周鴻祎：“把大模型拉下神壇，把‘免費(fèi)’貫徹到底”

　　多知網(wǎng)7月31日消息，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在ISC.AI2024第十二屆互聯(lián)網(wǎng)安全大會數(shù)字安全峰會上宣布360安全大模型正式免費(fèi)。

　　“我們要把大模型拉下神壇，把‘免費(fèi)’貫徹到底，不僅為個(gè)人用戶提供免費(fèi)服務(wù)、為中小企業(yè)提供免費(fèi)服務(wù)，而且要在行業(yè)內(nèi)，第一個(gè)宣布安全大模型免費(fèi)，讓人人都能獲得大模型帶來的技術(shù)紅利”， 周鴻祎表示。

　　周鴻祎在現(xiàn)場指出，安全大模型要與安全業(yè)務(wù)深度融合，模型不是產(chǎn)品，而是能力，能力要結(jié)合“場景”，產(chǎn)品化才能發(fā)揮價(jià)值。

　　“為了訓(xùn)練360安全大模型，我們投入了20年安全數(shù)據(jù)知識積累、10年AI技術(shù)沉淀、80名AI算法專家、100名安全專家、利用5000卡算力資源，花費(fèi)了200多天進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)優(yōu)?？梢哉f，360安全大模型集360多年沉淀和全部功力于一身，就像一位在山中閉關(guān)修煉多年的‘高手’。這位‘高手’目前已在終端、安全運(yùn)營、安全服務(wù)等諸多業(yè)務(wù)場景落地實(shí)踐。”

　　現(xiàn)場，周鴻祎也分享了360安全大模型在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中取得的突破，通過對全網(wǎng)安全數(shù)據(jù)和知識進(jìn)行提煉、壓縮和蒸餾，360安全大模型實(shí)現(xiàn)對全網(wǎng)安全知識的深度理解。

　　未來，在大模型的幫助下，本地安全大腦“無需聯(lián)網(wǎng)”，在封閉網(wǎng)絡(luò)中也能獲得全網(wǎng)數(shù)據(jù)和知識的幫助。

　　“我們要把免費(fèi)貫徹到底，不僅為個(gè)人用戶提供免費(fèi)服務(wù)、為中小企業(yè)提供免費(fèi)服務(wù)，而且要對購買360標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的用戶免費(fèi)提供大模型標(biāo)準(zhǔn)能力，對已經(jīng)購買360產(chǎn)品的用戶免費(fèi)升級安全大模型。讓人人都能獲得大模型帶來的技術(shù)紅利，實(shí)現(xiàn)安全行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力變革。”周鴻祎表示。

　　另附周鴻祎演講全文：

　　感謝各位領(lǐng)導(dǎo)、各位專家、各位安全行業(yè)的同仁，很多人給我發(fā)微信關(guān)心我的手?jǐn)嗔藳]有，感謝大家的關(guān)心，很幸運(yùn)我的手沒什么大問題。

　　昨天鬧了一個(gè)笑話，到今天想想反應(yīng)了安全行業(yè)人的特點(diǎn)。

　　一是安全的人都很執(zhí)著，碰到什么先琢磨問題。二是有比較二的精神，要親身試驗(yàn)、親身鉆研，所以以后大家在實(shí)驗(yàn)物理安全問題不要拿自己的手做實(shí)驗(yàn)，火腿腸和黃瓜可能更合適一點(diǎn)。

　　今年是第十二屆ISC大會，ISC創(chuàng)辦大會的時(shí)候就希望它不是360自己的閉門客戶銷售大會，而是成為行業(yè)盛會，成為行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)。

　　感謝大家12年來對我們的支持和參與，今年升級為ISC.AI，剛才幾位專家和幾位領(lǐng)導(dǎo)的發(fā)言也提到，安全和AI已經(jīng)緊密的交織在一起，AI會帶來更多的安全問題，同時(shí)AI又可以成為安全可能性的解決問題的手段和技術(shù)。所以，今年我覺得一定是人工智能的元年，人工智能未來會掀起一場工業(yè)革命。

