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360 安全大模型为什么是 "非卖品" ?

大模型虽然不是万能的, 但是没有大模型又是万万不能的. 以AI 大模型为动力引擎, AI 正在重塑各行各业, 并快速 "飞入寻常百姓" .

AI+安全以 "模" 制 "模"

2024 年全国两会, "人工智能+" 首次被写入政府工作报告. 报告中提出, 深化大数据, 人工智能等研发应用, 开展 "人工智能+" 行动, 加快发展新质生产力. 作为新质生产力的关键支撑技术, AI 大模型如何+产业, +技术, +场景, 是当前各行各业都在积极探索和实践的问题. 在近日举行的 ISC. AI 2024 第十二届互联网安全大会上, 360 集团创始人周鸿祎指出: "让人人都能获得大模型带来的技术红利, 实现安全行业新质生产力变革. "

AI+安全会碰撞出怎样的火花? AI+安全打造出的安全大模型, 主要解决两方面的问题: 一是利用大模型, AI 能力, 消除传统网络安全的痛点, 以自动化的方式解决发现攻击, 解决攻击和运营处置等问题, 并且填补安全人才的缺口; 二是随着 AI 能力的提升, 新的安全问题又会随之而来, 所以从现在开始要有意识地解决 AI 安全的问题, 所谓 "以模制模" , 就是要用大模型来解决大模型的安全问题.

正是基于上述考虑, 360 公司充分发挥 20 年的安全数据知识积累, 10 年 AI 技术沉淀, 组织 80 名 AI 算法专, 100 名安全专, 利用 5000 卡算力资源, 花费了 200 多天进行训练调优, 最终推出了 "360 安全大模型" . 从实际效果来看, 360 安全大模型的安全能力已经超越了 GPT-4.

在周鸿祎看来, 360 安全大模型的差异化和优越性主要体现在以下几方面: 第一, 在安全领域中, 360 拥有深厚的积累, 包括互联网搜索, 自然语言处理等能力在行业中名列前茅; 第二, 360 之所以能够发现更多国级攻击, 就是因为它通过大数据+人工智能的分析方法, 依托庞大的知识库和样本, 实现了对安全的深刻洞察; 第三, 360 的安全团队与大模型团队通力合作, 形成了有效的方法论, 基于明星场景, 知识管理, 专协同, 构建智能体, 融合工作流等, 持续打磨多专业模型, 并且实现专业模型的协同工作.

目前, 360 安全大模型已在终端, 安全运营, 安全服务等诸多业务场景落地, 不仅显著提升了EDRProducts捕获 0day, APT 猎杀等高阶终端能力, 还实现了安全运营能效的成倍跃升. 有例为证, 360 安全大模型帮助某国有大型企业将告警降噪效率提升 900%, 事件研判时间缩短 96%.

AI 重塑安全, 其终极目标是让安全也能实现 "自动驾驶" . 一旦做到安全的自动驾驶, 安全市场将建立新格局, 安全行业也将迎来新革命. 参照自动驾驶 L1-L5 的分级, 360 安全大模型已经达到了安全的 L4 级自动驾驶水平, 即大部分安全运营工作自动进行, 大模型以工作流方式完成安全运营流程. "打造安全大模型, 是安全迈向自动驾驶的必由之路, 也一定是成功之路! " 周鸿祎如是说.

与其 "卷" 模型, 不如挖场景

现在的大模型市场实在是太 "卷" 了, "百模大战" 已经是不争的事实. 层出不穷的大模型, 不断攀升的模型参数量, 激增的资金和基础设施投入, 都让大模型看起来有些高不可攀. 我们真的需要这么多模型吗? 大模型能够给业务带来多少增值? 大模型的成本还有多少下降的空间? 面对这些疑问, 业界逐渐形成了另一种声音: 与其 "卷" 模型, 不如更多关注大模型如何在行业应用中落地. 周鸿祎一针见血地指出: "落地安全大模型的关键是找准 '明星场景' . "

如果说2023 年是模型之年, 那么 2024 年就是场景之年. 以 360 安全大模型为例, 它正是 360 结合政企业务寻找 "明星场景" 的最佳实践. 360 基于 "攻击检测, 运营处置, 追踪溯源, 知识管理, 数据保护, 代码安全" 这六大场景训练了六专有的专大模型, 解决了安全行业的普遍问题.

在追逐大模型的过程中, 人们往往容易陷入这样的误区, 以为用一大模型就能解决所有问题, 一劳永逸. 但实际上, 针对to B 行业来说, 根据场景设计功能, 并根据功能需求对大模型进行专项训练, 以专业大模型解决专业问题才是正途. 这也正是 360 的思路和方法论. 举例来说, 面对传统攻击检测仅能发现已知威胁的瓶颈, 360 攻击检测专模型以学习为驱动, 通过高密度的数据训练, 基站训练, 关联日志, 攻防图谱等, 进一步增强了端到端的能力, 从而更及时地发现已知和未知的威胁. 再比如, 在繁琐的安全运营场景中, 360 安全大模型与其安全大脑相结合, 可将告警降噪效果提升近 10 倍, 运营人效增加 300%, 并大幅提升在企业资产盘点, 数据接入及解析, 分析研判与溯源调查, 复盘报告等场景下的运营效果和效率.

