不久前，某知名品牌汽車被曝其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別白色貨車箱體這樣類似于“一堵墻”的障礙物。在自動(dòng)駕駛中，行人、車輛被漏檢或者未能及時(shí)被檢測(cè)到，都可能導(dǎo)致交通事故的產(chǎn)生。此外，安防漏檢危險(xiǎn)人物與物品也可能導(dǎo)致安全隱患。這些風(fēng)險(xiǎn)都提示，AI視覺(jué)的安全性值得重視。
在研究AI視覺(jué)穩(wěn)定性的過(guò)程中，阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室的研究人員札奇發(fā)現(xiàn)，AI視覺(jué)還有一個(gè)盲區(qū)：利用算法自動(dòng)鑒別圖片關(guān)鍵信息，并巧妙刪除，就像給圖片“打碼”一樣，AI視覺(jué)系統(tǒng)就會(huì)無(wú)法識(shí)別該圖片。最近，這項(xiàng)研究成果被AI頂會(huì)ICCV 2021收錄。
札奇的研究源于逛商場(chǎng)看到樂(lè)高玩具迸發(fā)的靈感。當(dāng)時(shí)，她有一個(gè)疑問(wèn)：“人眼如何識(shí)別‘馬賽克’式樣的玩具？還有早期的超級(jí)馬里奧，雖然只是由幾個(gè)簡(jiǎn)單像素組成，人卻可以正確識(shí)別這種抽象的表達(dá)。AI模型面對(duì)‘馬賽克’式的圖片，能正確識(shí)別嗎？”
札奇進(jìn)行了驗(yàn)證。她發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)對(duì)圖片“加工”以騙過(guò)AI的方法是給圖片加上“噪音”，相當(dāng)于在當(dāng)前圖片上針對(duì)模型"亂涂亂畫"，讓AI無(wú)法識(shí)別，但原圖片本身的關(guān)鍵信息沒(méi)有丟失，只要用“橡皮擦”擦一擦，AI依然能識(shí)別。如果反向操作，刪除圖片的關(guān)鍵信息，就像打“馬賽克”，圖片的關(guān)鍵信息已經(jīng)丟失，那么AI無(wú)論如何也難以識(shí)別。這意味著，針對(duì)“打碼攻擊”，難以有防御措施。
如下圖所示，給貓咪圖片加上噪聲，去除噪聲后，AI模型依然能認(rèn)出這是一只貓咪。相反，基于信息丟失的對(duì)抗攻擊在去噪聲的操作下基本沒(méi)什么變化，AI視覺(jué)模型“識(shí)別無(wú)能”。
圖說(shuō)：傳統(tǒng)加噪音（上）與“打碼”刪信息（下）對(duì)比，“打碼”攻擊“無(wú)法還原”。
專注對(duì)AI的對(duì)抗樣本和模型安全性進(jìn)行研究的阿里安全高級(jí)算法專家越豐提醒，除了AI視覺(jué)場(chǎng)景，真實(shí)場(chǎng)景中也可能存在這種對(duì)抗攻擊，例如針對(duì)某知名PS軟件，只要提供具備對(duì)抗攻擊性質(zhì)的JPEG量化表，就能產(chǎn)出有“攻擊性”的圖片。
此外，在實(shí)際場(chǎng)景中，圖片信息丟失是常見(jiàn)現(xiàn)象，例如用戶將圖片以JPEG形式上傳到網(wǎng)絡(luò)，就有一定的信息丟失，可能不經(jīng)意間就會(huì)制造一個(gè)“對(duì)抗樣本”。越豐認(rèn)為，這對(duì)當(dāng)前內(nèi)容安全場(chǎng)景的AI識(shí)別而言，都是不小的挑戰(zhàn)。
“比如有人將涉黃賭毒圖片以損失部分信息的形式上傳到網(wǎng)絡(luò)，人眼依然能領(lǐng)會(huì)含義，但AI卻沒(méi)能正確識(shí)別，這對(duì)構(gòu)建清朗、健康網(wǎng)絡(luò)環(huán)境而言，就是一種對(duì)抗?！痹截S舉例道，AI安全行業(yè)應(yīng)該警惕這種類型的對(duì)抗。
當(dāng)然，“致盲AI”不是研究人員的目標(biāo)，研究人員最終還是想發(fā)現(xiàn)AI模型的脆弱性，進(jìn)一步提升AI安全?！霸贏I安全前沿技術(shù)上進(jìn)行探索，一是為了讓AI更安全，二是為了讓AI助力安全，三是為解決具體社會(huì)問(wèn)題尋找提效的新途徑?！卑⒗锇踩珗D靈實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人薛暉提醒，相比“事后彌補(bǔ)”，安全應(yīng)前置，從源頭守衛(wèi)安全，對(duì)前沿技術(shù)進(jìn)行研究布局，以科技創(chuàng)新造就最好的網(wǎng)絡(luò)安全。
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