《中国网络安全企业50强》(2017H1)6月20日凌晨12点发布,业界沸腾,倒推五年看今时今日,我们真的觉得,安全行业的春天来了。400亿的市场规模下,各路玩家,竞相登场。安华金和持续三年入围,对此51CTO记者与《安华金和》总裁助理兼市场部总监付蓉洁,展开对话。
问:《50强》发布,安华金和凭借创新力绝对优势,与众多网络安全上市公司、创新企业一起麈战江湖,闯进50强,有何感触?
答:
喜忧参半吧,安华金和自2014年起,树立了五年100%业绩增长目标,参照本次调查结果统计,2016年度《50强》报告中入围50强的企业,全年收入总额为249.1亿元,相比2015年度增长37%,安华金和在2016年整体收入总额5000万以上,在2016年计划增长100%目标下,再超出32%,相比2015年增长率为132%,较50强企业的平均增长幅度高出将近4倍。
安华金和人员增长与产值增长趋势图
预计到2017年,国内企业安全市场规模将达到400亿元左右。预计2017年结束,安华金和营收目标,在2016年计划目标基础上仍然持续翻番,实现100%增长率,这是安华金和对自身发展的承诺,放眼整个安全行业,为快不破,跟上节奏,是安华激情与动力的最好诠释。
问:感觉上半年安华一直在专注自己的事情,仿佛低调了许多,在数据安全专注细分方向,凭借高增长和多创新能闯进50强,看来非同一般。
答:
安华金和持续八年发展,面向市场推出8款数据库安全产品,覆盖数据库安全全产线,形成至今为止,国内最完整的数据库安全产线。宝剑锋从磨砺出吧,安华希望在自己专注的领域里做到最好,八年,我们坚持以Two-weekly快速研发流程,保障各项产品小版本每2周一次升级,大版本每2个月一次发布的频率,快速响应来自市场的需求。其中,数据库漏洞验证工具(DBHacker),全国独家从数据库攻防角度研发的安全产品,并由我们的DBSec Labs数据库攻防安全实验室做支撑;数据库安全梳理系统(DBCarding)全国首家推出,并在海关、税务、银行用户侧,得到高度评价与认可。当然仍有新品、新版本在演进中。
安华金和数据库全线产品(2017H1)
不仅如此,安华金和也是率先在国内提出数据安全治理创新理念的企业,并将此与自身产线结构全面结合,形成以数据在安全保障下实现流动、共享和使用的技术保障支撑体系。在刚刚结束的全国数据安全治理峰会中,安华金和创始人兼CEO刘晓韬也将安华作为数据安全治理工作组组长单位的工作规划向与会嘉宾们做了介绍,安华希望能站在产业高度,邀请更多企业与专家参与进来,担当起净化中国数据环境的使命。
听安全牛说,安华是50强企业中,仅有几个产值尚未过亿的企业,闯进50强,觉得很欣慰,呵呵。
问:我们专注的领域简单直接,围绕数据库安全。安华金和在战略方向上,有更多考虑么?
答:
我们在内部常说,安华当前立足数据库安全,上云,是安华的未来。过去几年Nothing but DBSecurity(只做数据库安全),看来这个烙印打得挺深,似乎成为安华特有的标签,其实早在2016年初,安华已经专门成立云安全事业部,在云方向上早有布局,除了与阿里巴巴达成战略合作外,当前云数据安全产品线已经在阿里云、腾讯云、华为云、青云、Azure、百度、AWS陆续上架,完成多重环境下的适配。并随着云计算云安全的发展,DT时代,数据为中心的业务运转,促使安华金和从战略上进行快速调整,在云端,作为独立的第三方数据安全服务商,我们希望能够为更多行业用户、中小用户,提供数据安全保障。
安华金和云数据安全产线与合作平台
问:听说安华有个马帮,自己的跑团,经营企业如同跑马拉松,需要体力和耐力,是什么在支撑安华金和前行,未来有什么更大目标?
答:安华人给自己树立了一个美好而宏大的愿景,成为世界级数据安全厂商。务实的企业特质,也让我们充分立足当前,坚持中国数据库安全领域领军地位,不远的五年,成为中国云数据安全厂商领导,畅想未来,10年后,安华金和希望能够站在世界的舞台,与国际领域的技术领先创新企业一起,成为世界级数据安全厂商。许下宏愿,更需要脚踏实地,践行发展中的每一步。谢谢。
好文章,需要你的鼓励
AI改变的远不止一间课堂,而是学生的学习方式、未来的职场场景和社会对工作者能力的要求,整个商业文明中的每一位参与者,都将被推着一起改变。
这项研究开发了CaptionQA系统,通过测试AI生成的图片描述能否支持实际任务来评估其真正价值。研究发现即使最先进的AI模型在图片描述实用性方面也存在显著不足,描述质量比直接看图时下降9%-40%。研究涵盖自然、文档、电商、机器人四个领域,为AI技术的实用性评估提供了新标准。
随着大语言模型的不断涌现,Z世代正成为与AI技术共同成长的新一代商业领袖。他们在数字环境中表现出更强的自信,善于协作而非单纯竞争。斯坦福创新者穆拉冈提出AI发展的三种情景:全面禁止、野蛮生长或人机内容分流共存。Z世代企业家需要掌握平台所有权、利用AI扩大规模、打造独特品类和实现超个性化等四大要素,以道德和有益的方式驾驭AI技术。
以色列理工学院研究团队提出了一种将专家混合模型融入YOLOv9目标检测的创新方法。该方法让多个专门化的YOLOv9-T专家分工协作,通过智能路由器动态选择最适合的专家处理不同类型图像。实验显示,在COCO数据集上平均精度提升超过10%,在VisDrone数据集上提升近30%,证明了"分工合作"比单一模型更有效,为AI视觉系统提供了新思路。