人工智能面临的安全挑战

文章来源:信息化建设与管理中心发布时间:2025-01-16浏览次数:10

(一)数据安全风险


  1. 数据泄露:AI 模型的训练依赖大量的数据,这些数据中可能包含用户的敏感信息,如个人身份、医疗记录、财务数据等。一旦数据存储系统遭受攻击,数据泄露将给用户带来严重的损失。例如,2017 年 Equifax 数据泄露事件,黑客窃取了约 1.47 亿消费者的个人信息,其中就涉及到 AI 信用评估模型所使用的数据。

  2. 数据篡改:恶意攻击者可能会篡改 AI 训练数据,从而误导模型的训练结果,使模型做出错误的决策。例如,在自动驾驶汽车的训练数据中,修改某些路况信息或车辆行驶数据,可能导致自动驾驶模型在实际行驶中出现危险行为。

(二)模型安全风险


  1. 模型窃取:训练好的 AI 模型具有极高的商业价值,攻击者可能会通过各种手段窃取模型,从而获取其中蕴含的知识和算法。例如,通过逆向工程技术,从 AI 应用程序中提取模型参数和结构。

  2. 模型中毒攻击:攻击者在模型训练过程中注入恶意数据,使模型学习到错误的模式,导致模型在推理阶段出现偏差。这种攻击方式可能难以被检测到,因为中毒后的模型在表面上可能仍然能够正常运行,但输出结果却不可靠。

(三)应用安全风险


  1. 对抗攻击:攻击者通过精心设计的对抗样本,输入到 AI 模型中,使模型产生错误的分类或预测结果。例如,在图像识别系统中,对一张正常的猫的图片添加微小的扰动,可能会使模型将其误识别为狗。这种攻击方式对 AI 应用的安全性构成了严重威胁,尤其是在一些关键领域,如人脸识别门禁系统、医疗诊断系统等。

  2. 滥用风险:AI 技术也可能被不法分子滥用,用于恶意目的。例如,利用生成对抗网络(GAN)技术生成虚假的图像、视频或音频,用于诈骗、虚假信息传播等。