7月27日，在微博、新浪新聞主辦的人工智能領域行業峰會——2022新智者大會上，360公司創始人周鴻祎分享了題為《筑牢AI安全基座 護航智能新時代》的演講，從數字安全的角度，帶給我們關于網絡安全的全新視角和定義。
2022新智者大會-360公司創始人周鴻祎-主題演講
以下是周鴻祎分享實錄，內容經編輯略有刪減：
尊敬的各位領導、各位同仁、各位來賓，感謝大會組委會的邀請，非常高興參加“2022年新智者大會”。
我叫周鴻祎，雖然說可能很多人都認識我，但是很多人都問我一個問題，為什么你老喜歡穿紅衣服？那是因為我的名字老被叫成周鴻“偉”，所以我穿一個紅衣服，就是給大家提示一下，我是鴻祎（yi），不是鴻偉（Wei）。
本次會議的主題是“融合生態，價值共創”。當前發展數字經濟，以人工智能為代表的數字技術賦能產業變革，推動整個社會經濟進入智能化的新階段。
我是絕對支持數字經濟，支持新技術人工智能的。但是，我們做安全的人，稍微有點變態，天天都在琢磨這個技術有啥風險，這個技術有什么不安全的地方。
那么，我們今天談數字經濟、人工智能里不安全的問題，也是為了保證讓我們建設數字中國，促進數字經濟能走得更穩、更遠。
簡單來總結，當前一個大的趨勢是數字化發展，數字化已經成為國家戰略。這里邊包括我覺得最重要的大家應該關注的是產業數字化，是紅海中的藍海。為什么這么講呢？未來所有的傳統行業，都值得用數字化重塑一遍它的產業鏈、供應鏈、價值鏈，甚至是商業模式。
數字經濟已經成為當代的主旋律。很多人老誤以為數字經濟=虛擬經濟，其實所有用數字化技術打造的經濟成果，都是數字經濟。中國在這方面已經遙遙領先，我們數字經濟占GDP的比重已經超過30%。
所以，未來5-10年，所有的企業都將轉型升級成數字化企業。
如果沒有數字化的企業，可能就消失或者被淘汰了。
我們經常講互聯網的上半場，我的理解互聯網的上半場是消費互聯網的數字化。也就是這個互聯網公司，把中國老百姓的吃喝玩樂、衣食住行，各種生活方式充分實現了數字化。所以，這些傳統互聯網公司，當仁不讓成了主角。
但是，未來10年，我覺得是互聯網的下半場，主角就不再是互聯網公司，而是各種傳統企業，各級政府，他們才會變成大數據、數字化真正的玩家，把各種產業場景用數字化再重新塑造一遍。
簡單講，數字化發展的幾個核心技術。為了讓大家記，我編了一個字母歌，叫I、M、A、B、C、D、E。
I，IoT，物聯網技術，主要是未來用來把這個世界，把所有的商業流程，所有數字化，主要是依靠物聯網設備。
M，移動通信，5G，實際上是為數字時代準備的，并不是說僅僅方便我們個人為了看視頻，能夠快速，實際上為了通過5G，把各種現實世界數字化的數據傳到云端。
C是Cloud computing，云計算；A是人工智能；B是區塊鏈；D是大數據；E是邊緣計算。
所以，這里邊的邏輯，我覺得最重要是以AI為核心，AI是一個大數據的基礎，才有了深度學習，所以AI也是數據基礎。
數據又來源于哪兒呢，來源于IoT，大量對這個世界的數字化，通過5G，傳到云端。通過大數據系統管理起來。
所以，未來我們談數字經濟，我們談數字化戰略，都脫離不開這幾個技術。當然，還有一個是我們今天要說到的，有一個技術跟它們都不能并列，是“安全”。因為只有“安全”，給它們提供了堅實的基礎，這些技術才能夠充分發揮作用，而不至于成為風險的來源。
我可以舉一個簡單的例子。
最近的“俄烏沖突”相當于是一場開卷考試，是新的時代下數字世界對抗沖突的真實預演，有幾個特點，我給大家總結一下。
第一，網絡戰和傳統戰爭相結合，已經演變成一場數字化戰爭。