"用户在不同的场景中, 可能需要大模型提供不同的能力, 也可能需要不同专长的大模型. " 周鸿祎表示, 360 自己要做好以下三件事: 第一, 作为安全厂商, 360 首先要做好安全大模型, 解决好用户在业务安全方面的各类问题, 同时还要解决大模型自身在发展过程中遇到的相关安全问题; 第二, 360 自身拥有大量用户场景, 包括 360 浏览器, 360 搜索, 360 儿童手表和摄像头等, 360 会通过专业大模型对这些Products和服务进行赋能; 第三, 360 让大模型从 "原子弹" 变成了 "茶叶蛋" , 即政企客户能以非常低廉的成本训练和运用自己的专业大模型, 从而极大地推动大模型的普及应用.

前瞻产业研究院发布的 2024 年前瞻中国 AI 大模型场景应用趋势蓝皮书指出, 在未来 AI 大模型的行业应用竞争中, 真正决定企业能否在竞争中脱颖而出的要素, 是谁能找到 AI 大模型最佳的行业落地应用场景, 并且做到真正好用; 对于中小或初创的企业来说, 找到细分行业的细分应用场景, 构建差异化的竞争优势壁垒, 是企业生存下去的唯一途径.

毋庸置疑, 大模型将带来一场新的工业革命. 这就意味着大模型不能只掌握在少数人的手中, 而是要走入千万户, 千行百业. 因此, 大模型不能高高在在, 而是要更接地气, 与不同的场景相结合, 解决实际的业务问题, 真正带来业务价值.

"免费" 有理

ISC. AI 2024 第十二届互联网安全大会带给业界最大的震撼之一, 当属 360 宣布安全大模型免费. 360 的底气何来?

今年四五月间, 一场前所未有的通用大模型市场的 "价格战" 愈演愈烈. 有的大模型定价已经低至 0. 0008 元/千 Tokens. "相对于通用大模型的高成本, 以及公有云的供给方式, 现在通用大模型的价格已经很便宜了, 但是免费基本不太可能. " 周鸿祎对比说, 360 安全大模型是专业大模型, 它免费是有两基本前提的: 第一, 360 安全大模型并不是基于通用大数据, 而且是包括了 6 专业大模型, 只针对购买了 360 标准Products (比如安全大脑, 终端安全或安全服务) 的用户免费提供大模型标准能力, Products加量不加价; 第二, 这些专用的安全大模型并非采用公有云的部署方式, 而是私有化地部署到企业用户内部. 360 的目标是让人人都能获得大模型带来的技术红利, 让每企业都能 "用得起, 用得好" .

360 安全大模型之所以能免费, 说到底, 是 360 看透了模型的本质, 它不是一Products, 而是一种能力, 而这种能力的释放, 需要与场景充分结合, 实现Products化. 所以从某种程度上说, 360 安全大模型是 360 的 "非卖品" , 它通过与 360 全线安全Products的集成, 通过与安全业务的深度融合, 才能真正为用户所用.

从在业内最早推出免费杀毒, "免费" 似乎就成了 360 的一块黄金招牌. 周鸿祎坦言, 当年免费杀毒的这决策比较随性, 因为当时刚刚涉足安全行业, 感觉很多互联网服务都是免费的, 为什么杀毒不能免费. 但就是这种无心插柳, 却无意中做对了. 而今天宣布 360 安全大模型免费, 却是经过了深思熟虑. 360 安全大模型不适合作为一Products单独进行售卖, 必须与 360 的安全Products结合在一起, 深入用户场景才能真正发挥其作用. 这相当于其Products原来是由蒸汽机推动, 现在由于大模型的加持, 变成由电动机推动, 但不会额外收费.

用户采用360 安全大模型, 以及 360 提供的算力, 不需要自己再投入算力和基础设施, 只需将自己的知识, 能力, 经验经过训练, 一次性投入即可, 这边际成本会降得很低.

通过安全大模型赋能安全Products, 有效解决安全人才缺口问题, 同时让所有企业都能享受大模型, AI 带来的普惠, 实现科技平行, 这才是 "免费" 最大的意义所在.

从通用大模型的价格战, 到专业大模型的免费, 这其实是各方在积极探索大模型应用的商业模式. 这会经历一过程, 也需要在技术演进, 应用深化和商业创新上做出平衡. 这就像有人喜欢高档的米其林餐厅, 也有人青睐价格实惠的自助餐, 究竟哪种最适合, 还要看具体的用户, 场景和需求.

360 安全大模型无论从自身的技术能力, 还是商业模式上, 都给专业大模型的发展树立了新的标杆, 也开辟了一条新路.