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網絡安全和AI、云計算出現斷層?

編輯:銀河教育時間:2019-10-26 09:24來源:未知

  一年一度的GeekPwn國際安全極客大賽在上海舉行,近兩年的比賽上,對AI的攻擊是所有項目中最為吸睛的一個,云計算的風險同樣引人注目。

  選手能否破解知名廠商的圖像識別系統,讓AI作出錯誤決策?如果場上選手能騙過AI,黑客也可以,這將給廠商和用戶帶來難以估量的損失。AI、云計算發展帶來的安全隱患已經引起思考。參加GeekPwn比賽的是有著白帽子黑客之稱的極客,他們技術高超,發現漏洞后會提醒公司進行修補。

  Geekpwn的云安全挑戰賽是世界首個基于真實云環境復原的云安全攻防競賽,比賽現場,騰訊安全云鼎實驗室構建了一個真實的、可以完整工作的全棧云環境,復現了主流云平臺的架構、技術和系統軟硬件環境,預演云上攻防。

網絡安全和AI、云計算出現斷層?

  “今天每一個APP,包括AI、自動駕駛、5G通訊都是運營在云上的,底層是云在默默支撐。在這樣的情況下,云將是我們今后非常重要的基礎設施?;A設施的安全涉及到未來的社會運轉、生產生活的方方面面,云安全就會非常重要的。”騰訊安全云鼎實驗室總經理李濱指出。

  云安全比賽是一場為選手指明攻擊路徑的比賽。極客可能是在校生,也可能是互聯網公司安全團隊。而和其它賽事不同的是,云安全、AI項目戰隊很少有來自企業的人員,更多由在校生組成。

  在王琦看來,傳統的極客和云安全、AI之間存在斷層。“為什么我們強調全攻擊路徑?因為懂黑客的人從來沒有接觸過云環境。我把攻擊路徑告訴你,從這個門到那個門,但每個門都有鎖,你用過去的開鎖方法去打開它。這個過程就幫助了云計算產業,云計算產業跟傳統的黑客又關聯在一起了。”王琦接受記者采訪時表示。

  深度學習是促進AI近兩年發展的重要要素。但行業已經在考慮AI發展帶來的安全隱患,對深度學習模型進行攻擊也是極客比賽的熱門項目。而可以看到的是,AI的一些技術風險非常突出。

  在“CAAD CTF圖像對抗樣本攻防賽”現場,多個戰隊成功利用圖片對抗樣本針對圖像分類器發起攻擊,導致分類器出錯,騙過AI圖像識別。有所有戰隊都攻破了被視為“目標檢測網絡的巔峰之作”的YOLOv3系統。一支戰隊更是用圖片成功欺騙Clarifai人臉識別系統,讓AI將黃健翔識別成了伊萬卡。

  在極棒看來,對深度模型攻擊的意義在于促使人們更深入思考機器和人視覺的真正差異所在,另一方面,深度模型本身具有的不可解釋性缺陷,能幫人們認識到深度學習方法的局限性。對抗樣本帶來了對深度學習的質疑,也提供了一個修正深度模型的機會。這對軍事、安全和自動駕駛領域有著深刻意義。

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