一年一度的GeekPwn國際安全極客大賽在上海舉行，近兩年的比賽上，對AI的攻擊是所有項目中最為吸睛的一個，云計算的風險同樣引人注目。

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選手能否破解知名廠商的圖像識別系統(tǒng)，讓AI作出錯誤決策？如果場上選手能騙過AI，黑客也可以，這將給廠商和用戶帶來難以估量的損失。AI、云計算發(fā)展帶來的安全隱患已經(jīng)引起思考。

Geekpwn的云安全挑戰(zhàn)賽是世界首個基于真實云環(huán)境復原的云安全攻防競賽，比賽現(xiàn)場，騰訊安全云鼎實驗室構建了一個真實的、可以完整工作的全棧云環(huán)境，復現(xiàn)了主流云平臺的架構、技術和系統(tǒng)軟硬件環(huán)境，預演云上攻防。

“今天每一個APP，包括AI、自動駕駛、5G通訊都是運營在云上的，底層是云在默默支撐。在這樣的情況下，云將是我們今后非常重要的基礎設施?；A設施的安全涉及到未來的社會運轉、生產(chǎn)生活的方方面面，云安全就會非常重要的?！崩顬I指出。

云安全比賽是一場為選手指明攻擊路徑的比賽。極客可能是在校生，也可能是互聯(lián)網(wǎng)公司安全團隊。而和其它賽事不同的是，云安全、AI項目戰(zhàn)隊很少有來自企業(yè)的人員，更多由在校生組成。

深度學習是促進AI近兩年發(fā)展的重要要素。但行業(yè)已經(jīng)在考慮AI發(fā)展帶來的安全隱患，對深度學習模型進行攻擊也是極客比賽的熱門項目。而可以看到的是，AI的一些技術風險非常突出。

在“CAAD CTF圖像對抗樣本攻防賽”現(xiàn)場，多個戰(zhàn)隊成功利用圖片對抗樣本針對圖像分類器發(fā)起攻擊，導致分類器出錯，騙過AI圖像識別。有所有戰(zhàn)隊都攻破了被視為“目標檢測網(wǎng)絡的巔峰之作”的YOLOv3系統(tǒng)。一支戰(zhàn)隊更是用圖片成功欺騙Clarifai人臉識別系統(tǒng)，讓AI將黃健翔識別成了伊萬卡。

對深度模型攻擊的意義在于促使人們更深入思考機器和人視覺的真正差異所在，另一方面，深度模型本身具有的不可解釋性缺陷，能幫人們認識到深度學習方法的局限性。

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網(wǎng)站欄目：網(wǎng)絡安全和AI、云計算出現(xiàn)斷層
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