人工智能面臨十大安全威脅

時(shí)間:2021-04-28

來源:互聯(lián)網(wǎng)安全內(nèi)參

導(dǎo)語:隨著自動駕駛技術(shù)、智能助理、人臉識別、智能工廠、智慧城市等AI人工智能技術(shù)的快速普及和相關(guān)安全事件的快速增長,消費(fèi)者和業(yè)界對人工智能網(wǎng)絡(luò)安全問題和威脅的關(guān)注度正不斷提高。

  近日,應(yīng)歐盟和美國政府的要求,可信AI研究和咨詢專業(yè)公司Adversa發(fā)表了業(yè)界首個(gè)全面的人工智能安全性和可信度研究報(bào)告,該報(bào)告還結(jié)合了Gartner的相關(guān)預(yù)測以及最近對AI的對抗性攻擊事件。

  Adversa顧問委員會前Gartner分析師Oliver Rochford指出:建立對機(jī)器學(xué)習(xí)安全性的信任至關(guān)重要。我們要求人們?nèi)ハ嘈臕I的黑匣子(這很困難),為了使AI革命成功,我們必須建立信任……AI面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)太大,同時(shí)收益也很大。

  Adversa的CTO Eugene Neelou表示:“為了提高可信AI領(lǐng)域的安全意識,一年多前我們啟動了一個(gè)項(xiàng)目,以分析學(xué)術(shù)、行業(yè)和政府過去十年的發(fā)展情況。結(jié)果令人目瞪口呆,受測AI系統(tǒng)普遍存在安全性和偏差問題,以及缺乏適當(dāng)?shù)姆烙胧?,但人們對AI安全的興趣呈指數(shù)增長。企業(yè)應(yīng)緊密跟蹤最新AI威脅,實(shí)施AI安全意識計(jì)劃,并保護(hù)其AI開發(fā)生命周期,最重要的是從現(xiàn)在開始做起?!?/p>

  報(bào)告顯示:AI領(lǐng)域的安全現(xiàn)狀異常糟糕;過去兩年AI安全研究論文呈現(xiàn)爆炸式增長;美國、中國、歐洲在可信AI研究領(lǐng)域競爭激烈,中國正在加速反超;AI人工智能領(lǐng)域面臨十大安全威脅。

  以下為報(bào)告中的部分亮點(diǎn)數(shù)據(jù),安全牛整理如下:

  現(xiàn)實(shí)中的AI安全事件正在快速增長:

  在汽車、生物識別、機(jī)器人技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,現(xiàn)實(shí)世界中的AI安全事件正在快速增長。作為AI的早期采用者,最受關(guān)注的行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)(23%)、網(wǎng)絡(luò)安全(17%)、生物識別技術(shù)(16%)和自治(13%)。

  AI安全研究論文爆炸式增長:

AI安全研究

  過去兩年中,政府、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界發(fā)布的AI安全性方面的研究論文多達(dá)3500篇,超過過去二十年的總和。美國、中國、歐盟之間的激烈競爭預(yù)計(jì)將在可信AI競賽中繼續(xù)下去:美國發(fā)表了47%的研究論文,但中國勢頭強(qiáng)勁。

  AI還沒有為黑客攻擊做好準(zhǔn)備:

  人工智能行業(yè)對于現(xiàn)實(shí)世界的黑客攻擊還沒有做好充分的準(zhǔn)備,60種最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型平均至少有一個(gè)安全漏洞。

  最多被攻擊者針對的AI技術(shù)領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺:

計(jì)算機(jī)視覺

  最多被針對的AI領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(65%),其次是分析、語言和自治系統(tǒng)。

  圖像、文本和記錄是最容易遭受攻擊的AI數(shù)據(jù)集:

AI數(shù)據(jù)集

  圖像分類和人臉識別最常被攻擊的AI應(yīng)用:

AI應(yīng)用

  互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全、生物識別和汽車行業(yè)是AI網(wǎng)絡(luò)安全問題的重災(zāi)區(qū):

AI網(wǎng)絡(luò)安全問題的重災(zāi)區(qū)

  AI面臨十大安全威脅:

  1.繞過攻擊(通過對抗性樣本操縱AI決策和結(jié)果)81%

  2.毒化攻擊(注入惡意數(shù)據(jù)降低AI系統(tǒng)可靠性和精確度)6.8%

  3.推斷攻擊(推斷特定數(shù)據(jù)樣本是否被用于AI訓(xùn)練)3.5%

  4.后門攻擊2.3%

  5.模型抽取攻擊(通過惡意查詢命令暴露AI算法細(xì)節(jié))1.9%

  6.歸屬推斷攻擊1.3%

  7.木馬攻擊1.2%

  8.模型逆轉(zhuǎn)攻擊(通過惡意查詢獲取的公共輸出數(shù)據(jù)推斷輸入數(shù)據(jù))1.2%

  9.反水印攻擊(繞過AI系統(tǒng)對版權(quán)和真實(shí)性的檢測)0.6%

  10.重編程攻擊(改變AI模型用于非法用途)0.2%

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