　　回顧過去12年我一共講了12次主題，每次說能夠踩住安全行業(yè)新的風(fēng)向，能夠找到行業(yè)在那一年的痛點(diǎn)和剛需。今天就分享一下360在安全大模型方面的思考和成果。

　　我的演講風(fēng)格比較像數(shù)字人，板著臉講緞子，大家都說我太缺乏感情了。我今天也煽煽情，講幾個(gè)小故事。

　　我辦ISC的時(shí)候受美國的啟發(fā)，每年參加ISC是全球行業(yè)的盛會，我們希望把ISC辦成中國的ISC。

　　2020年3月份，我冒著疫情在舊金山參加ISC，沒想到是我最后一次參加ISC。我接到一個(gè)電話說趕快讓我回國，公司要宣布一些事情怕你有風(fēng)險(xiǎn)，我就莫名其妙的買了機(jī)票回來了，剛一落地360宣布發(fā)現(xiàn)了美國的APT攻擊，后來ISC取消了我們公司的參會資格。

　　不僅僅是因?yàn)檫@件事，后來我們陸續(xù)捕獲了情報(bào)機(jī)構(gòu)對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施、科研單位、政府機(jī)構(gòu)長達(dá)十余年的網(wǎng)絡(luò)滲透和攻擊，打破了西方國家對我們原來單向透明的優(yōu)勢。

　　很多人可能不知道，大家知道中國有不少公司被實(shí)體清單制裁，但我們是很少見的被美國雙重制裁。2022年美國國會有國家網(wǎng)絡(luò)安全的報(bào)告，12次提到360，認(rèn)為360為中國最具威脅的網(wǎng)安企業(yè)。所以，我們這個(gè)行業(yè)確實(shí)用心的很多，但是銷售做的好還得靠吹牛。

　　我們是這個(gè)行業(yè)里唯一被美國制裁的公司，可能從反面也證明了360確實(shí)有一些技術(shù)能力和實(shí)力，我們堅(jiān)定不移的站在維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的第一線。

　　2016年為了與國家利益保持一致，深度參與國家網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)，360從美股退市，原來360可能是一家美股上市公司，有很多投資人是外資。退市之后回歸國內(nèi)變成全內(nèi)資的民營企業(yè)，所以回歸國內(nèi)之后，我們也擺脫了很多束縛，取得了很多成果。最重要的是探索了數(shù)字安全上的中國方案，破解了看不見國家級網(wǎng)絡(luò)攻擊的卡脖子難題，累計(jì)捕獲了境外國家級APT組織54個(gè)，其中360獨(dú)立首次發(fā)現(xiàn)并命名的占98%。

　　我們也首創(chuàng)了實(shí)網(wǎng)實(shí)戰(zhàn)實(shí)冰攻防的理念，支撐國家級的攻防，完成國家戰(zhàn)略科技攻關(guān)?；貒院笪覀冸m然做民家企業(yè)，但是也成為了國家的重要戰(zhàn)略力量。

　　但是，取得成果的背后，我也要吐吐槽訴訴苦，不要得意，10年累計(jì)投入了將近300億人民幣，研發(fā)投入等于網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)里超過第二名到第十名的總和。算力的投入在全國有200個(gè)數(shù)據(jù)中心，20萬臺服務(wù)器，1萬匹智算中心算力，有2000位核心專家，數(shù)萬位簽約專家，亞洲最大的高級白帽子黑客團(tuán)隊(duì)。數(shù)據(jù)積累總規(guī)模達(dá)到2.2EB、每天新增1.5PB、總樣本量320億、惡意樣本52億，網(wǎng)絡(luò)測繪數(shù)據(jù)總量300億條，有的同行很激進(jìn)，把公司里的現(xiàn)金轉(zhuǎn)成營收賬款。

　　360至今形成了比較奇葩的商業(yè)模式，用互聯(lián)網(wǎng)廣告的收入、補(bǔ)貼安全業(yè)務(wù)，這里我也特別感謝廣大的用戶支持，你們?yōu)閲以诳磸V告。

