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“北京榜样•最美互联网从业者”提名人选|董志强:守护云端安全的掌门人
搜狐财经· 2025-10-14 15:12
公司核心人物背景 - 公司安全副总裁及云鼎实验室负责人董志强(业内亦称“Killer”)为汉语言文学专业背景,通过自学进入网络安全行业 [1] - 2007年通过开发免费安全工具“超级巡警”成功拦截“熊猫烧香”病毒而闻名,后续推出FFI病毒分析工具、Arp防火墙等实用工具 [4] - 2017年带领团队协助打击占据国内近半DDoS黑产份额的犯罪团伙,2020年6月团队通过数月攻坚协助抓获20余名AI黑产上游人员,斩断深度伪造黑产链 [4] 云端安全防护框架 - 将云安全挑战归纳为外部攻击防不胜防、大数据与大模型等新技术带来新漏洞、以及DevSecOps等新研发模式导致传统安全流程失灵 [5] - 工作拆解为三个紧密相连的方向:技术攻坚、标准建设、平台治理,形成三道层层递进的防线 [5] - 技术攻坚方面,团队探索攻防一体化云上安全体系,自主研发云防火墙、Web应用防火墙、主机安全、数据安全中台等核心产品,广泛应用于内外企业 [8] - 标准建设方面,牵头或深度参与《等保2.0容器安全标准》《云原生安全白皮书》等十余项标准与白皮书编写,多项自研安全方案被纳入行业标准 [8] - 平台治理方面,针对全球超过150万台服务器及逾1.4亿云资产,推动构建高安全等级架构,从外挂式安全产品堆叠转型为内核级“原生安全能力”设计 [8] 公司安全实践与成果 - 2022年春节期间为上百家中小企业免费提供安全托管服务,2025年某次重大安全演练中实现针对重要数字基础设施攻击的全程零攻破 [11] - 云安全产品及服务不仅在公司内部广泛应用,也服务于众多外部企业,影响范围从企业客户延伸至国家关键信息基础设施 [8][11]
Cloudflare 的 AI 新叙事:线上内容“做市商”,Agent 互联网流量基建
海外独角兽· 2025-09-12 20:04
公司概况与业务演化 - Cloudflare是全球最大的CDN供应商,最新市值达782亿美元,年收入18亿美元,毛利率75%,近5年营收复合年增长率超过42% [2][5] - 公司业务演化与互联网发展紧密相连,从简单的云端防火墙想法发展为线上流量关键基础设施,目前核心业务包括Zero Trust Service、网络服务和应用服务三大板块 [2][6] - 截至2025年6月30日,Cloudflare付费客户数量超过26.5万,财富500强企业中36%是其付费客户,全球约80%的AI公司使用其服务 [5][44] Pay-per-Crawl商业模式创新 - Pay-per-Crawl是Cloudflare今年7月推出的实验型产品,允许网站创作者设置AI爬虫内容权限(自由访问、按次收费或封锁访问),旨在重构AI时代内容交易机制 [3][31] - 该模式基于AI颠覆传统互联网价值变现模式的背景:在ChatGPT中内容获得点击的难度是Google的750倍,在Claude中高达3万倍,基于流量的商业模式长期看会失效 [20][24] - Cloudflare希望成为内容市场的技术平台和"做市商",通过创造稀缺性建立新交易机制,但不参与内容评价体系,目前产品尚未带来实际收益 [3][39] AI时代的内容生态变革 - 互联网入口正从搜索引擎转向答案引擎,导致内容创作者点击减少,可能引发高质量内容消失、知识垄断或新商业模式建立三种结果 [21][28] - 理想的内容交易机制应让创作者根据AI模型订阅费或广告收入长期按比例分成,而非一次性买断,Reddit通过阻止免费爬取每年获得数千万美元收入 [29][38] - 差异化内容价值将更受重视,以tokens计算Reddit和《纽约时报》内容量级相当,但前者收入是后者7倍,因Reddit内容更具独特性 [36] Cloudflare的AI战略定位 - Cloudflare定位为"第四朵云",角色类似于网络管理员专注于数据快速传输,与以数据库为中心的公有云形成互补,AI发展加速的多云趋势强化其桥梁价值 [42][43] - 公司早在2020年就布局inference领域,与Nvidia合作将显卡部署到边缘网络,适合需要频繁互联网交互的AI Agents,是80%AI公司的服务提供商 [44][45] - Cloudflare商业模式按算力消耗计费,更关注推理效率提升,如果有人将推理效率提高100倍将直接利好公司,而不像云巨头依赖GPU出租 [4][50] AI推理效率与行业机遇 - AI领域关键突破点在于提高inference compute效率,目前高功耗是最大限制因素,类似2011年Facebook推动Open Compute Project的行业变革机遇 [48][49] - 未来可能出现"AI时代VMware"级机会,通过细粒度算力切分提升GPU利用效率,就像过去30年CPU效率演进过程在GPU上加速重演 [50][51] - 技术发展将使大型模型在设备端运行成为可能,例如iPhone或安卓手机直接运行类似ChatGPT的模型,这需要芯片设计和模型优化的共同进步 [49][50]