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人臉識(shí)別再曝安全漏洞

通過(guò)平臺(tái)對(duì)微軟、亞馬遜云服務(wù)的人臉比對(duì)演示平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試顯示,基于 RealSafe 平臺(tái)生成的對(duì)抗樣本「噪音」能夠極大干擾兩大主流人臉比對(duì)平臺(tái)的識(shí)別結(jié)果。

  4 月 7 日,來(lái)自清華的 RealAI(瑞萊智慧)發(fā)布了 RealSafe 人工智能安全平臺(tái),隨之推出的測(cè)試結(jié)果令人驚訝:通過(guò)平臺(tái)對(duì)微軟、亞馬遜云服務(wù)的人臉比對(duì)演示平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試顯示,基于 RealSafe 平臺(tái)生成的對(duì)抗樣本「噪音」能夠極大干擾兩大主流人臉比對(duì)平臺(tái)的識(shí)別結(jié)果。

  RealAI 研究團(tuán)隊(duì)選取了一組不同的人臉圖片,通過(guò) RealSafe 平臺(tái)對(duì)其中一張圖片生成對(duì)抗樣本,但不影響肉眼判斷,添加「對(duì)抗樣本」前后分別輸入微軟、亞馬遜人臉比對(duì)平臺(tái)中。

  最終結(jié)果顯示,添加「噪音」擾動(dòng)前,兩張圖片相似度低,微軟、亞馬遜平臺(tái)判定為「不相同」,但添加擾動(dòng)后,幾套系統(tǒng)均錯(cuò)誤識(shí)別為「相同」,甚至在微軟平臺(tái)前后相似度的變化幅度高達(dá) 70% 以上。

  檢測(cè)出人臉識(shí)別系統(tǒng)「漏洞」的 RealSafe 人工智能安全平臺(tái),是全球首個(gè)針對(duì)算法模型本身進(jìn)行安全的檢測(cè)平臺(tái),內(nèi)置領(lǐng)先的攻防算法模型,旨在為企業(yè)用戶提供從算法測(cè)評(píng)到防御升級(jí)的整體解決方案。

  而針對(duì)人臉比對(duì)系統(tǒng)的攻擊測(cè)試,是 RealSafe 人工智能安全平臺(tái)為用戶提供的對(duì)抗樣本攻防在線體驗(yàn)。當(dāng)然,RealSafe 還可以幫助人們修復(fù)這些漏洞。正如網(wǎng)絡(luò)安全時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)攻擊的大規(guī)模滲透誕生出殺毒軟件,發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)潛在病毒威脅,提供一鍵系統(tǒng)優(yōu)化、清理垃圾跟漏洞修復(fù)等功能。RealAI 團(tuán)隊(duì)希望通過(guò) RealSafe 平臺(tái)打造出人工智能時(shí)代的「殺毒軟件」,為構(gòu)建人工智能系統(tǒng)防火墻提供支持。

  除了對(duì)抗樣本技術(shù), RealSafe 平臺(tái)還支持另外兩大功能模塊:模型安全測(cè)評(píng)和防御解決方案。

  模型安全評(píng)測(cè)主要為用戶提供 AI 模型安全性評(píng)測(cè)服務(wù)。用戶只需接入所需測(cè)評(píng)模型的 SDK 或 API 接口,選擇平臺(tái)內(nèi)置或者自行上傳的數(shù)據(jù)集,平臺(tái)將基于多種算法生成對(duì)抗樣本模擬攻擊,并綜合在不同算法、迭代次數(shù)、擾動(dòng)量大小的攻擊下模型效果的變化,給出模型安全評(píng)分及詳細(xì)的測(cè)評(píng)報(bào)告。目前 RealSafe 已支持黑盒查詢攻擊方法與黑盒遷移攻擊方法。

  防御解決方案則是為用戶提供模型安全性升級(jí)服務(wù),RealSafe 平臺(tái)支持五種去除對(duì)抗噪聲的通用防御方法,可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的自動(dòng)去噪處理,破壞攻擊者惡意添加的對(duì)抗噪聲。根據(jù)上述的模型安全評(píng)測(cè)結(jié)果,用戶可自行選擇合適的防御方案,從而達(dá)到一鍵提升模型安全性的目的。

  瑞萊智慧表示,隨著模型攻擊手段在不斷復(fù)雜擴(kuò)張,RealSafe 平臺(tái)還將持續(xù)提供更加豐富的 AI 防御手段,幫助用戶獲得實(shí)時(shí)且自動(dòng)化的漏洞檢測(cè)和修復(fù)能力。


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