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提升整体安全防御能力 为数字化转型保驾护航——浪潮云安全云ISP实践与思考******

　　左鹏

　　党的二十大报告中指出，要“强化经济、重大基础设施、金融、网络、数据、生物、资源、核、太空、海洋等安全保障体系建设”。2022年，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》三大重磅政策从“立”而“行”，国资委相关政策陆续发布，区域性政策集中释放，网络安全产业正面临前所未有的发展机遇。同时，国际安全形势愈演愈烈，网络安全空间攻防对抗持续加剧，安全需求不断演变进化。

　　在政策支持与需求双向拉动之下，作为行业云安全运营专家，浪潮集团旗下浪潮云依托“AI+大数据”能力，以安全运营的理念打造浪潮云安全云ISP，构建安全运营中心平台，以浪潮云在全国建立起的一朵最大的分布式云为依托，形成服务模式创新，实现覆盖上千客户的分布式安全运营；同时，以“平台+服务”模式，升级打造安全产品体系，为用户提供覆盖云原生安全、数据安全、云密码服务、容灾备份以及安全运营等安全服务。

　　共创共赢

　　专业安全荣获权威认可

　　2022年，在与用户、合作伙伴的共同努力之下，浪潮云在多个安全细分领域取得傲人成绩。宏观层面，浪潮云积极参与国家监管部门对云业务安全合规的监管，在保证业务合规经营的基础上，以扎实的安全技术能力及落地经验为国家安全合规监管工作建言献策，备受国家及地方相关部门认可。

　　在云原生领域，依托多年积累的云计算及安全服务经验，结合全国最大的分布式云场景，浪潮云提前布局云原生安全持续发力，构建了完备的云原生安全能力，可满足各行业用户的原生应用安全需求，《2021-2022年中国云安全市场研究年度报告》报告显示，浪潮云位居云原生安全市场第一位。同时，浪潮云全新升级迭代的云原生安全资源池V2.1产品，在当前国内唯一的云原生安全成熟度评估中收获首批L4级别的认证。

　　中国云原生安全市场第一位/云原生安全成熟度L4级别认证

　　护航安全

　　安全运营助力数字强省

　　荣誉来自孜孜不倦的实践探索。基于在安全领域的专业创新和精准洞察，浪潮云打造“123”安全运营体系，即1个安全运营平台，2个联合安全实验室，3个中心（安全咨询中心/威胁情报中心/安全运营中心），持续增强面向用户的行业云安全运营能力。

　　数字政府安全运营体系

　　2022年，以云御安全运营中心V3.0为核心产品的浪潮云安全云ISP，成功中标某省大数据局数字政府安全运营中心项目：通过完善网络安全态势感知平台，扩大安全态势感知平台范围，推进与各类政务业务系统的对接，形成全省一体化安全监测能力。同时，以特色的“AI+威胁情报”能力赋能数字政府安全威胁闭环处理，全面助力数字政府打造“责任明晰、安全可控、能力完备、协同高效”的网络安全体系。

　　全域创新

　　多维发力夯实产品序列

　　2022年，浪潮云始终以数据安全作为核心研究方向，并与国内高校及国家级科研机构成立联合实验室，关注数据全生命周期的安全防护，用充实的技术实力保障云上用户业务安全稳定，通过运营让安全真正产生价值。

　　浪潮云主打“云服务+密码”的形式，为云上客户提供安全、可靠的商用密码服务能力。在政务市场率先以服务目录形式按需提供商用密码能力，帮助客户“省钱、省事、省心”地完成应用国产密码改造，在西南某市，协助云上20多套业务系统顺利通过商用密码应用性安全评估。

　　浪潮云密码服务平台

　　在数据容灾备份方面，浪潮云基于不同行业灾备需求场景，形成了跨云容灾、混合云容灾、应用双活、多服务商互备等方案，在全国多地建立了同城双活以及异地灾备中心，形成数据安全的最后一道防线。

　　浪潮云同城双活灾备中心

　　心之所向

　　以云原生吹响前进号角

　　在数字化转型的“深水区”，不断变化的安全风险催生出更加多元的安全体系建设需求。面向2023年，浪潮云安全云ISP将充分依托数据运营优势，聚焦云原生及SASE方向，打造“原生平台安全”、“原生应用安全”、“原生数据安全”三个原生安全产品系列，打造覆盖“云、网、边、端”的全栈安全产品，夯实一体化云原生安全服务体系，以“平台+服务”的模式为客户提供更优质的产品及服务能力。

　　在新一代行业云MEP战略的加持下，浪潮云将继续携手“浪潮云安全联盟”生态伙伴，广泛汇聚安全行业各领域人才，推动威胁情及生态渠道共享，持续提升整体安全防御能力，为党政、企业客户数字化转型保驾护航。

　　（作者系浪潮云安全云ISP产品总监）

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）