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國內(nèi)首個AI安全大賽圓滿收官,預(yù)演風(fēng)險競逐“智”高點

《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展白皮書》正式發(fā)布

9月16日,以“共筑AI安全 安享智能未來”為主題的AISC首屆人工智能安全大賽圓滿落幕。

中科院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長張鈸,北京市科學(xué)技術(shù)委員會、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會黨組成員、副主任張宇蕾,北京市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會黨組成員、副主任潘鋒,工業(yè)和信息化部網(wǎng)絡(luò)安全管理局?jǐn)?shù)據(jù)安全處四級調(diào)研員張洪為活動致辭。

活動現(xiàn)場

本次大賽由國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、清華大學(xué)人工智能研究院和北京瑞萊智慧科技有限公司等單位聯(lián)合主辦,系首個全國性人工智能安全賽事,旨在推動人工智能攻防技術(shù)創(chuàng)新、實戰(zhàn)演練、場景挖掘和人才培養(yǎng)。

同期舉辦的主題論壇,邀請到多位院士專家、行業(yè)領(lǐng)袖、政企代表出席,共同探討如何在未來智能的全新戰(zhàn)場,打贏技術(shù)攻防之戰(zhàn)。

與會專家們表示,重視人工智能安全體系建設(shè),既是當(dāng)務(wù)之急,也是長遠(yuǎn)考慮,需加快促進(jìn)人工智能安全領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)研究與攻防實踐。

AI安全風(fēng)險已非未來挑戰(zhàn),而是眼前威脅

試想一下,有人將一張“神奇的貼紙”放置在面部,就可以使人臉識別門禁系統(tǒng)誤認(rèn)為是你,從而輕而易舉打開大門;同樣是這張“神奇的貼紙”,把它放置在眼鏡上,就可以1秒解鎖你的手機(jī)人臉識別,探取你的隱私如入無人之境。

這并非科幻大片的想象,而是首屆人工智能安全大賽頒獎典禮現(xiàn)場展示的真實攻防場景。

大賽工作人員演示對抗樣本攻擊人臉識別門禁系統(tǒng)

人工智能和其他通用目的技術(shù)一樣,在高歌猛進(jìn)的同時,也帶來了新的風(fēng)險和隱患。

主辦方北京瑞萊智慧科技有限公司首席執(zhí)行官田天認(rèn)為,人工智能技術(shù)風(fēng)險發(fā)生的范圍正隨著應(yīng)用場景的日趨廣泛而逐步擴(kuò)大,風(fēng)險發(fā)生的可能性也隨著其應(yīng)用頻次的增長而持續(xù)提高。

在他看來,人工智能當(dāng)前的安全風(fēng)險主要可以從“人”與“系統(tǒng)”這兩個視角來剖析。

從人的視角來評估AI的安全問題,首當(dāng)其沖就是技術(shù)的兩面性問題,存在AI濫用甚至“武器化”的問題。

具體到人工智能的應(yīng)用中來看,最為典型的代表就是深度偽造技術(shù),它的負(fù)向應(yīng)用風(fēng)險持續(xù)加劇且已產(chǎn)生實質(zhì)危害。

而現(xiàn)場的人臉識別破解演示,所揭示的正是系統(tǒng)的風(fēng)險,它來自于深度學(xué)習(xí)算法本身的脆弱性。

以深度學(xué)習(xí)算法為核心的第二代人工智能是個“黑盒子”,具有不可解釋性,意味著系統(tǒng)存在結(jié)構(gòu)性的漏洞,可能受到不可預(yù)知的風(fēng)險,典型的就比如現(xiàn)場演示的“神奇貼紙”,其實就是“對抗樣本攻擊”,通過在輸入數(shù)據(jù)中添加擾動,使得系統(tǒng)作出錯誤判斷。

這一漏洞在自動駕駛感知系統(tǒng)同樣存在,瑞萊智慧演示了用對抗樣本攻擊自動駕駛汽車。

正常情況下,在識別到路障、指示牌、行人等目標(biāo)后,自動駕駛車輛就會立即停車,但在目標(biāo)物體上添加干擾圖案后,車輛的感知系統(tǒng)就會出錯,徑直撞上去。

在人工智能的全生命周期,不僅存在算法層面的安全性問題,算力作為人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,也面臨著諸多風(fēng)險,推動人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展具有重要意義。