在戰前，網絡戰已經不是傳說中的幻想小說。實際上在傳統作戰發生之前，網絡戰已經開打。俄烏雙方的政府部門，還有銀行、電信、電力等關鍵基礎設施，均遭到了網絡打擊。那除了網絡攻擊之外，星鏈、衛星、互聯網、人工智能、無人機，人工智能技術，傳統武器、傳統攻擊方法融為一體，打了一場新型的數字戰爭。烏克蘭獲得了北約和美國的支持。在數字化技術方面，彌補了弱勢，而俄方由于在數字化方面落后，所以不免有擴大的損失。
第二，網絡攻擊的手段無所不用其極。
此次，雙方除了使用包括原來常規的基于漏洞的APT攻擊，還把DDoS拒絕服務攻擊，特別是數據查處攻擊、供應鏈攻擊各種網站攻擊，各種傳統手段，包括新的手段結合起來，所以這一次戰爭（后面我會講）還有一個特點，不僅是數字化戰爭，還是第一次人工智能參戰的數字戰爭。
第三，這一次是一場數字時代的人民戰爭。
正因為雙方都大量使用了數字化技術，而數字化的技術，真正的高手在民間。所以，很多高科技公司走向攻防的前沿，民間的黑客成為主力軍。
比如美國有很多高科技的公司，哪怕是民間公司，實際上都參與了戰斗。包括IBM、微軟、谷歌，他們對俄羅斯禁運芯片，或者終止服務，包括埃隆馬斯克，提供星鏈、衛星、互聯網等技術。
然后，民間的網安公司也紛紛參戰。也就是包括俄羅斯的卡巴斯基，還有歐洲的很多傳統殺毒軟件公司都紛紛參加，成為網絡攻擊攻防的重要力量。
本來俄羅斯在烏克蘭的系統里，預埋了一些后門和漏洞。但是，美國的網絡戰部隊和美國的一些安全公司出手。幫助烏克蘭做了漏洞和預埋后門的清理，使得俄羅斯原來預設的網絡打擊效果大打折扣。
烏克蘭還組織了30萬國際黑客，又叫“IT志愿軍”，這30萬黑客沖到俄羅斯的網絡空間里，大打出手，導致俄羅斯的網軍精力難以兼顧，處處被動。
所以，我們可以從俄烏的例子來看，這是人類歷史上第一次數字化戰爭，也是第一次AI戰爭。體現了雙方誰的數字化技術落后，誰就要挨打這個機制。
過去我們有句老話講“落后就要挨打”。通過俄烏戰爭，我們可以把這句話改成，今天在數字化的時代里，誰在數字化體系上落后，誰就要挨打。
我們可以看到，這次俄烏戰爭表面上是兩個國家的武力沖突。但實際上背后是俄羅斯和西方兩大數字體系的碰撞。結果不言而喻，西方強大的數字體系，不再區分軍工、民用，也不再區分國企、民企，也不再區分企業、個人，把整個的數字化力量綜合在一起，在這方面俄羅斯就應該說處于下風吧。
為什么我又講這是人類歷史上第一次AI戰爭呢？因為在軍事沖突過程中，你會發現這一次AI（人工智能）活躍于戰場的各個領域，扮演著非常重要的角色。甚至包括AI的武器，直接參與了戰場的攻擊，參與了戰場的情報支持，輔助戰場決策，被用于心理戰的這種虛假宣傳，下面呢我講一一詳細來給大家做一些例子的說明。
第一個，AI的武器直接參與戰場攻擊。
我記得當年阿西·莫夫在講“機器人三原則”的時候，有一個重要的原則，就是機器人不能傷害人。實際上今天各種無人戰車、無人飛機，已經應用在戰場上。這里面舉一個例子，烏克蘭軍隊使用美國的彈簧刀無人機，具備監視、偵察和打擊功能。既是無人機，又是一個自殺式導彈，在人工智能的加持下，單兵就能熟練掌握，有效打擊俄軍的機動目標，成為戰場規則的改變者。
那今天彈簧刀無人機可能還是在被遙控，最后打擊的瞬間可能還是由人來下指令。但是，從人下指令，到它自動識別、自動判斷、自主發起攻擊，我覺得這就是一層薄薄的窗戶紙。
第二個，AI參與戰場情報支持。
烏克蘭國防部使用Clearview AI面部識別技術，通過人工智能來識別俘虜和尸體。該公司擁有一個包括來自網絡的100億張面孔的數據庫。其中，僅來自俄羅斯社交媒體的圖像就高達20億張。這種技術通過戰場上傳來的俄羅斯戰俘或者尸體的面部照片，可以對死者的身份進行匹配。
第三個，AI輔助戰場決策。
這次我們都知道說烏克蘭派出很多小分隊，對俄羅斯的運輸線進行各種靈活的打擊，打完了就跑。這個前提是要有完全，應該說盡在掌握之中的戰場態勢感知。
