隨著自動駕駛技術(shù)、智能助理、人臉識別、智能工廠、智慧城市等AI人工智能技術(shù)的快速普及和相關(guān)安全事件的快速增長，消費者和業(yè)界對人工智能網(wǎng)絡(luò)安全問題和威脅的關(guān)注度正不斷提高。

　　近日，應(yīng)歐盟和美國政府的要求，可信AI研究和咨詢專業(yè)公司Adversa發(fā)表了業(yè)界首個全面的人工智能安全性和可信度研究報告，該報告還結(jié)合了Gartner的相關(guān)預(yù)測以及最近對AI的對抗性攻擊事件。

　　Adversa顧問委員會前Gartner分析師Oliver Rochford指出：建立對機器學(xué)習(xí)安全性的信任至關(guān)重要。我們要求人們?nèi)ハ嘈臕I的黑匣子（這很困難），為了使AI革命成功，我們必須建立信任……AI面臨的安全風(fēng)險太大，同時收益也很大。

　　Adversa的CTO Eugene Neelou表示：“為了提高可信AI領(lǐng)域的安全意識，一年多前我們啟動了一個項目，以分析學(xué)術(shù)、行業(yè)和政府過去十年的發(fā)展情況。結(jié)果令人目瞪口呆，受測AI系統(tǒng)普遍存在安全性和偏差問題，以及缺乏適當(dāng)?shù)姆烙胧?，但人們對AI安全的興趣呈指數(shù)增長。企業(yè)應(yīng)緊密跟蹤最新AI威脅，實施AI安全意識計劃，并保護(hù)其AI開發(fā)生命周期，最重要的是從現(xiàn)在開始做起?！?/p>

　　報告顯示：AI領(lǐng)域的安全現(xiàn)狀異常糟糕；過去兩年AI安全研究論文呈現(xiàn)爆炸式增長；美國、中國、歐洲在可信AI研究領(lǐng)域競爭激烈，中國正在加速反超；AI人工智能領(lǐng)域面臨十大安全威脅。

　　以下為報告中的部分亮點數(shù)據(jù)，安全牛整理如下：

　　現(xiàn)實中的AI安全事件正在快速增長：

　　在汽車、生物識別、機器人技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，現(xiàn)實世界中的AI安全事件正在快速增長。作為AI的早期采用者，最受關(guān)注的行業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)（23％）、網(wǎng)絡(luò)安全（17％）、生物識別技術(shù)（16％）和自治（13％）。

　　AI安全研究論文爆炸式增長：

　　過去兩年中，政府、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界發(fā)布的AI安全性方面的研究論文多達(dá)3500篇，超過過去二十年的總和。美國、中國、歐盟之間的激烈競爭預(yù)計將在可信AI競賽中繼續(xù)下去：美國發(fā)表了47％的研究論文，但中國勢頭強勁。

　　AI還沒有為黑客攻擊做好準(zhǔn)備：

　　人工智能行業(yè)對于現(xiàn)實世界的黑客攻擊還沒有做好充分的準(zhǔn)備，60種最常用的機器學(xué)習(xí)（ML）模型平均至少有一個安全漏洞。

　　最多被攻擊者針對的AI技術(shù)領(lǐng)域是計算機視覺：

　　最多被針對的AI領(lǐng)域是計算機視覺（65％），其次是分析、語言和自治系統(tǒng)。

　　圖像、文本和記錄是最容易遭受攻擊的AI數(shù)據(jù)集：

　　圖像分類和人臉識別最常被攻擊的AI應(yīng)用：

　　互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全、生物識別和汽車行業(yè)是AI網(wǎng)絡(luò)安全問題的重災(zāi)區(qū)：

　　AI面臨十大安全威脅：

　　1.繞過攻擊（通過對抗性樣本操縱AI決策和結(jié)果）81%

　　2.毒化攻擊（注入惡意數(shù)據(jù)降低AI系統(tǒng)可靠性和精確度）6.8%

　　3.推斷攻擊（推斷特定數(shù)據(jù)樣本是否被用于AI訓(xùn)練）3.5%

　　4.后門攻擊2.3%

　　5.模型抽取攻擊（通過惡意查詢命令暴露AI算法細(xì)節(jié)）1.9%

　　6.歸屬推斷攻擊1.3%

　　7.木馬攻擊1.2%

　　8.模型逆轉(zhuǎn)攻擊（通過惡意查詢獲取的公共輸出數(shù)據(jù)推斷輸入數(shù)據(jù)）1.2%

　　9.反水印攻擊（繞過AI系統(tǒng)對版權(quán)和真實性的檢測）0.6%

　　10.重編程攻擊（改變AI模型用于非法用途）0.2%