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國科嘉和、IDG資本領投1億元B輪融資，集成深度學習，瀚思科技欲為企業提供主動智能的大數據安全技術

2021/12/25

瀚思科技 CEO 高瀚昭

如果說過去的安全技術主要是「防守」，那麼，當網路環境越來越複雜，信息安全與現實安全的邊界越來越模糊，提前發現安全漏洞並主動「進攻」成為了一種趨勢。大數據安全企業瀚思科技（後文簡稱為「瀚思」）創始人兼CEO高瀚昭表示，「傳統以防禦為核心的安全策略已經過時，信息安全正在變成一個大數據分析問題，大規模的安全數據需要被有效地關聯、分析和挖掘。」

據相關報告，到2023年，安全分析市場份額將會達到80億美元，增長率高達26%。7月25日，瀚思宣布獲得1億元B輪融資，由國科嘉和、IDG資本領投，南京高科等A輪投資方跟投。某種程度上表明，瀚思在該領域已佔得了一定先機。

此前，拓撲社與高瀚昭進行了一次訪談，聊了聊瀚思在信息安全服務的定位、創始團隊背景、新產品的特點以及商業上的規劃。

拓撲社記者：瀚思定位為大數據安全服務商，與全球第一家上市的大數據公司Splunk在安全領域的布局有些類似，以及最近NVIDIA宣布收購以色列網路安全公司Deep Instinct，以進一步加強在人工智慧領域的優勢。（註：Deep Instinct使用基於GPU的神經網路和CUDA實現99%的檢測率，而傳統網路安全軟體的檢測率約為80%；其具有可以自動識別惡意軟體並將其殺死在萌芽狀態的專利技術，整個過程都不需要病毒庫的支持。）您怎麼看待這個不同於以往安全技術的方向呢？

高瀚昭：美國信息安全市場，不斷有新的投資者進來，不斷有新的創業公司，不斷有併購事件發生，是一個基業常青的市場。但是國內對信息安全的認知還停留在防火牆、殺毒、防DDOS，其實整個安全市場進化到現在，已經遠不是過去的傳統安全了。如果把傳統安全比作門和鎖，那麼現在還需要門禁卡、指紋、攝像頭等增加安全係數。類似的思路應用到虛擬社會與信息安全領域，我們通過監控企業間的數據、所有人的行為，來判斷這些數據是否正常。這一系列數據分析的思路，從2013年開始在美國成為了主流，而我們在2014年將這個概念帶回國內並創立了瀚思。

拓撲社記者：那麼近幾年來，這個行業發生了一些什麼變化呢？

高瀚昭：我們在市場、投資、政府這幾個方面看到了一些趨勢——

首先，雲時代、大數據時代、萬物互聯時代對安全本身提出了快速進化的需求，傳統安全是防火牆、網關、殺毒、漏洞評估等，而下一代網路安全包括雲安全、身份和訪問管理、安全智能分析、內部威脅保護等。傳統安全市場正以-17%的年複合增長率在持續萎縮，而下一代安全市場年複合增長率為39%，其中安全智能分析與內部威脅保護的年複合增長率分別為35.7%和35.2%，這也是我們正在做的事情。

其次，網路安全在美國是一個非常熱門的投資方向，但在此前國內是不溫不火的，我們觀察到從去年開始，有大量新的安全公司湧現，也有一系列國家背景的產業基金專門投資信息安全領域。比如我們本次的投資方之一是中科院旗下的國科嘉和，他們將IT基礎設施、網路安全作為重點投資方向；北京日報聯合成立的總規模100億元的網路信息安全母基金，也是專註於這個方向。

最後，從政府政策來看，去年頒布的《網路安全法》是一個里程碑式的法案，除此之外還有很多相關的政策，比如銀監會39號文要求每年必須增加15%的國產信息技術，優先使用國產技術。預計到2020年國內網路安全市場規模將達到1024億元，這與政府的監管與支持是息息相關的。

拓撲社記者：這些趨勢表明網路信息安全市場的創業環境還是很好的，那麼瀚思創始團隊有什麼樣的背景呢？是如何把握住這個方向的？

高瀚昭：瀚思雖然是2014年才成立，但是在過去的十年，我們的核心團隊一直在解決如何用大數據、機器學習和演算法解決信息安全問題。舉個例子，我們在2004年開始統計異常蠕蟲監測，2005年做了SVM病毒分類引擎，到了2007年、2008年的時候，我們就能靠一個模擬的模型來識別釣魚網站了，到2013年，我們擊敗了美國安全公司FireEye，在沙箱領域成為了全球第一。

我曾在趨勢科技工作了十幾年，曾任趨勢科技子公司天雲趨勢的CEO，負責組建了300人的全球病毒分析專家團隊；首席科學家萬曉川也在趨勢科技工作了13年，擅長將機器學習應用於信息安全，個人擁有9項美國專利；銷售負責人瀋海輝曾任職於微軟、Oracle，有近20年大客戶銷售經歷；聯合創始人兼COO董昕之前在微軟、超雲（寬頻資本與美國超微合資公司）有超過15年的市場、運營、產品經驗。