這一次呢，Seekr和Semantic AI的增強智能平臺相結合，應用深度分析技術，來發現人員地點，事件之間的隱蔽連接，自動生成報告和動態儀表盤，從而幫助指揮者做出更明確的選擇。所以，這一次整個戰場態勢感知，大數據分析應該說AI功不可沒。
第四個，打仗既是認知戰，也是心理戰，也是宣傳戰。
所以，前面網上流傳了一個叫Deepfake的視頻，所謂Deepfake就是利用AI做的深度偽造，內容是澤連斯基宣布他投降，這個視頻害的澤連斯基不得不公開辟謠。但還是有大量的AI水軍機器人在網上狂炒，制造輿論。
所以，在這個過程中，AI發揮了巨大的作用。
第五個，AI基礎算力設施的服務斷供。
我們講運行AI需要算力，算力需要大數據等基礎設施。但如果數據中心，云服務都被終止，那么各種無人機，自動駕駛坦克各種大腦就失去了重要的能源。
在本次俄烏沖突中，西方對俄羅斯采取了“六斷”（斷網、斷供、斷服務、斷證書、斷域名、斷輿論），包括說微軟、IBM和甲骨文這些公司對俄停止SSL證書，停止域名解析，停止互聯網接口，中斷國際傳輸網絡，停止了各種軟件跟服務，芯片和硬件供應商，比如英特爾對俄斷供，甚至包括臉書、推特等就徹底把俄羅斯的很多帳號給禁掉，徹底將俄孤立。再試圖把俄羅斯在數字化的世界里徹底抹去。
而俄羅斯由于缺乏市場化的數字產業支撐，完全被動挨打，這個都讓俄羅斯算力、產品和服務的基礎被掣肘。
所以，大家想一想當未來發生沖突的時候，實際上就成了數字體系的對抗。這個數字體系的強壯與否，已經不完全取決于軍隊或者僅僅是軍工企業，可能跟每一家數字化的公司，每一家研究數字技術的科技人員，都有密切的關系。
所以，我們可以得出一個結論，安全是數字化的基座，在一切皆可編程，萬物均要互聯，大數據驅動業務、軟件重新世界的趨勢下，整個全世界的安全環境也更加的脆弱，這其中AI也不例外。
一切皆可編程，我剛才講過了，就意味著所有的東西都是軟件。比如說汽車也是軟件，無人機也是軟件，所以漏洞無處不在。有漏洞，就有可能被人利用，被人利用就可能被人攻擊。
我稍微解釋一下漏洞的原理，過去大家只要覺得說自己的電腦口令不丟失，帳號不泄漏，就沒有安全的問題。實際上“漏洞”的出現改變了這一切，漏洞改變了整個網絡攻防的游戲規則。基于一個我知道，而你不知道的漏洞，可能別人就能以一種完全意想不到的方法來控制你的系統。
舉一個例子，比如說利用一個常見的瀏覽器漏洞，可能你在瀏覽一張美女圖片的時候，你在享受看圖片的時候，可能在這個圖片里面編碼的一個代碼，就神不知鬼不覺在你的電腦上開始運轉起來。
前兩天，有一個WannaCry勒索病毒利用了一個漏洞，更是匪夷所思。一臺電腦向另外一臺電腦的網卡發送了一個數據包，兩臺電腦毫無感覺，這個數據包就能夠在接收機器的電腦上運行，從而控制這臺電腦，所以應該講，漏洞現在是無孔不入。
關于漏洞最典型的例子，是去年年底阿帕奇基金開源項目的Log4j2的組件，被發現存在著遠程代碼執行漏洞。這個軟件被大量應用于關鍵業務系統底層開發，這個漏洞就意味著我們很多重要的系統，被漏洞的利用者能夠洞開。
萬物均要互聯，萬物互聯帶來的好處就不講了。所以，今天的車聯網、智慧城市、工業互聯網都是萬物互聯的典型例子。但是，這也意味著在虛擬世界里的攻擊，往往會變成物理世界的傷害。在過去，大家中了病毒，只是說文件丟失，大不了電腦不用了，郵件不收了，網不上了。但是，今天虛擬世界里的傷害，都可以轉成對物理世界的攻擊。
所以，我們可以看到，導致工廠停工，大面積停電，社會停擺。
我舉兩個例子，今年2月-3月，三家豐田的供應商遭到黑客攻擊，豐田不得不停止其14家日本工廠的運營，導致每月的生產能力下降了5%。
