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火熱之外,為什么人工智能很容易上當受騙?

日期:2025-01-18   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:火熱之外,為什么人工智能很容易上當受騙? 騙子是世界上最古老、最具創(chuàng)新性的職業(yè)之一,它可能很快就會有一個新的目標。研究表明,人工智能可能會很容易受到騙子影響,而且隨著它在現(xiàn)代世界中的影響力不斷增長,針對它的攻擊可能會變得越來越普遍。 問題……

火熱之外,為什么人工智能很容易上當受騙?

騙子是世界上最古老、最具創(chuàng)新性的職業(yè)之一,它可能很快就會有一個新的目標。研究表明,人工智能可能會很容易受到騙子影響,而且隨著它在現(xiàn)代世界中的影響力不斷增長,針對它的攻擊可能會變得越來越普遍。

問題的根源在于,人工智能算法能以與人類極為不同的方式來了解這個世界,因此,對這些算法數(shù)據(jù)的細微調(diào)整就可能令其徹底報廢,但對人類來說卻沒什么影響。

該領域的很多研究都是在圖像識別系統(tǒng)上進行的,特別是那些依賴于深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)。通過向這些系統(tǒng)展示數(shù)千個特定物體的圖像來訓練它們,直到它們能夠提取出這些圖像共同的特征,從而能夠在一群新圖像中識別這一物體。

但他們提取的特征不一定是人類想要的那種高級特征,例如示意牌上的停止字樣,或是狗身上的尾巴。這些系統(tǒng)分析單個像素級別的圖像,以檢測它們之間共有的模式。這些模式可以是像素值的模糊組合,人類不可能識別出來,但在預測一個特定的物體時卻非常準確。

這意味著,通過識別這些模式,并將它們應用到不同的圖像上,攻擊者可以令對象識別算法上當,讓它看到一些實際上不存在的東西,而這些東西對人類來說也不太明顯。這種操縱被稱為敵對攻擊。

早期嘗試以這種方式欺騙圖像識別系統(tǒng)時,需要有權限訪問算法的內(nèi)部工作機制來破譯這些模式。但在2016年,研究人員展示了一種黑匣子式的攻擊模式,使系統(tǒng)能夠在不知道其內(nèi)部工作原理的情況下受騙。

通過給系統(tǒng)輸入篡改過的圖像,并觀察它的分類方式,他們能夠計算出系統(tǒng)所關注的內(nèi)容,從而生成一些可以欺騙系統(tǒng)的圖像。重要的是,這些被篡改過的圖像在人眼看來也沒有明顯的不同。

對這些方法的測試通過直接在算法中輸入經(jīng)過修改的圖像數(shù)據(jù)來進行的,但在最近,類似的方法已經(jīng)在現(xiàn)實世界中得到了應用。去年,有研究顯示,將修改過的圖像用智能手機拍下來后,成功地騙過了圖像分類系統(tǒng)。

另一組研究表明,戴著特殊設計的、能讓人產(chǎn)生錯覺的眼鏡會讓面部識別系統(tǒng)誤以為某些人是明星。今年8月,科學家們發(fā)現(xiàn),在特定配置中添加標簽來阻止信號出現(xiàn),可能會導致人們設計出一個新的神經(jīng)網(wǎng)絡,以便對這些信號進行識別及分類。

最后兩個例子強調(diào)了這項技術的一些潛在的灰色應用。讓自動駕駛汽車錯過停車標志可能會引發(fā)事故。如果面部識別技術在生物識別安全應用中變得越來越流行,那么對騙子來說就很有必要學會如何假裝成他人。

意料之中的是,人們已經(jīng)采取了一些措施來抵御敵對攻擊的威脅。特別是研究已表明,深層神經(jīng)網(wǎng)絡可以被訓練來探測上述提到的假圖像。根據(jù)博世研究中心的一項研究提出了探測器的策略,敵對攻擊可以騙過探測器,而探測器的訓練機智能讓攻擊失效,未來可能會出現(xiàn)相應的軍備競賽。

雖然圖像識別系統(tǒng)的受騙過程可以作為簡單直觀的演示,但它們并不是唯一存在風險的機器學習系統(tǒng)。用于擾亂像素數(shù)據(jù)的技術也可以應用于其他類型的數(shù)據(jù)。

中國研究人員發(fā)現(xiàn),在句子中加入特定的詞語或拼錯一個單詞,www.tka.net.cn,可以完全干擾到那些用于分析文本的機器學習系統(tǒng)。另一組實驗表明,在揚聲器中播放的聲音失真,可以令運行谷歌Now語音指令系統(tǒng)的智能手機去訪問特定的網(wǎng)址,下載惡意軟件。

最后一個例子是一個更令人擔憂的應用,或許也是近期會發(fā)生的:繞過網(wǎng)絡安全防御。該行業(yè)正越來越多地使用機器學習和數(shù)據(jù)分析來識別惡意軟件及其入侵,但這些系統(tǒng)也非常容易受騙。

在今年夏天的黑客大會上,庫卡機器人何服電機維修,一家安全公司演示了他們?nèi)绾卫@過反惡意軟件的人工智能,其方法與黑匣子攻擊圖像分類器的方法類似,但使用的是自己的人工智能系統(tǒng)。

他們的系統(tǒng)會將惡意代碼輸入到反病毒軟件中,然后記下系統(tǒng)給出的分數(shù)。然后,它用遺傳算法反復修改代碼,直到能夠繞過防御,同時保持其功能。

目前為止所提到的所有方法都集中在對預先訓練的機器學習系統(tǒng)進行欺騙,但網(wǎng)絡安全行業(yè)的另一個主要關注點是數(shù)據(jù)中毒。這一觀點認為,將錯誤數(shù)據(jù)引入機器學習系統(tǒng)的訓練集將導致它開始對事物進行錯誤分類。

這對于反惡意軟件系統(tǒng)來說尤其具有挑戰(zhàn)性,這些系統(tǒng)會不斷更新,以納入新的病毒數(shù)據(jù)。一種相關的方法用數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行了轟炸,這些數(shù)據(jù)被設計用來做出錯誤判定,這樣一來,防御者將能夠重新調(diào)整自己的系統(tǒng),攻擊者就可以進入了。

這些方法在自然狀況下能夠被使用的可能性有多大,取決于潛在的回報以及攻擊者的熟練程度。上面描述的大多數(shù)技術都需要高水平的專業(yè)知識,但獲取培訓材料和機器學習工具卻變得越來越容易。

多年來,簡單版本的機器學習一直是垃圾郵件過濾器的核心技術,KUKA機器人電路板維修,而垃圾郵件發(fā)送者們已經(jīng)開發(fā)出了一系列的創(chuàng)新解決方案來繞過它們。隨著機器學習和人工智能越來越多地融入我們的生活,欺騙它們的回報很可能會超出成本。

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