目前瀚思團隊100多人，分佈在北京、南京、成都、深圳四個城市，雖然公司成立時間不久，但是團隊已經累計獲得了18項美國專利，現在的方向也是基於之前的積累。

拓撲社記者：具體來講的話，瀚思是如何為企業保障信息安全的呢？

高瀚昭：我們希望未來能夠將這件事做成安全智能，即讓整體的安全可見、可知、可控。我們通過採集企業內部的各種數據，對其進行建模、場景化分析。我們本質上是在做數據挖掘，這樣的好處是能夠讓企業實現從傳統的被動防禦到主動智能防禦的轉變。最終我們可以幫助客戶抵禦外部的攻擊、內部的威脅，進而是防止與業務相關的欺詐行為。我們最核心的是完全基於大數據分析方法。

拓撲社記者：主要收集的數據有哪些呢？

高瀚昭：我們主要收集三類數據：第一，企業所有的日誌，包括網路設備、各種主機、終端產生的日誌；第二，企業內部所有的網路流量，交換機流量是可以進行存儲和分析的；第三，企業內部跟人相關的數據，比如HR系統、門禁、印表機、WiFi設備等。所有的數據都是客戶的，我們幫他在本地進行分析並呈現最終結果，主要的客戶基本是私有化部署。

拓撲社記者：既然願景是實現安全智能，那麼瀚思是如何在產品上體現的呢？

高瀚昭：瀚思的新產品HanSight Enterprise 3是新一代企業安全智能平台，集成了深度學習引擎（DeepSense Bata）和用戶行為分析（HanSight UBA 2），後者在原來的基礎上進行了升級，還支持萬兆網路流量分析（HanSight NTA）。因為是一個菜單形式的平台級產品，所以功能完全是基於客戶的選擇。同時，我們也發布了業界第一個針對安全數據的、安全人員可以做交互分析的查詢語言（HanSight HAL）。這是我們最新的進展，安全智能是方向也是最終的目的。

拓撲社記者：您提到深度學習，是如何與安全相結合的？

高瀚昭：深度學習在駕駛、醫療等領域的應用比較廣泛，既然深度學習的技術已經相對成熟，GPU的價格也降低了，從理論上來說，用深度學習去識別惡意文件和病毒也是可行的。我們認為機器學習到了一個可以大規模商用的節點，基於過去的積累，我們大概用了兩年時間實現了用深度學習檢測惡意文件，推出了國內第一個深度學習靜態文件檢測引擎DeepSense。通過識別千萬量級的惡意文件，建模找到了共性，最終生成了深度學習模型，用這個模型對未知的病毒做檢測，目前的檢測率已經達到了99%。我們已經將這項技術應用於國內某大型金融集團。

這相對於過去有兩點變化：第一，殺毒軟體不可以發現未知的領域，而深度學習可以；第二，沙箱做虛擬執行往往需要分鐘級的時間，而深度學習不需要執行任何文件，只去讀文件的二進位代碼，來判斷是否為病毒，這個過程比傳統的沙箱快10倍，預計明年應該可以快100倍。

拓撲社記者：那麼瀚思的目標客戶主要是哪些領域？這幾年來，瀚思積累了多少客戶呢？

高瀚昭：我們的目標客戶是極大規模的金融、公安、電信、能源及公共基礎設施等頭部客戶，目前瀚思已經擁有了包括招商銀行、建設銀行、太平洋保險、葯明康德、新聞出版廣電總局、北京燃氣及公安系統等數十家行業及政府客戶，每年收入能達到500%的增長。

拓撲社記者：如何做到500%的收入增長呢？

高瀚昭：瀚思的商業模式很簡單，售賣軟體給大客戶，首單會相對慢一點，需要半年左右的概念驗證、測試、對比、招投標、部署等，一旦客戶使用產品，基本上每年會續費。我們的產品是按使用量來收費的，企業數據逐年增加，所以客戶也會進行擴容，相應費用也會增加。

拓撲社記者：在行業合作方面，瀚思是如何展開的？

高瀚昭：像華為、亞信、百度、漢柏科技、清華大學、美國Hortonworks是我們的戰略與商業合作夥伴，公安部第三研究所、網路安全等標準的制定方也是我們的合作方。此外，我們在行業內還有一些代理商、分銷商。

瀚思除了是唯一一家2015 Red Herring Top 100 Global獲獎亞洲安全公司，獲得了「2015紅鯡魚亞洲100強」和「2015紅鯡魚全球100強」獎項，成為2015年度亞洲信息安全領域的唯一獲獎企業，今年榮譽入選Cybersecurity Ventures發布的第一季度「網路安全全球500強」榜單；在國內也做了很多事情，我們現在是公安部國家重點實驗室建設單位，大數據安全標準工作組成員、數據治理國家標準工作組成員、互聯網網路安全威脅治理聯盟成員。

拓撲社記者：瀚思有對標企業嗎？以及您認為在同行之間，瀚思的競爭優勢是什麼？

高瀚昭：瀚思在國外的對標公司是IBM Security和Splunk，這兩家企業在安全領域都十分優秀。在國內，本質上我們和其他安全公司都是為企業提供安全技術服務，但是大多安全公司是圍繞一個點來展開服務，而我們是一個面。安全分析涉及的是平台級產品，往往會更複雜，創業公司如果沒有比較深的行業積累和技術能力，沒有領先的模型和演算法，是很難做下去的。

拓撲社記者：接下來的發展規劃是什麼呢？

高瀚昭：信息安全和物理安全的分界點越來越模糊，所以我們從現在到未來會挑選1到2個行業做縱深的業務安全，比如說在金融領域解決欺詐的問題，在公安領域解決網路犯罪的問題，這也是本次融資的目的。