前幾年，在委內瑞拉、烏克蘭都出現了利用網絡攻擊，攻擊變電站設備，遠程拉閘，導致大面積停電，所以這里就不是美國科幻電影里的幻想。
再舉一個真實的例子，我們現在大家都會買智能網聯車或者新能源車，但是說句不好聽的話，你買了車，你不要以為這車就是你的了，實際上是聽車廠的。
我們的車每時每刻都需要跟車廠保持聯系，不斷的從車廠各種更新的指令、更新軟件，也不斷把各種數據傳回車廠。
一旦黑客破解了這個車廠的協議，或者破解了車廠的云端服務器，就可以遠端對你的車進行遙控，那么可能就會出現更大的風險。在2017年，我們曾經幫助某全球知名的一個知名車企，發現了大概19個漏洞。通過這些漏洞，這個車廠在2017年以后出的全球600多萬輛車，都可以遠程啟動、遠程熄火、遠程開門、遠程開天窗，一旦這些漏洞被黑客掌握，后果不堪設想。
大數據驅動業務，我們現在對大數據都非常重視。數據變成重要的戰略資產，數據變成整個信息化社會的重要的像石油一樣的基礎血液。但是，反過來說，數據一旦遭到了攻擊，可能就意味著業務停轉，數據安全直接影響業務安全。
那2022年1月，我們國家臺灣地區的臺達電遭到勒索軟件攻擊，有1500臺服務器，12000臺電腦在本次攻擊中數據被加密，被勒索1500萬美金。
還有一個去年5月份，美國東海岸一家輸油管道公司受到了攻擊，當時這個事情很出名，美國東海岸很多加油站都供不上油了，害了美國總統都為之出來做了一些講話。美國交通部甚至都要宣布，在美國東部要進入緊急狀態。當時我們也覺得這是一件很詭異的工業互聯網攻擊。
后來調查下來發現，其實比我們想得要簡單。因為來自俄羅斯的黑客，直接把這家美國油管公司的財務數據給加密了，導致整個財務數據系統崩潰之后，就沒有辦法向客戶提供油料了。所以，整個的業務就中止了。
這幾年我們在國內也接到不少公司的報案，他們受到勒索攻擊的這種侵犯。實際上一旦核心數據被加密，整個業務系統立刻停擺。
所以，這里邊我也講一下勒索軟件或者勒索攻擊，已經變成現在成長速度最快，獲利最高的一種新的黑產的商業模式。
過去我們很多人很迷信，我的數據很加密，別人也拿不走，但是勒索攻擊者腦洞很清奇，他們不拿走你的數據，把你的數據再加密一點，就像我說的，我們家有一個保險柜，你來了之后不用打開它，再帶一個更大的保險柜，把我的保險柜鎖在你的保險柜里，這樣我只能乖乖地找你去要保險柜的鑰匙，所以這就是勒索攻擊的核心秘密。
所以，我們可以看到數字化技術，固然一方面給我們創造了自動化，非常美好的科技的這種未來，美好的生活，更高的生產力、更高的效率。但是它同時也有安全上的隱患。
當然了，前面講人工智能技術本質也是軟件，本質也是基于數據，也有很多破綻。所以，總結起來，我覺得人工智能安全有七大安全挑戰：硬件、軟件、通信協議、算法、數據、應用和社會倫理。
下面我將給大家逐個解釋一下。
第一個，硬件，可能會出錯。因為我剛才講，今天的數字化世界，我們很多數據是來自于物聯網設備及各種傳感器。如果這個傳感器數據出錯，傳給系統的數據本身信號就是錯的，那么系統當然就會做出錯誤的判斷。
比如說美國波音公司的737Max前幾年出了幾次空難，實際上是自動壓機頭和自動提升的軟件出了錯誤。因為機頭升降仰角讀取的傳感器讀出了錯誤，以至于AI發生了錯誤判斷。
包括今天我們比較看好的無人駕駛車，都會裝有激光雷達，用激光雷達來對前方的路障進行識別。但是，如果我用類似的激光筆或者對激光雷達進行干擾，可能無人駕駛車，就會發生錯誤的判斷。所以，硬件是整個AI數字化很重要的基礎，硬件有可能會帶來錯誤的數據。
第二個，軟件存在漏洞。特別是我們今天的AI訓練，很多都是基于開源框架，這些開源框架本身軟件都有很多的漏洞。在過去的時間里面，我們360已經挖取了不少的漏洞。