　　投入巨大、壓力巨大，但是360并不后悔，我們會繼續(xù)持續(xù)投入為國家網(wǎng)絡(luò)安全貢獻(xiàn)力量。

　　現(xiàn)在AI的浪潮勢不可當(dāng)，我覺得來了對我們來說是一次工業(yè)革命的機(jī)會，對安全行業(yè)也是一個(gè)機(jī)會。大模型重塑所有的行業(yè)、所有的產(chǎn)品，英偉達(dá)成為全球市值第一，意味著大模型時(shí)代的來臨。我們能不能利用AI實(shí)現(xiàn)安全技術(shù)的突破，360雖然取得了一些成績，但是花了巨大的代價(jià)，AI能不能幫助我們降本增效。

　　行業(yè)有個(gè)共識，2023年是模型之年，百模大戰(zhàn)解決了模型從無到有，從0到1的過程。2024年不要卷模型了，要看應(yīng)用，我們看到最重要的場景就是“安全”。

　　我們分析一下安全行業(yè)有很多痛點(diǎn)能用AI解決。

　　比如海量的數(shù)據(jù)分析難、快速的處置難、追蹤溯源，安全專家人力不足，有了大模型之后，這些痛點(diǎn)都能夠得到快速的解決，這是我們的期望。

　　同時(shí)AI也帶來了新挑戰(zhàn)，包括兩個(gè)層面，一是AI一定會成為壞人的工具，包括如何編寫攻擊軟件、編寫釣魚網(wǎng)站。網(wǎng)絡(luò)安全是人跟人的對抗，未來會生成人和機(jī)器的對抗，最后發(fā)展成機(jī)器和機(jī)器的對抗。

　　所以，我覺得必須要用AI應(yīng)對AI升級的安全問題。

　　大模型自身的安全風(fēng)險(xiǎn)也帶來前所未有的挑戰(zhàn)，這個(gè)我就不細(xì)講了，因?yàn)椴皇墙裉煊懻摰年P(guān)鍵，我要根據(jù)吳世忠院士的PPT把我的改一下。

　　我有一個(gè)觀點(diǎn)，AI帶來的安全問題用傳統(tǒng)安全思路解決是不行的，因?yàn)锳I比傳統(tǒng)的軟件要聰明。所以對AI就得用魔法打敗魔法，以模治模，必須用大模型解決大模型的安全問題。

　　我們的結(jié)論是AI做安全，既解決安全的老問題，就是傳統(tǒng)安全問題，也要解決安全的新問題。

　　最近大家都在關(guān)注自動(dòng)駕駛，我前幾天還特意體驗(yàn)了一下無人駕駛出租車。我覺得用AI重塑安全，本質(zhì)上是AI建立的路標(biāo)是否能做到自動(dòng)駕駛，自動(dòng)駕駛從L1到L5設(shè)了5個(gè)級別。

　　最近自動(dòng)駕駛有突破大家都知道，原來是基于規(guī)則，特斯拉雇了上千名工程師到處寫規(guī)則，但總會遇到?jīng)]有想到的規(guī)則，就會改軟件。現(xiàn)在自動(dòng)駕駛行業(yè)引入大模型，引入了流行很時(shí)髦的算法叫“端到端”，實(shí)際從規(guī)則驅(qū)動(dòng)變成學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)，只要你有足夠多的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)和知識的訓(xùn)練，就能讓自動(dòng)駕駛?cè)〉帽容^大的突破。

　　我倒不是做廣告，昨天夾我手的那輛車?yán)以诼飞祥_了30多分鐘，各種復(fù)雜的路況，全程脫離方向盤居然能開下來，讓我確實(shí)覺得自動(dòng)駕駛可能在明年就會實(shí)現(xiàn)真正的無人駕駛。

　　所以，安全也應(yīng)該提出這樣的L1-L5的目標(biāo)，看一看用AI是不是讓安全整個(gè)發(fā)現(xiàn)和運(yùn)營實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

　　借鑒傳統(tǒng)汽車的自動(dòng)駕駛，安全上也一定要走大模型的發(fā)展之路，所以發(fā)展安全大模型，是安全邁向自動(dòng)駕駛的必由之路，也一定是成功之路。

　　但是大模型做起來容易，做好了很難。

　　一個(gè)基本的事實(shí)，現(xiàn)在很多同行拿一個(gè)開源大模型訓(xùn)一點(diǎn)安全知識，做一個(gè)百科問答，這是造不出真正的安全大模型，只能夠副駕駛坐一個(gè)像教練一樣做指引，但是并不能自動(dòng)的幫你開車。實(shí)際效果都還限于宣傳，離實(shí)用還是有距離。

　　為什么打造安全大模型難在哪?