活動期間,由國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心牽頭,聯(lián)合華為技術(shù)有限公司和北京瑞萊智慧科技有限公司共同撰寫的《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展白皮書》正式發(fā)布。

《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展白皮書》正式發(fā)布

白皮書圍繞人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展的意義、內(nèi)涵與體系架構(gòu)、安全管理現(xiàn)狀、發(fā)展建議等方面展開深入研究。

白皮書指出,人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施不同于傳統(tǒng)的算力基礎(chǔ)設(shè)施,既是“基礎(chǔ)設(shè)施”又是“人工智能算力”也是“公共設(shè)施”,具有基建屬性、技術(shù)屬性、公共屬性三重屬性。

相應(yīng)地,推動人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施安全發(fā)展應(yīng)從強(qiáng)化自身安全、保障運(yùn)行安全、助力安全合規(guī)三個方面發(fā)力,通過強(qiáng)化自身的可靠性、可用性與穩(wěn)定性,保障算法運(yùn)行時的機(jī)密性與完整性,提升用戶的安全管控力、認(rèn)可度與合規(guī)性等八個領(lǐng)域筑牢人工智能安全防線,打造可信、可用、好用的人工智能算力底座,營造安全、健康、合規(guī)發(fā)展的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

以賽促研、以賽育人,守護(hù)未來智能安全

安全的本質(zhì)在于對抗升級,構(gòu)建安全需要一個持續(xù)攻防演進(jìn)的過程。

田天表示,大賽聚焦人工智能真實應(yīng)用場景中的典型漏洞及風(fēng)險,以賽促建、以賽促研,通過考核參賽隊伍的漏洞發(fā)現(xiàn)、漏洞挖掘等能力,探索新型安全需求場景,推動AI攻防技術(shù)創(chuàng)新,為強(qiáng)化人工智能治理體系與安全評估能力建設(shè)提供支撐。

瑞萊智慧首席執(zhí)行官田天

結(jié)合具體賽題來看,自動駕駛安全賽題和人臉識別安全賽題從攻擊視角出發(fā),通過讓選手攻擊目標(biāo)模型挖掘算法漏洞,旨在發(fā)現(xiàn)更加穩(wěn)定的攻擊算法,以更好的實現(xiàn)準(zhǔn)確評估模型的安全性。深度偽造安全賽題則通過分析偽造音視頻的相似性,來溯源不同偽造內(nèi)容是否來自同一種或同一類生物特征生成軟件,以促進(jìn)對深度偽造檢測技術(shù)的發(fā)展,具有重要的現(xiàn)實意義。

構(gòu)建人工智能的安全生態(tài),一方面需要技術(shù)的持續(xù)演進(jìn),一方面也需要專項技術(shù)人才的建設(shè)與培養(yǎng)。

田天表示,由于人工智能安全研究目前仍屬于新興領(lǐng)域,專項人才較少,缺乏系統(tǒng)性的研究隊伍,本次大賽通過實戰(zhàn)演練的方式,全方位驗證和提升選手實戰(zhàn)能力,為培育一批高水平、高層次的人工智能安全新型人才團(tuán)隊提供了“快速通道”。

自七月開啟報名以來,大賽共吸引來自全國范圍內(nèi)70多所高等高校、科研院所、企業(yè)機(jī)構(gòu)的超過400支團(tuán)隊,共計600余名選手的踴躍參與。

經(jīng)過三個月的激烈角逐,最終,上海交通大學(xué)聯(lián)合戰(zhàn)隊“AreYouFake”與北京交通大學(xué)戰(zhàn)隊“BJTU-ADaM”分別摘得深度偽造安全與自動駕駛安全賽道桂冠,北京理工大學(xué)戰(zhàn)隊“DeepDream”與建信金科戰(zhàn)隊“Tian Quan&LianYi”共同位列人臉識別賽道第一名。

深度偽造安全競賽前三名

自動駕駛安全競賽前三名

人臉識別安全競賽前三名

本次大賽供了技術(shù)交鋒和思維碰撞的平臺,通過競賽的方式挖掘攻擊與防御技術(shù)新思路,同時鏈接產(chǎn)業(yè)側(cè)真實安全需求,為進(jìn)一步強(qiáng)化人工智能安全攻防研究提供基礎(chǔ),也為推動人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)及能力建設(shè)提供了重要支撐,助力我國人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展。