比如說最近有一個AI編程神器的軟件，自動生成代碼中有40%存在漏洞，這個漏洞比一個優秀的人工工程師的漏洞還要多出10倍以上。
第三個，通信協議可能會被劫持。你比如說，剛才我們講了無人駕駛汽車，跟車廠之間是有特殊的協議，來進行軟件的更新和遠程控制。如果這個協議被破獲之后，無人駕駛車就可能會失控。
那么，伊朗曾經通過GPS信號的欺騙，把美國的一架無人機迫降到伊朗的機場，這種GPS的信號欺騙也是一種通信協議的劫持。
第四個，算法可以被欺騙、被誤導。谷歌曾經有一個AI算法，把黑人識別成猩猩，惹出了很大的風波。現在我們有一些人工智能漏洞挖掘團隊，發現當你走在街上，面對滿大街人工智能的基于人臉識別的攝像頭，你如果不想被他認出來你是一個人，你穿上特殊條紋或者特殊圖案的T恤，攝像頭就會不認為你是一個人，它就對你不會做面部識別，這就說明了算法是可以通過一種特殊的組合數據來進行欺騙和誤導的。
更重要的數據可以被污染，或者我們稱之為數據投毒。因為數據是寶貴的數字資產，AI的深度學習是要基于大量的數據訓練。但是，如果我們在訓練過程中，我們給的數據是有誤的，有可能訓練出一個完全不一樣的AI的結果。
比如說，如果我們在訓練如何識別貓的這樣一個訓練集的時候，我們給了很多狗的圖片，那將來這個AI可能就會把狗誤認為是貓。
AI比較獨有的兩個特點，我們也在這兒提一下。就是應用上可能會危害人類的根本利益，這里面的案例有兩個，主要是涉及到社會倫理的問題。
第一，AI在5G上戰場直接攻擊人類。原來阿西·莫夫就希望說，只要有AI能力的，把這些機器都稱之為叫機器人，機器人永遠不要傷害人類。但是現在看來這個原則已經被打破。所以，我們可能有一個建議說，因為現在各國都在AI跟武器結合方面，世界各國都在展開軍備競賽，這也是未來大國角力的焦點。
所以，AI武器應該把最后的決定權，應該讓人來做最后的控制，而不是完全讓AI做自動的判斷、自動的決策。包括深度偽造技術，前面已經講了，這個技術也涉及到對人的利益的傷害。不僅可以用于網絡詐騙，制造色情視頻，甚至偽造新聞，誤導輿論。
你比如說，最近有人用馬斯克的視頻，深度偽造。偽造了一個他鼓動粉絲購買特定的虛擬貨幣的事件，害得馬斯克不得不出來辟謠，說這個視頻是別人用Deepfake來偽造的。
AI最大的一個問題，也是現在我們國家很多學者都在討論的，AI在社會倫理上，有可能超出現有的社會法律和道德的規范。
比如說，有一個電車難題，如何認定無人駕駛車出事以后的責任。比如說在高速行駛之中，自動駕駛汽車，如果避讓行人，可能會撞上旁邊的障礙物，導致車主人身傷亡；如果不避讓，就會導致行人傷亡。在這種情況下，就有兩個問題，AI的程序應該如何來做出判斷。第二個，如果出了車禍，到底這個責任應該算是AI的，算是車廠的，還算是駕駛員的，所以這些問題應該說都還沒有一個明確的答案。
前面我們講了數字化技術帶來了諸多挑戰，但是今天也有很多人，對安全的認識還停留在計算機安全和網絡安全的時代，以為安全就是殺殺病毒，防防木馬，用防火墻隔離等傳統手段。
面對大數據、人工智能各種復雜的安全挑戰，我覺得網絡安全還應該重新被定義，要將計算機安全、網絡安全升級到數字安全，才能跟得上整個行業的發展要求，才能跟得上國家的產業數字化的發展要求，才能保障我們進入數字文明時代。
當前一個重要的變化是，人工智能安全已經上升為國家安全的重要組成部分，《國家安全戰略（2021年-2025年）》明確提出加快提升網絡安全、數據安全、人工智能安全等領域的治理能力，這也是國家戰略層面首次提出來，人工智能安全的概念，說明人工智能安全是數字安全的一部分，也是平常我們所說的“非傳統安全”。
反過來，說了半天AI的問題，我們講數字化技術也是一把雙刃劍。人工智能技術高速發展，帶來安全挑戰的同時，也為解決網絡安全、數字安全的風險提供了新的技術手段。
