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【网络强国这十年】白帽黑客创业记：“面对安全威胁，不做无动于衷的人”******

　　【网络强国这十年——创业故事篇】

　　在大众眼中，“黑客”一词常常与“病毒”和“破坏”划等号。传统概念中的“黑客”会攻击存在漏洞的系统，而“白帽黑客”则是致力于发现系统漏洞的人，他们使网络系统、软件系统更趋完善，减少网络攻击可能带来的损失。

　　在我国网络安全领域，知道创宇便是一个有代表性的团队，他们是一群网络攻击赛跑的“白帽黑客”。创业15年来，知道创宇的历程也是我国网络安全行业发展的缩影。

　　近日，中国网络空间安全协会理事、中国民间著名白帽黑客团队“安全焦点”核心成员、知道创宇CTO&COO杨冀龙做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈创业经历，讲述创业初心与机遇，并对当下网络安全行业创业者的发展方向给出建议。

　　怀大情怀创业，“微助力”社会发展

　　当时创业，我与安全爱好者朋友聊起来，觉得安全技术还不错，怎么才能产生更大的社会价值？当时我们就提到一句话，还是挺激励我们两个人的，就是爱因斯坦说的，“这个社会是邪恶的，不是因为那些邪恶的人，而是因为那些无动于衷的人”。

　　我们是知道所有黑客的行动、行为和技术、手段、方法的人，我们无动于衷的话，那这个社会就越来越黑暗了。

　　尤其当时，我爸的电脑被各种流氓软件、黑客软件入侵，计算机都没法开机，开机一查病毒，一下十几款，而且很多杀毒软件都杀不了。

　　我们觉得，我们学了这么多网络安全的本事，还是得保护像我爸这样的老百姓。同时，中国要伟大复兴，需要很强的安全技术能力做保障。所以当时就决定创立知道创宇，初心就是为国为民，做一家真安全的、能实际保护整个网络的公司。

　　人工智能时代，做网络安全医院运营商

　　知道创宇应该说从创立的时候定位就是想做一个真安全的公司，或者说一个实战安全公司。因为安全其实分很多品类，比如说有服务类、有设备类，还有运营类，像国外很多都已经走到运营这个阶段了。

　　我们当时创业的时候就发现，中国很多安全厂商是做安全设备，安全设备可以理解为一家医院的医疗设备，已经有这么多优秀的网络设备了，我们再做几个设备，可能有出路，但是也不能解决很大的问题。社会上其实不太需要那么多安全设备，或者说不太需要那么多一个个的技术点，而是需要有人把他们串起来、运营起来，这个是更急迫的问题。

　　由此我们就决定创建一家网络安全“医院”，在医院里有各种各样的设备，有各种各样的器材，但更重要的是里面有大量的“医生”——安全专业人员，帮客户看看这个问题到底怎么回事，需要什么设备我们再上什么设备，这样处理每一个安全问题的成本就降低了，并且效果更好了。

　　而且随着一家网络医院的运行时间越来越长，它会积攒很多很多病例，即积攒很多大数据，有了这些大数据和样本之后，就可以启动AI，用人工智能学习做人工辅助，这个时候我们做很多对症下药、处理问题起来会更加准确，而且会更加快捷方便。

　　所以知道创宇的定位就是做一家网络安全的运营商，做一家类似于医院的运营商，而不是仅仅做一个网络安全设备的提供商，所以这是一个非常大的区别，这么多年，知道创宇其实也一直在这条道路上向前走，也获得了很多客户的信赖。

　　网络安全服务商将成为行业新方向

　　现在中国的网络安全市场是一个“垂直化+纵深化”的市场，怎么说呢？就是中国有很多企业是垂直管理的，它的分支机构遍布全国各地；各地方也有很多安全需求，包括很多厂商、各种政府、各种机构的需求，所以中国的市场是“井”字格形的。

　　安全需要快速应急，甚至安全人员马上就要到现场，如果一家安全公司总部在北京，会发现各地可能就难以覆盖，所以这个时候就会遇到很多安全服务的机会，每一个“井”字格的地方，其实都需要一个小的服务公司或者服务团队，能够迅速到场或者迅速解决问题。所以我认为，未来安全服务商是一个很大的机会，因为毕竟中国有众多城市，还有这么多垂直行业，这么多央企、政府、部委，垂直到每个地方，都有很多安全服务的机会。

　　而安全服务的机会就意味着，创业的小团队需要把客户现有用到的安全产品和设备用得非常好，加上自己的安全功底，把它真正地发挥起来，我认为这是一个很大的市场。

　　第二个市场就是，安全毕竟现在还是在不断发展中，比如现在有些大的行业发展，比如IoT、5G、居家办公等，催生了很多新的安全技术变革，或新的安全条例发布后，很多新的安全设备、安全工具就会有很多新的机会。如果一些公司技术特别好，他们也可以来开发这些技术，或者开发一个个产品工具，这样也能催生一系列的更加专业化的垂直公司的出现。

　　监制：张宁、李政葳

　　采访：孔繁鑫

　　拍摄：雷渺鑫

　　后期：雷渺鑫、孔繁鑫

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）