网络为何如此强大，我们一起聊了聊





此前我们多期《白洞计划》中，都在探讨以深度学习为代表的AI与产业接轨的细枝末节。

其中，数据难以收集、处理任务难、模型训练成本高等等，已经是老生常谈的槽点了。而在众多解决方法中，近期来被提到最多的词就是——“图网络”技术。

简单来说，就是基于图（Graph）数据搭建起来的神经网络。它的特点是，在一开始就能读懂数据，尤其是非结构化数据之间的种种隐秘联系。


比如深度学习看到一张照片，只知道“你和图中另一个女人长得像”，但图网络知道“你们长得像因为她是你妈并且此时内心还有点想揍你”。论逻辑推理能力，后者是不是厉害多了？

但图网络技术究竟该怎么训练？有哪些具体的应用场景？又有着怎样与众不同的坑？真的是让AI萌新们旧愁未解又添新愁。本期《白洞计划》专门寻访了以“图数据平台”实践交互安全的极验，以及其服务的技术应用方，来共同为大家揭开图网络在安全领域的神机妙用。

穿越生死门：萦绕在直播平台头顶的安全之困

按照节目传统，我们本期邀请到的技术应用方，是一家直播平台。在交流过程中，对方的安全负责人孙总可真没少吐苦水，我们这才知道，原来花团锦簇、热闹非凡的直播平台背后，真实的生存环境和技术迭代的需求，简直是“南上加南”。

大致总结一下，目前直播平台面临的安全难题主要有两点：

一个是严峻的黑灰产“薅羊毛”现状。简单来说就是犯罪团伙通过批量账号观看直播，利用签到领福利、充当水军、领活动红包等形式攫取不当收益，消耗平台原本应该发放给主播和真人用户的奖励。但平台在排查问题账号时，如果不能及时快速准确地识别出异常行为，产生漏封、误封，都会造成一定的经营损失，或是影响平台的用户体验，比如说错误地给一个真人用户降低了视频码率。


另一个则是安全防御的投入产出平衡。尽管直播平台往往都会拥有自己的安全技术团队，但从与孙总的交流中我们得知，许多黑灰产或黑客们也在不断更新技术，利用算法攻击服务器、模仿真实轨迹等都已经是常见操作了。对于这种“长期抗战”，企业自身在产业场景行为数据的积累、算法模型的快速迭代等方面往往“心有余而力不足”，如果过度追求安全领域的天顶技术和持续对抗，又会过度消耗企业宝贵的现金资源。

可以说，如何应用数据、应用AI，进而帮助平台降低运营成本，维护健康的直播环境，提升网安保障的性价比，正在成为直播平台，也是千行万业长久生存下去的前提条件与新赛点。