　　首先，剛才兩位院士講了跨學(xué)科，光是做安全，但是沒有做互聯(lián)網(wǎng)大模型、大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，是沒有做搜索、做自然語言處理的經(jīng)驗(yàn)技術(shù)，光是用開源模型改可能不太行。

　　二是現(xiàn)在證明模型不光是越大越好，一定規(guī)模的大模型知識含量、知識密度、知識準(zhǔn)確度越高，效果越好。所以，要有海量高質(zhì)量的安全知識，數(shù)據(jù)不等于知識，把很多知識訓(xùn)練大模型，會把大模型訓(xùn)練傻，數(shù)據(jù)要經(jīng)過提煉才能變成知識。三是與安全業(yè)務(wù)深度融合，我們提出來大模型要變成打造新質(zhì)生產(chǎn)力或者新質(zhì)戰(zhàn)斗力核心引擎的時(shí)候，是不能做聊天機(jī)器人和副駕駛的，它更多是像玩具和助理，知道與安全業(yè)務(wù)深度融合才能提高效能。

　　360是國內(nèi)唯一具備AI能力和安全能力雙重優(yōu)勢的廠商，我們有自研千億的大模型360智腦，有性能堪稱千億的數(shù)據(jù)極左模型，打造了知識管理、情報(bào)分析等一系列模型。

　　360花了那么多錢干了什么?這些年有世界上最大的知識安全庫、安全專家團(tuán)隊(duì)、全領(lǐng)域強(qiáng)覆蓋的實(shí)戰(zhàn)安全場景。我們能夠發(fā)現(xiàn)那么多國家級的APT，能夠支撐國家級的網(wǎng)絡(luò)演習(xí)，每天通過全球十億終端，每天都在跟大量黑客、網(wǎng)軍做斗爭，所以場景特別豐富。

　　實(shí)話說，過去一年里我們的大模型也面臨著學(xué)習(xí)的過程，最開始我們也很興奮，以為大模型無所不能，什么都能干。我們大概接了100多個(gè)PoC，最后70%的項(xiàng)目都失敗了。等我們總結(jié)了方法之后，才形成一些成功的項(xiàng)目，才總結(jié)了一些經(jīng)驗(yàn)。

　　實(shí)際上有5個(gè)誤區(qū)：

　　一是做大模型不要宏大敘事，總想脫離具體場景搞一個(gè)宏大的產(chǎn)業(yè)大模型，實(shí)際是很難交付的;

　　二是不要追求萬能，很多企業(yè)老是想做萬能大模型，說解決所有的問題，事實(shí)上大模型做不到;

　　三是有人以為有大模型就可以把原來的IT系統(tǒng)，原來的數(shù)字化系統(tǒng)一腳踢掉，這個(gè)錯(cuò)了，大模型只是個(gè)大腦，可能只有嘴巴和耳朵，加上原來的IT系統(tǒng)，大模型才能有手跟腳，才能進(jìn)入自動(dòng)駕駛狀態(tài);

　　四是很多單位認(rèn)為做大模型可以彎道超車，跳過數(shù)字化階段，但是一個(gè)單位如果沒有數(shù)字化的積累，就沒有數(shù)據(jù)，就沒有知識，是做不出自己的大模型;

　　五是微軟創(chuàng)造性的提出Copilot是比較合適，但是在業(yè)務(wù)上Copilot的模式我們認(rèn)為不是很適合，不要迷信用戶提示詞，提示詞是目前中國用戶、企業(yè)用戶使用人工智能最大的障礙。

　　簡單總結(jié)方法論，關(guān)鍵的問題是找到問題的關(guān)鍵，只要我們改變思路，不追求全能大模型，而是一個(gè)大模型在企業(yè)里找到一個(gè)場景，找到一個(gè)細(xì)分的切口，一個(gè)模型干一個(gè)事，就不要期望做一個(gè)模型，又能寫詩又能作畫還能腦筋急轉(zhuǎn)彎，還能解決企業(yè)和政府之間的問題，這是不現(xiàn)實(shí)的。所以找垂直場景。

