百度安全與學術界共建AI時代
2023-03-31 17:25:24 1
在最近的黑帽歐洲2018年，百度安全感知欺騙：基於深層神經網絡(DNN)的物理對抗攻擊和策略研究報告被成功選中。本文報告了人工智慧時代百度安全在機器學習算法安全領域的研究與實踐，展示了人工智慧時代深層學習系統中對象的消失，以及魏科波菲爾經典魔法的重現。將ning模型脆弱性引入物理攻擊的可行性研究，這一領域的研究具有廣泛的途徑，在駕駛、智能安全、物品自動識別等領域具有重要的現實意義。對人工智慧感知系統的研究更加迫切，並共同探索和建設安全人工智慧時代。
BlackHat是國際安全行業頂級會議之一，影響廣泛。BlackHat每年在美國、歐洲和亞洲舉行安全信息技術峰會，重點關注先進的安全研究、發展和趨勢，以其強大的技術優勢引領未來的安全理念和技術。近年來，百度安全多次登上BlackHat舞臺，分享人工智慧安全和移動安全領域的研究和實踐成果。
機器學習容易受到對樣本的攻擊，這在工業中並不新鮮。如果圖像數據疊加類很難被感覺器官識別，那麼它可以欺騙機器學習模型做出錯誤的分類決策，參照馬，甚至什麼都不做。工業界稱這種微妙的幹擾影響效果。AI決策邊界對抗示例攻擊，一個典型的場景。假設惡意攻擊者通過篡改數據生成對策樣本，使得機器學習模型能夠判斷輸入數據的輸出誤差，進而進行人臉識別、駕駛等領域，從而破壞整個智能狀態的處理過程和基本信任。
在報告中，鄭宇中波介紹了模型安全性和可靠性的重要性，以及目前基於視覺感知的目標識別所依賴的深度學習模型中的漏洞。圖像通過與原始圖像重疊，但YOLOv3會失去對車輛的正常識別。
然而，這種攻擊需要對輸入圖進行精確的位級控制。在現實世界中，這種對深層神經網絡的精確數據輸入進行篡改以實現機器學習誤差分類是否仍然可以實現，一直是業界爭論的焦點。在物理世界中，對策樣本是機器識別領域的一個現實威脅。針對機器學習模型漏洞的物理攻擊可行性研究是BlackHat之前的第一個案例。攻擊者篡改數據傳輸和數據處理環節，只允許對目標對象進行圖像粘貼，使深層學習感知系統誤判。
值得指出的是，原有理論的準確數據篡改可以達到完美的欺騙攻擊效果，在實際物理環境的限制下，經常丟失。2)進入技術研究，從而克服了物理環境變化對攻擊的影響，現場成功複製了前衛科波菲爾神奇的瞬間，讓自由女神像消失，顯示出物理攻擊對車輛機器識別的影響。
如圖3所示，在時刻t0，當正常標誌顯示在後方顯示器中時，YOLOv3可以正確地識別被標記的車輛。在時刻t1，當切換到受擾圖時，它能使標記的車輛在YOLOv3之前變得可識別。在時刻t2，當切換回正常圖形時，YOLOv3可以再次識別被標記的車輛。然後，百度安全科學家進一步演示了動態情況（多度、不同距離，如圖4所示）中的物理攻擊。從t0到t2，攝像機經歷了從遠到近，從左到右的轉變。在此期間，車後顯示的幹擾圖保持不變。在大多數情況下，使用YOLOv3方法通過攻擊擾動樣本來識別目標車輛。這是對vehi物理攻擊的第一次成功演示。克勒斯。與以往的學術章節相比，在攻擊效果的大小、解析度以及物理環境對攻擊效果的影響和難度上都有了新的改進。
智能化不僅拓寬了傳統產業結構的框架，而且重塑了安全防範的邊界。傳統的安全防禦已經能夠應對新時代的挑戰，百度安全研究證明，智能時代不僅要解決雲管的安全問題，而且機器學習算法本身也存在安全漏洞，這才是真正的威脅。對於主體層和公共安全層，企業需要提高AI模型的安全保護能量和效率。NSE，等等。
此外，百度安全一貫主張通過新一代技術研發和開放源碼來快速應對和對抗安全問題。百度安全實驗室AdvBox對策示例包為AI算法模型提供了安全研究和解決方案。它應該在百度深層學習開放源碼平臺平臺平臺和當前主流的深層學習平臺中，能夠有效地使最新的方法構建對峙。樣本數據集是基於對樣本的特徵統計，攻擊新的AI響應，增強業務AI模型，為模式提供重要支持。1安全研究，應提供。
包括AdvBox，百度安全今年將創建的七項技術，即KARMA熱修復系統、OpenRASP下一代雲安全保護系統、MesaLockLinux內存安全作業系統、MesaLinkTLS下一代安全通信庫、MesaTEE下一代可信安全計算服務、HugeGra。ph比例尺地圖資料庫、開源會聚成七大武器解決了雲管末端問題，以及數據和算法層中的一系列安全風險，實現了從傳統安全時代的強管理向AI時代強技術支持的核管理的轉變，並且無窮無盡且日益複雜。將充分解決人工智慧時代的國家安全問題和挑戰。
