第三届中国人工智能大赛：黑马冠军战队瑞数信息AI团队摘得网络安全方向A级桂冠

在近期落幕的“第三届中国人工智能大赛”上，瑞数信息的AI团队以其卓越的技术实力，从164支参赛队伍中脱颖而出，一举夺得网络安全方向的冠军宝座。

作为一项备受关注的公开技术赛事，“中国人工智能大赛”由国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局、厦门市人民政府共同主办，自创办以来，已成功举办两届，吸引了千余支国内外顶尖技术企业、高校科研机构的激烈角逐。

本届大赛汇集了网络安全领域的众多高手，其中“网络安全”作为三大挑战领域之一，吸引了国内众多头部安全公司和创新企业的积极参与，展示了行业内的最高水平。

令人惊讶的是，夺冠的瑞数信息AI团队是首次参加此类公开竞赛。这支神秘的冠军团队是如何诞生？他们采用了哪些技术和策略成功突破难关？又如何看待AI技术在网络安全领域的应用？接下来，我们将揭秘这场大赛背后的故事。

赛事回顾：AI技术破解Webshell攻击

本次大赛的网络安全方向主题是“识别和检测文件数据是否为可用于网络攻击的Webshell文件”。主办方提供了至少10万份文件样本数据集，参赛队伍需通过检测能力和误报控制来评判排名。

Webshell是威胁Web应用安全的重要隐患，其隐蔽性、灵活性和强大的功能使其成为网络攻击者的理想工具。及时检测和识别Webshell能有效阻止潜在攻击，显著提升网络安全水平。

鉴于Webshell检测的重要性，此次比赛选择这一主题，体现了其高度的现实意义。而这一挑战对于网络安全领域的企业来说，既是常规任务，也是展示AI实力的舞台。

瑞数信息AI团队介绍，他们的AI检测技术涵盖了特征提取、模型构建与训练调参三个关键步骤：

• 特征提取：包括数据清洗与特征工程，重点在于从已知样本中提取适合模型输入的特征，此环节对模型性能至关重要。
• 模型构建：根据实战经验选择最适合的模型及其应用场景，难点在于构建适用于特定数据集的模型，以高效学习数据特性。
• 训练调参：在模型构建完成后，通过设置合适的超参数优化模型性能，这一步骤需要丰富的经验积累。

游刃有余：融合深度学习的策略

面对主办方提供的PHP和JSP脚本混合数据，瑞数信息AI团队采用了融合深度学习的模型策略，根据不同数据类型设计了针对性的检测算法。在检测前，他们会先对脚本进行分类，然后使用合适的模型进行深入分析。

团队在实战中积累了丰富的Webshell脚本知识，能够应对PHP和JSP之外的其他脚本类型。此外，他们还解决了测试数据量过大可能导致的过拟合问题，以及样本数据有限带来的模型调优挑战。

为了提升模型效果，瑞数信息AI团队采取了增加模拟数据集、简化模型结构、加入正则化等策略，以增强模型的泛化能力。

实战价值：AI检测技术的未来展望

瑞数信息AI团队认为，尽管比赛提供的样本数据有限，但他们在比赛中展现的AI检测能力在实战中同样适用。他们采用的AI算法，能够有效检测Webshell文件，通过大量训练样本自动发现特征间的内在联系。

相比于传统的静态检测和动态检测方法，AI检测技术在未知数据识别和加密绕过的Webshell检测方面表现出色，成为现有检测方式的有效补充。

冠军团队的实力与展望

瑞数信息AI团队拥有近六年的AI技术积累，团队成员来自国内一流高校，具有丰富的安全领域经验和实践。团队与北京理工大学等高校在网络安全领域开展深入合作，推动了产学研用一体化发展，持续提升网络空间安全水平。

除了理论与实践的结合，瑞数信息AI团队注重技术研究与实战演练的相互促进，通过为大型企业提供安全服务，验证并优化其模型的实际效果。

对于AI检测技术的未来发展，瑞数信息团队持乐观态度。尽管面临大规模算力支持和高质量Webshell数据获取的挑战，AI检测技术仍有望在未来广泛应用，发现更为隐蔽的攻击手段，为安全领域带来更大助力。

瑞数信息将继续推动人工智能与行业的深度融合及跨界应用，加速人工智能在网络安全技术领域的创新与发展，引领技术进步，保障网络安全。