　　二是由多個(gè)專業(yè)模型組合起來工作，每個(gè)模型都可以更小，如果按照這個(gè)思路，很多問題就迎刃而解。我們不要建立對模型參數(shù)的迷信，OpenAI只是大模型發(fā)展的一條路、一種方向，它的目標(biāo)是要卷萬億、百萬億等模式，我們做參數(shù)百億就夠用，不需要那么大的參數(shù)，算力上也不需要百卡、千卡，有的時(shí)候幾卡甚至單機(jī)，單個(gè)4090就可以跑起來。

　　所以在成本上不需要上千萬、上億的資金，很多企業(yè)有百萬、幾十萬的錢就可以開始有自己的大模型。

　　能力上，目前開源的模型，國內(nèi)提供的模型能力即使跟GPT-4有點(diǎn)差距，但足夠好用了，這樣做出來的模型響應(yīng)速度更快，用戶體驗(yàn)也更好。

　　比如360AI瀏覽器，原來用一個(gè)千億模型速度很慢，現(xiàn)在換了5個(gè)百億模型共同支撐，速度提高了10倍。最重要的解決數(shù)據(jù)安全問題，保障企業(yè)的數(shù)據(jù)安全，模型一定要私有化部署，這樣的模型對人才、訓(xùn)練、工具的要求都降低了很多。

　　所以，360安全大模型是這套方法論的最佳實(shí)踐。模型不再是問題之后，最重要的找明星場景，明星場景就是在企業(yè)里看向上對付決策者，向下考慮基層員工，對外考慮客戶和產(chǎn)品服務(wù)，對內(nèi)考慮內(nèi)部管理流程。在這里找4個(gè)10倍，能不能找到一個(gè)場景，減少10倍的人力，降低10倍的成本，提高10倍的效率，提升10倍的體驗(yàn)，按這個(gè)思路找痛點(diǎn)。

　　目前用成功大模型的案例，很多國外的，都是在已有的場景中用AI賦能和改進(jìn)。所以我們在安全上找了6個(gè)場景，攻擊的檢測、運(yùn)營的處置、追蹤溯源、知識管理、數(shù)據(jù)保護(hù)大模型、代碼安全與漏洞分析，訓(xùn)練了6個(gè)專家模型。

　　這個(gè)簡單講一下，找場景是第一個(gè)要點(diǎn)，第二個(gè)是知識管理，知識密度和知識質(zhì)量是實(shí)現(xiàn)智能化升級的關(guān)鍵。

　　當(dāng)模型出現(xiàn)涌現(xiàn)，并不是模型越大越好，現(xiàn)在證明對知識的要求非常高，但是很多公司知識散落在企業(yè)內(nèi)部非常碎片化，有很多知識是數(shù)據(jù)里要進(jìn)行二次加工，有些知識在員工大腦里，如何把這些知識捕獲下來，實(shí)際是非常重要的。

　　方法論第三，我們講專家協(xié)同。因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)一個(gè)功能，需要有一套技術(shù)架構(gòu)，把多個(gè)大模型進(jìn)行協(xié)同工作，傳統(tǒng)的MoE架構(gòu)只能實(shí)現(xiàn)簡單的任務(wù)路由分發(fā)，專家模型之間不能協(xié)同，難以勝任復(fù)雜任務(wù)。所以用大腦多功能分區(qū)的原理，首創(chuàng)了CoE的架構(gòu)，所謂CoE就是專家協(xié)同，使得多個(gè)專家模型形成整體。

　　方法論四，構(gòu)建重要的智能體。就是所謂Agent框架，大模型和人腦非常類似，但是至今比不上人腦的原因，人腦有快思考、慢思考兩種方式。大模型常見的是快思考，問2+2等于幾，他脫口而出。但是真的有復(fù)雜的問題，比如寫一篇論文、做分析，人類是需要慢思考，需要調(diào)動(dòng)規(guī)劃和反思、邏輯推理能力，速度慢，準(zhǔn)確性高。大模型目前就是孤零零的大模型，只有快思考沒有慢思考的能力，我們創(chuàng)造性的提出用Agent的框架打造慢思考的系統(tǒng)，通過知識和工具、增強(qiáng)大模型的規(guī)劃，打造大模型的慢思考的能力。

