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8月19日,在第19届XCon平安焦点信息平安手艺峰会上腾讯朱雀实验室首度亮相民众视野。这个颇有神秘色彩的平安实验室由腾讯平安平台部孵化,专注于实战攻击手艺研究和AI平安手艺研究,以攻促防,守护营业及用户平安。

会上,腾讯朱雀实验室高级平安研究员nEINEI分享了一项AI平安创新研究:模拟实战中的黑客攻击路径,脱节传统行使“样本投毒”的AI攻击方式,直接控制AI模子的神经元,为模子“植入后门”,在险些无感的情形下,可实现完整的攻击验证。

这也是海内首个行使AI模子文件直接发生后门效果的攻击研究。该手法更贴近AI攻击实战场景,对于叫醒民众对AI模子平安问题的重视、举行针对性防御建设具有主要意义。

腾讯平安平台部负责人杨勇示意,当前AI已融入各行各业,平安从业者面临着更庞大、更多变的网络环境,我们已经看到了网络攻击武器AI化的趋势,除了框架这样的AI基础设施,数据、模子、算法,任何一个环节都是攻防的前线。作为平安工作者,必须走在营业之前,做到手艺的与时俱进。

AI应用驶入深水区,平安暗礁不容忽视

自1956年,人工智能观点首次提出至今,AI相关研究不断深入,并与诸多手艺领域普遍交织。随着人工智能成为“新基建”七大版块中的主要一项,AI的产业应用也进一步驶入深水区。

然而,人工智能在带来便利之余,却也暗含伟大的平安隐患:几句含糊不清的噪音,智能音箱或许就能被恶意操控使得家门大开;一个交通指示牌上的小符号,也可能让自动驾驶车辆泛起严重事故。在工业、农业、医疗、交通等各行业与AI深度融合的今天,若是AI被“攻陷”,效果将不堪设想。

这样的假设并非毫无根据。据腾讯朱雀实验室先容,当前人工智能场景的实现依赖于大量数据样本,通过算法剖析数据并从中学习,从而实现机械对真实天下情形的决议和展望。但数据却可能被污染,即“数据投毒,使算法模子泛起误差”。已有大量研究者通过数据投毒的方式,实现了对AI的攻击模拟。

随着手艺研究的不断深入,平安专家也最先探索更高阶的攻击方式,通过模拟实战中的黑客攻击路径,从而针对性的举行防御建设。腾讯朱雀实验室发现,通过对AI模子文件的逆向剖析,可绕过数据投毒环节,直接控制神经元,将AI模子革新为后门模子。甚至在保留正常功效的前提下,直接在AI模子文件中插入二进制攻击代码,或是革新模子文件为攻击载体来执行恶意代码,在隐秘、无感的情形下,进一步实现对神经网络的深层次攻击。

首秀操作神经元,AI模子化身“大号木马”

若是将AI模子比喻为一座城,平安工作人员就是守卫城池的士兵,对流入城池的水源、食物等都有严密监控。但黑客修改神经元模子,就好像跳过了这一步,直接在城内“空投”了一个木马,用意想不到的方式控制了都会,可能带来伟大灾难。

会上,腾讯朱雀实验室展示了三种“空投木马”形式的AI模子高阶攻击手法。

首先是“AI供应链攻击”,通过逆向破解AI软件,植入恶意执行代码,AI模子即变为大号“木马“,受攻击者控制。如被投放到开源社区等,则可造成大局限AI供应链被污染。

腾讯朱雀实验室发现,模子文件载入到内存的过程中是一个庞大的各种软件相互依赖作用的效果,以是理论上任何依赖的软件存在弱点,都可以被攻击者行使。这样的攻击方式可以保持原有模子不受任何功效上的影响,但在模子文件被加载的瞬间却可以执行恶意代码逻辑,类似传统攻击中的的供应链投毒,但投毒的渠道换成了AI框架的模子文件。

其次是“重构模子后门”,通过在供应端修改文件,直接操作修改AI模子的神经元,给AI模子“植入后门”,保持对正常功效影响较小,但在特定trigger触发下模子会发生定向输出效果,到达模子后门的效果。

“后门攻击”是一种新兴的针对机械学习模子的攻击方式,攻击者会在模子中埋藏后门,使得被熏染的模子(infected model) 在一样平常情形下显示正常。但当后门触发器被激活时,模子的输出将变为攻击者预先设置的恶意目的。由于模子在后门未被触发之前显示正常,因此这种恶意的攻击行为很难被发现。

腾讯朱雀实验室从简朴的线性回归模子和MNIST最先入手,行使启发算法,剖析模子网络哪些层的神经元相对后门特征敏感,最终验证了模子熏染的攻击可能性。在保持模子功效的准确性下降很小幅度内(~2%),通过控制若干个神经元数据信息,即可发生后门效果,在更大样本集上验证规模更大的网络CIFAR-10也同样证实了这一料想。

相比投毒,这种攻击方式更为隐藏,在攻击端直接操作修改AI模子的同时,还能将对模子正常功效的影响降至最低,只有在攻击者设定的某个要害点被触发时,才会扣下攻击的扳机。

CIFAR-10 是一个包罗60000张图片的数据集。其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包罗RGB三个数值,数值局限 0 ~ 255。所有照片分属10个差别的种别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog','horse', 'ship', 'truck'其中五万张图片被划分为训练集,剩下的一万张图片属于测试集。

第三种攻击手法是通过“数据木马”在模子中隐藏信息,最终通过隐藏信息实现把AI模子转换为可执行恶意代码的攻击载体。

这种攻击手法是针对人工神经网络的训练与展望都是通过浮点运算(指浮点数介入浮点盘算的运算,这种运算通常伴随着由于无法正确示意而举行的近似或舍入)的特征完成的。测试发现,越是深度的网络,小数点后的精度影响的越小,攻击者可以把攻击代码编码到浮点数的后7、8的精度当中,就可以将一个段恶意的shellcode(用于行使软件破绽而执行的代码)编码到模子网络当中,当知足预先设定的触发条件后,模子加载代码从网络浮点数字中剖析出编码的恶意shellcode运行完成攻击行为。

虽然攻击手法“炉火纯青”,腾讯朱雀实验室示意,通俗民众也不必过于草木皆兵。对于AI研究人员来说,从第三方渠道下载的模子,即便没有算力资源举行重新训练,也要保证渠道的平安性,制止直接加载不确定泉源的模子文件。对模子文件的加载使用也要做到胸有定见,若攻击者需要配合一部分代码来完成攻击,那么是可以从代码检测中发现的,通过“模子可信加载”,每次加载模子举行交织对比、数据校验,就可有用应对这种新型攻击手法。

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