗创始人&CEO陈奋也受邀参与数据安全专场的“AI时代，数据安全的矛与盾”深度对话。

在上海联创管理合伙人朱一凡主持下，陈奋及多位行业嘉宾共同探讨数据安全的合规，以及发展数据安全的价值等系列话题。下面是不同话题中陈奋的具体分享。

数据安全事件频发

主持人：结合例子重点介绍一下最近几年涉及企业安全方面的漏洞，信息泄露之类的安全信息方面问题，以及如何应对?

陈奋：数据安全在过去两年确实受到了高度的关注。前面有专家提到数据是一个全生命周期的动态过程，数据涉及到很多应用系统和存储，因此，数据安全需要建立在传统网络安全基础之上，若没有打好基础，数据安全问题会很容易出现。

比如，去年上海某单位数据泄露事件。这个问题的本质在于网络安全和云安全配置的不当，导致外部可以访问数据。这个案例凸显了在数据生命周期中，尤其是存储环节，必须正确设置基础设施的网络安全，否则会导致数据泄露。类似的云上数据泄露案例很多，例如国外的AWS等。我们进行了云安全检查，发现很多用户的身份密钥都没有得到妥善存储，这是基础的网络安全问题所导致的大量数据泄露。

在最近的案例里有一个是云上客户在数据使用过程中出现安全问题。这个客户是政府部门的大客户，他们的应用开发商（一个备受信任的大型开发商）提供了系统和基础设施。然而，项目经理在开发过程中植入了一个漏洞代码，使得实时数据可以传输到外部。这些实时数据具有高达上亿元的商业价值。这个案例揭示了在数据使用过程中可能出现的问题，而这些问题传统的网络安全手段很难识别，因为这些行为在访问过程中看起来是正常的。这就需要新的方法来防范，如零信任技术，全面管控访问过程，以防止内部泄密事件。

AI赋能信息安全

主持人：AI怎么赋能信息安全？作为创业公司如何保证发展AI过程中大量信息来源的安全性、可靠性，以及信息存储的安全性？

陈奋：在过去几年中，AI技术已经在安全领域得到了引入和应用。然而，关键在于根据不同的场景选择最适合的算法，找到与特定场景最匹配的方法。过去几年，我们已经引入了诸如时序分析、机器学习和神经网络等算法。例如，对于病毒分析，传统的机器学习算法基本足够，而不一定需要运用到当前大型模型的算法。因此，算法的选择与应用场景密切相关。

最近大型语言模型的兴起，网络安全公司也开始探索其在网络安全领域的应用。在某些场景下，大型语言模型的应用是有益的，比如在代码安全性分析中，因为代码本身是非结构化文本数据。同时，安全事件分析中的安全知识也常常是非结构化文本数据，可以用来训练安全助手或安全智能机器人。一些厂商已经在朝这个方向发展。我们也在特定场景中应用AI算法，比如在数据分类和分级时使用AI算法有助于不同行业数据的分类。

我认为选择适合的AI算法非常重要，不是所有情况都需要大型语言模型。去年开始研究AI安全可能不是我们的主业，但是我们也关注到一些重要的领域。例如，人脸识别可能被替代，同时我们在探索如何利用AI防止AI算法的漏洞被绕过，这是一个具有一定难度的挑战。我们还在进行AI鉴帧的研究，以判断视频中的人脸是由生成式算法生成还是真实存在的，监管部门也对此非常关注。当一些领导人的视频被替换时，这可能引发政治事件，因此我们也在关注新的AI鉴帧技术的发展。

数据里的三方平衡

主持人：能否用简洁的话语表达一下数据的所有权、共享方式以及政府的角色这三者之间的关系，以及如何建立平衡，确保信息安全并实现可持续发展？

陈奋：在这三者之间，每个角色都有自己的定位。政府在其中是规则的制定者、监管者、数据的拥有者，同时也是向外提供服务的角色。政府在整个数据安全产业的发展中扮演着至关重要的角色。作为网络安全从业者，我们更多地致力于保护角色，为规则制定者提供数据安全监管、保护和交换交易的手段。数据安全公司在这个过程中也能够承担重要的职责。

陈奋对于AI及数据安全独到的见解获得现场嘉宾及观众的认可。作为数字时代下的重要安全基座，数据安全技术和产品的持续发展依旧十分关键。安全狗将坚持“忠诚守护 值得信赖”的理念，持续打磨云安全、（云）数据安全系列产品，助力行业用户的数字经济转型，护航国家网络安全体系健康发展。