　　方法論五：融合工作流。企業(yè)大模型不是顧問，不能靠做一個(gè)聊天機(jī)器人解決問題。所以需要通過工作六軟件和用戶原來的IT系統(tǒng)融合貫通，相當(dāng)于把大模型看成工作節(jié)點(diǎn)和原來企業(yè)的組織人員不同的業(yè)務(wù)用工作流連在一起?，F(xiàn)在國際上看，工作流軟件的重要性越來越重要。

　　最后講一下效果，這套方法論的指導(dǎo)下，我們打造了360安全大模型，經(jīng)過對比和測試，在安全能力上超過了GPT-4，我說的是安全能力，其他的能力不跟它比，因?yàn)樗侨芄谲姡覀兪菍ｍ?xiàng)冠軍。

　　為了訓(xùn)練安全大模型，實(shí)際安全大模型是6個(gè)小模型，我們投入了20年積累了安全數(shù)據(jù)知識積累，10年AI技術(shù)沉淀，80名AI算法專家，100名安全專家，調(diào)度了5000卡算力A800和H800的算力資源，200天的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)。

　　下面介紹兩個(gè)方面的專家能力，一是360的攻擊檢測專家模型。傳統(tǒng)的攻擊檢測更多通過特征和規(guī)則，只能做到發(fā)現(xiàn)已知的已知，沒有能力發(fā)現(xiàn)已知的未知和未知的未知。

　　這次通過數(shù)據(jù)量大加人力分析，發(fā)現(xiàn)速度發(fā)展慢。原來基于規(guī)則驅(qū)動(dòng)，這次改成學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)，高密度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，基站的訓(xùn)練、關(guān)聯(lián)日志、攻防圖譜，端到端的能力，已知到未知的能力。利用未知的未知，用360本質(zhì)訓(xùn)練語料，我們可以發(fā)現(xiàn)異常痕跡的發(fā)現(xiàn)。

　　再介紹一下運(yùn)營處置專家模型。長期以來運(yùn)營安全每天都有無數(shù)的報(bào)警，過濾掉不必要的報(bào)警之后，所有的報(bào)警都需要有大量的安全運(yùn)營人員進(jìn)行處理。國內(nèi)面臨的情況是很多企業(yè)雖然買得起安全設(shè)備，但是沒有足夠的人手運(yùn)營。

　　未來五年國內(nèi)安全人才缺口和網(wǎng)約車司機(jī)不一樣，網(wǎng)約車職業(yè)過勝，我們真正缺口是達(dá)5000萬。為數(shù)字安全專家、自動(dòng)化處置安全事件解決人手不足的問題，推動(dòng)運(yùn)營從輔助駕駛走向自動(dòng)駕駛，我們實(shí)現(xiàn)了8個(gè)自動(dòng)化，自動(dòng)檢測、自動(dòng)檢測、自動(dòng)宿愿、自動(dòng)追蹤、自動(dòng)評估影響面、自動(dòng)處置、自動(dòng)驗(yàn)證、自動(dòng)報(bào)告。

　　我反復(fù)強(qiáng)調(diào)，這一年大家有很多爭論，但是大家趨于共識，模型不是產(chǎn)品，模式是能力，能力要結(jié)合場景，產(chǎn)品化才能發(fā)揮價(jià)值。所以我們看看模型是怎么結(jié)合我們的場景?

