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“2020年9月4日發生了一起重大金融詐騙案，犯罪分子偷盜手機打開社保App，轉身在多家互聯網平臺實施詐騙，把賬戶里費用洗劫一空，同時以這些身份信息去貸款，最高貸了20萬元，那天晚上，多家平臺紛紛失守。而支付寶用一套行為認證技術，成功阻斷這一詐騙交易。”
(資料圖片)
7月1日-3日，以“智能交互 驅動未來”為主題的2023中國智能車大會暨國家智能車發展論壇將于廣州舉行。中國工程院院士、中國自動化學會常務理事、同濟大學教授蔣昌俊作《算網系統》演講，提及金融安全領域的算力專配。
蔣昌俊介紹，數字經濟中，算力有特殊的意義。在目前國際環境下，美國和中國位列前二，算力的發展，是國家競爭力，特別是拉動GDP非常重要的基礎。
數據顯示，當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對于GDP增長的推動力將提高到3倍。
算力的發展，要回顧計算機的起源，第一臺計算機是上個世紀40年代馮諾衣曼計算機，可以處理計算問題；上個世紀90年代，又出現了網格計算，主要是算力的聚合和互操作；再往后是本世紀初，出現了云計算，這主要是算力的分享和虛擬化的技術發展。
蔣昌俊說，美國亞馬遜云和微軟云很難形成國家統一協同的布局。而在中國，則可以很好地整合算力資源，形成“算力一張網”。
他認為，算力網的發展趨勢是從算力源的聚合系統到算力的調配系統，再到專配系統。為此，在這些算力基礎上，需要有一個算力調配系統，如果把它想象成一臺計算機，它相當于是一個網格環境下的操作系統，為各種各樣的應用提供算力支撐服務，包括智能交通、基因測序、金融安全等，根據不同的應用場景和需要，調配算力網、算力支持。
對此，蔣昌俊提出“方艙計算”，方艙計算系統主要由方艙生成與管理系統、跨域資源管理系統、虛擬數據中心系統和若干網關組成。
相比算力網絡化，在固定的異構算力環境下，還要有機動性的算力配置，例如在港珠澳大橋修建過程，海底洋流情況難以預料，施工過程可能會發生突發性情況，數據采集上來就要進行實時處理，如果都送到云上，時效性與安全性可能存在一定問題。方艙系統在此時可以根據工程需要，根據不同的算力資源進行配置、統籌布局，提升效率，降低能耗，最大特點是能做到彈性調度。
“方艙計算”還可以服務于算力專配，以金融為例，中國第三方支付占了全球份額的45.6%。
金融安全是國家的重要安全之一，但金融詐騙等問題也嚴重威脅了金融安全的發展。僅2020年詐騙分子160萬人，詐騙金額4687億人。
對于正常的網絡交易用戶來說，登陸賬戶、輸入賬號密碼，才能登陸交易平臺，但是盜號者躲在陰暗地方，通過木馬等手段騙取用戶名和密碼，同伙都是在全球不同地方。身份認證、單域管控是傳統的辦法，如今已經難以防范交易的欺詐風險。
經過多年研究，蔣昌俊提到，目前通過建立的網絡交易風控的行為認證方法，以不變應萬變，從變化的行為數據中求解獲得不變的行為紋理。過去的詐騙分子在詐騙過程必須要拿到一些特征數據，并在詐騙以后通過這些數據轉移資金。
“以往是盯著騙子，騙子的數據非常隱秘，手段也在不斷的變化，很難了解全面，而且很被動。換個方式，盯著正常人，模擬平均大眾行為，利用個體行為和差異性行為，用模型的方法來進行刻畫。”蔣昌俊說，這套方法平均準確率和標準差方面都優于傳統方法。
數據顯示，在交易識別方面，從200毫秒下降到44.1毫秒，識別率從44%提高到了96.91%，最早是在支付寶得到成功應用，阿里巴巴馬云在幾次會議上都說，他的備用金放了幾十個億用不出去，表明了這個方法有效。
和美國Paypal進行對比分析，起賠付率是0.19%，1千元賠1.9毛錢，而中國的支付寶則是0.0005%。這個成果不光在支付寶得到應用，在銀行、上海自貿區等500余個事業單位企業也得到應用。
南方+記者 郜小平
【作者】 郜小平
【來源】 南方報業傳媒集團南方+客戶端
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