現在AI技術已經廣泛利用于大數據的分析、威脅情報的處理、智能防御等領域，特別是在惡意代碼的樣本檢測、惡意代碼流量分析、漏洞挖掘、僵尸網絡檢測、網絡黑灰產檢測等方面發揮了巨大的作用。360這幾年連續幫助國家發現了50個境外的國家級黑客組織，與我們對AI的使用都是分不開的。
在AI數據分析方面，人工智能在海量數據分析方面，發揮了積極重要的作用。因為大數據的數量浩如煙海，依靠人工去做發現是基本不可能的。必須借助人工智能，去對多維度海量、鮮活的安全大數據進行實時的分析，用算力來代替人力，然后再從中挖掘出安全的線索，再由安全專家來進行跟進。
在AI情報處理方面，人工智能可以參與漏洞的挖掘，篩選惡意的樣本、惡意的網址，對APT的攻擊行為進行自動化的分析跟學習，實現針對威脅攻擊的智能化檢測、監測、預警和響應。
未來在AI智能防御方面，人工智能可以發現未知的病毒木馬，對DDoS攻擊進行監測和預警，并對APT的攻擊溯源進行定位，有效提高安全運營的效率，大幅度提高我國的安全防御能力。
作為中國數字安全的領軍企業，360一直高度重視人工智能安全，率先在行業里進行布局，積極構建人工智能安全能力體系。我們確立了“數據制勝”為核心的新戰法，核心就是無論任何的攻擊，首先要強調能夠想辦法利用大數據分析，能夠看見攻擊。看見攻擊，那么隨后對它進行阻斷，進行溯源，進行封堵，進行清理，就變得比較簡單。如果看不見，那什么都是抓瞎。
所以，如何利用人工智能技術，從全網大數據中進行分析，建立全局視角，并且從中構建起看見的這種能力。
在新的戰法指導下，360應用人工智能數據分析技術，對自身積累的全球最大規模的安全大數據進行實時分析，形成360全網安全大腦的原型，為行業或者企業提供強大的數據和情報支撐，實現對網絡威脅進行有效的分析、預警、發現和阻斷。
面對人工智能自身的安全挑戰，360也積極參與人工智能漏洞挖掘。我們一共發現了150多個機器學習框架和供應鏈的漏洞，涉及到Tensorflow、Caffe、PyTorch等主流深度學習AI開源框架。我們發現了多款人臉識別設備的安全漏洞，利用漏洞可以實現遠程控制、隱私的竊取、模型文件的竊取。360的AI安全實驗室發現了多款移動APP、人臉識別功能方面存在的數字泄漏的安全風險。
所以，未來利用AI解決安全，也大有可為。
360將AI安全作為公司業務發展的重點方向，愿意與行業、產業一起開放協同創新。我們積極承擔安全大腦，國家新一代人工智能開放創新平臺的建設，目前360安全大腦開放平臺的能力，已經落地于工業互聯網、物聯網、智能網聯車、智慧城市、數字政府等多個場景，并且賦能教育、運營商、信創等諸多行業。
360還牽頭研發了人工智能安全評測與風險監測預警平臺，入選工信部的人工智能產業創新任務揭榜單位名單。
作為中國數字安全的領軍企業，360愿意開放自身的安全大數據，將產業力量聯合起來，共建AI安全生態，集中推動數字安全的創新，其成果也將最終沉淀于安全大腦人工智能創新開放平臺的建設。
360還將在安全大腦人工智能開放創新平臺建設的基礎之上，倡導建立人工智能與開放創新體系，建立平臺化機制，實現核心研究成果的對接與轉換，賦能人工智能與安全相關的中小微企業、高校、科研院所，賦能中小微初創的安全企業，全球行業、AI產業，共享技術成果，推動產業健康快速發展，提升國家人工智能安全整體的防御能力。
在過去的20年里面，360核心做的就一件事，就是“安全”。希望在未來越來越富有挑戰的安全環境里面，我們做到真正能看見攻擊，發現威脅，抵御威脅。
未來360將攜手合作伙伴，共同夯實AI安全能力，把服務于國家和社會的數字安全能力復制到各個行業里，為數字中國的建設，各個行業的數字化轉型貢獻力量。
謝謝大家！