　　EDR是老產(chǎn)品，有了大模型的加持，波或APT獵殺高端能力上有明顯提升。

　　上周開始的演習(xí)行動(dòng)第一天，通過大模型就捕獲了針對一家企業(yè)的0Dai攻擊。用安全大模型獵殺，過去需要高級專家花費(fèi)數(shù)天以及數(shù)月完成，現(xiàn)在在大模型的幫助下，可以實(shí)現(xiàn)分鐘級對海量化的獵殺。

　　我們把大模型和安全大腦結(jié)合起來，以某大型央企的數(shù)據(jù)為例，它有15萬臺服務(wù)器的資產(chǎn)規(guī)模，過去盤點(diǎn)資產(chǎn)需要30天，現(xiàn)在只需要2天，過去25類數(shù)據(jù)員，700多臺安全設(shè)備需要耗時(shí)15天，現(xiàn)在2天可以完成。

　　過去1天的告警日均1萬條，現(xiàn)在過濾到1000條待處理。所以，這些數(shù)據(jù)過去復(fù)盤報(bào)告需要耗時(shí)1天，生產(chǎn)生成報(bào)告平均需要耗時(shí)10分鐘。過去每人每天處置事件近50個(gè)，三四百人的運(yùn)營規(guī)模團(tuán)隊(duì)，一半多人做告警分析處理，現(xiàn)在每人每天可以處理事件200個(gè)，人效提高300%，這是我們期望達(dá)到的目標(biāo)。大模型直接跟生產(chǎn)力、跟企業(yè)的業(yè)務(wù)直接掛鉤。

　　360現(xiàn)在做安全即服務(wù)，我們認(rèn)為這是未來的趨勢。

　　所以，我們也用安全大模型進(jìn)行賦能，某世界500強(qiáng)公司下屬300家子公司，今年安全大模型賦能之后，僅用了1名專家，配合數(shù)字安全報(bào)告提交5份，僅1個(gè)專家超越了去年8個(gè)專家。

　　我們借用自動(dòng)駕駛L1-L5，360已經(jīng)具備L4，大部分安全運(yùn)營工作通過工作流的方式自動(dòng)完成，為通向未來全自動(dòng)駕駛奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。安全上我們不是跟人搶飯碗，我們要彌補(bǔ)安全行業(yè)的人才巨大缺口。

　　這次實(shí)現(xiàn)了有兩個(gè)最后的亮點(diǎn)，一是重大突破，過去360安全大腦在封閉網(wǎng)絡(luò)下不能用，需要跟云端的大數(shù)據(jù)威脅情報(bào)全面打通，這就限制了單位對我們的使用。

　　這次我們把全網(wǎng)安全數(shù)據(jù)支持做了提煉、壓縮和蒸餾，整個(gè)大模型賦能下，不需要實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)，也能夠?qū)崿F(xiàn)非常強(qiáng)大的查殺功能，將來在部隊(duì)、監(jiān)管敏感環(huán)節(jié)下，360安全大模型+本地大腦，也能實(shí)現(xiàn)對全網(wǎng)數(shù)據(jù)和知識的利用。

　　最后一個(gè)事，我一直說把大模型拉下神壇，把免費(fèi)貫徹到底，不僅為用戶提供免費(fèi)服務(wù)，為中小企業(yè)提供免費(fèi)服務(wù)。我第一個(gè)宣布安全免費(fèi)，產(chǎn)品集成了大模型的能力，對購買360標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品用戶的免費(fèi)提供大模型標(biāo)準(zhǔn)能力，產(chǎn)品加量不加價(jià)，對已經(jīng)購買360產(chǎn)品用戶，也可以免費(fèi)升級安全大模型。所以我們的目標(biāo)，讓人人都用得起大模型帶來的技術(shù)紅利，實(shí)現(xiàn)安全行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力的變革。

　　所以，我們不希望大模型成為少數(shù)廠商掌握在手里奇貨可居的賺錢利器。如果每個(gè)企業(yè)用得起專業(yè)的大模型，我們非常強(qiáng)烈的支持開源，這對整個(gè)中國所有企業(yè)的生產(chǎn)力的提升都會有幫助。

　　最后，請大家掃碼，進(jìn)一步了解和適用360安全大模型。人工智能是我遇到的第一個(gè)技術(shù)，在企業(yè)里從老板到員工，可能都需要進(jìn)行科普、都需要使用?，F(xiàn)在不想花錢，想簡單在公司科普360，想科普人工智能的最好方法是試用360AI搜索和AI瀏覽器。

　　如果還不夠就關(guān)注我的賬號，聽我講陳詞濫調(diào)，謝謝大家!