專家觀點:沒有高水平安全,就沒有高質(zhì)量發(fā)展

統(tǒng)籌發(fā)展和安全,是每項新技術(shù)發(fā)展過程中面臨的必然問題,如何實現(xiàn)高水平發(fā)展和高水平安全的良性互動,也是當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為重要的命題,現(xiàn)場多位專家就此話題展開分享,探索AI安全建設(shè)的新思路與新路徑。

人工智能對抗攻防包括對抗樣本、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后門、模型隱私問題等多方面技術(shù)。

模型有錯誤就需要進(jìn)行及時的修復(fù),中國科學(xué)院信息安全國家重點實驗室副主任陳愷提出“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手術(shù)刀”的方法,通過定位引發(fā)錯誤的神經(jīng)元,進(jìn)行精準(zhǔn)“微創(chuàng)”修復(fù)。

陳愷表示,不同于傳統(tǒng)的模型修復(fù)工作需要重新訓(xùn)練模型,或者依賴于較大量的數(shù)據(jù)樣本,這種方式類似于“微創(chuàng)手術(shù)”,只需極少量或無需數(shù)據(jù)樣本,能夠大幅提升模型修復(fù)效果。

中國科學(xué)院信息安全國家重點實驗室副主任陳愷

開放環(huán)境下的人工智能系統(tǒng)面臨諸多安全挑戰(zhàn),如何解決通用人工智能算法全周期的安全保障問題成為重中之重。

北京航空航天大學(xué)軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室副主任劉祥龍表示,目前人工智能算法及系統(tǒng)的安全性缺乏科學(xué)評測手段,難以有效評測完整的人工智能模型和算法能力。

他表示,從技術(shù)上來看應(yīng)形成從安全性測試到安全性分析與安全性加固的完整技術(shù)手段,最終形成標(biāo)準(zhǔn)化的測試流程。

同時他指出,未來的人工智能安全應(yīng)該圍繞從數(shù)據(jù)、算法到系統(tǒng)各個層次上的全面評測,同時配合一套整體的從硬件到軟件的安全可信計算環(huán)境。

北京航空航天大學(xué)軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室副主任劉祥龍

工商銀行金融研究院安全攻防實驗室主管專家蘇建明表示,人工智能安全治理需要廣泛協(xié)作和開放創(chuàng)新,需加強(qiáng)政府、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、企業(yè)等產(chǎn)業(yè)各參與方的互動合作,建立積極的生態(tài)規(guī)則。

政策層面加快人工智能的立法進(jìn)程,加強(qiáng)對人工智能服務(wù)水平、技術(shù)支撐能力等專項監(jiān)督考核力度。學(xué)術(shù)層面,加大對人工智能安全研究的激勵投入,通過產(chǎn)學(xué)研合作模式加快科研成果的轉(zhuǎn)化與落地。

企業(yè)層面,逐步推動人工智能技術(shù)由場景拓展向安全可信發(fā)展轉(zhuǎn)變,通過參與標(biāo)準(zhǔn)制定,推出產(chǎn)品服務(wù),持續(xù)探索人工智能安全實踐及解決方案。

工商銀行金融研究院安全攻防實驗室主管專家蘇建明

最后,圓桌對話環(huán)節(jié),北京交通大學(xué)教授、計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院副院長景麗萍、清華大學(xué)人工智能研究院基礎(chǔ)理論研究中心主任朱軍、北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院副院長鄧偉洪、北京科技大學(xué)計算機(jī)與通信工程學(xué)院教授陳健生、華為可信AI安全解決方案專家唐文圍繞人工智能安全技術(shù)發(fā)展、人工智能安全治理等話題展開深入交流。

專家們認(rèn)為,從長遠(yuǎn)看,人工智能的安全問題,還需從算法模型的原理上突破,唯有持續(xù)加強(qiáng)基礎(chǔ)研究,才能破解核心科學(xué)問題,同時他們強(qiáng)調(diào),人工智能的未來發(fā)展需確保對整個社會、國家發(fā)展的有效性和正向促進(jìn)性,需要政產(chǎn)學(xué)研用多方協(xié)同共進(jìn)。

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