人工智能還是“人工智障”

網(wǎng)盾高防IDC
AI技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越快,這項(xiàng)技術(shù)也被應(yīng)用到了很多行業(yè)中,但是技術(shù)發(fā)展的同時(shí)也會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題。比如有的研究報(bào)告就發(fā)出了警告:這種新興技術(shù)很容易被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子、不法黑客所利用。

當(dāng)我們?cè)谙硎蹵I技術(shù)帶來(lái)的便捷與高效的同時(shí),是否考慮過(guò)技術(shù)漏洞帶來(lái)的嚴(yán)重后果?試想如果有人惡意利用AI技術(shù)去干擾IT系統(tǒng)的正常工作,結(jié)果會(huì)有多可怕呢?

AI技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越快,這項(xiàng)技術(shù)也被應(yīng)用到了很多行業(yè)中,但是技術(shù)發(fā)展的同時(shí)也會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題。比如有的研究報(bào)告就發(fā)出了警告:這種新興技術(shù)很容易被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子、不法黑客所利用。

一份由學(xué)術(shù)界、社會(huì)團(tuán)體以及行業(yè)人士所撰寫(xiě)的報(bào)告《人工智能的惡意使用(Malicious Use of Artificial Intelligence)》指出,任何科技都有其雙面性,在大力發(fā)展AI技術(shù)的時(shí)候,有必要注意防止該技術(shù)被濫用的可能性。

例如,一些黑客會(huì)以領(lǐng)袖人物為目標(biāo),使用AI進(jìn)行語(yǔ)音合成模擬;無(wú)人機(jī)能夠被操縱使用面部識(shí)別軟件,對(duì)人類目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別并攻擊;AI被黑客用來(lái)搜索系統(tǒng)漏洞、實(shí)施網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú),展開(kāi)網(wǎng)絡(luò)攻擊等等。

隨著AI技術(shù)的發(fā)展,未來(lái)攻擊者會(huì)不斷將AI技術(shù)融入到攻擊活動(dòng)中,AI驅(qū)動(dòng)的攻擊行為將越來(lái)越趨向正常化。今天我們就來(lái)聊聊,未來(lái)會(huì)出現(xiàn)哪些使用AI技術(shù)的攻擊方式?

對(duì)抗樣本攻擊

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有一個(gè)非常經(jīng)典的“對(duì)抗樣本”案例:

一張熊貓的圖片,累加了一個(gè)看起來(lái)是隨機(jī)噪聲的圖片,生成了一張新的圖片。我們?nèi)庋劭雌饋?lái)是一模一樣,但是對(duì)于AI模型來(lái)說(shuō),圖片就變得不一樣了,本來(lái)是熊貓,加了噪聲就被識(shí)別為“長(zhǎng)臂猿”了。

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所謂“對(duì)抗樣本”(adversarial examples),就是指攻擊者對(duì)輸入樣本故意添加一些細(xì)微干擾,導(dǎo)致模型以高置信度給出一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)果。在這種干擾下,原本精確的人工智能,瞬間就淪為“人工智障”。

試想如果有人惡意制造這樣的對(duì)抗樣本去挑戰(zhàn)我們身邊的AI系統(tǒng),結(jié)果會(huì)有多可怕呢?

萬(wàn)一犯罪分子掌握了一個(gè)漏洞,在臉上點(diǎn)幾個(gè)點(diǎn),就可以把犯罪分子的臉偽裝成某個(gè)人的臉,那我們的身份豈不是可以隨時(shí)被冒用?犯罪分子也能夠隨時(shí)從面部識(shí)別模型中逃脫?

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如果存在別有用心的人,將馬路上的交通指示牌替換,明明是右轉(zhuǎn)的標(biāo)志,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)缺識(shí)別為直行,極其容易釀成交通事故。

除了圖像領(lǐng)域,在語(yǔ)音系統(tǒng)上,黑客也能夠通過(guò)特定的方式欺騙語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本系統(tǒng),比如在你最喜愛(ài)的歌曲中偷偷加入一些語(yǔ)音指令,讓智能語(yǔ)音助手轉(zhuǎn)移你的賬戶余額。

此外,對(duì)抗攻擊還可以欺騙GPS誤導(dǎo)船只、誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛車輛、修改AI驅(qū)動(dòng)的導(dǎo)彈目標(biāo)等等,對(duì)抗攻擊對(duì)AI系統(tǒng)在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)構(gòu)成了真正的威脅。

更加令人擔(dān)憂的是,想要防御對(duì)抗樣本攻擊非常困難,現(xiàn)階段還沒(méi)有好的策略和工具能夠解決這一問(wèn)題。

然而,對(duì)于攻擊者來(lái)說(shuō),只需要很小的樣本量就能干擾AI模型的結(jié)果。有研究表明,僅僅在二進(jìn)制文件的末尾增加10kb字節(jié),就降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MalConv的精度超過(guò)50%。

因此,設(shè)計(jì)防范對(duì)抗樣本的方法,以縮小設(shè)計(jì)師意圖和算法行為之間的差距,成為AI防御的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。

自動(dòng)化決策攻擊

目前,AI技術(shù)已經(jīng)被用于大規(guī)模的自動(dòng)化攻擊。未來(lái),AI技術(shù)或?qū)膼阂廛浖淖詣?dòng)化攻擊,進(jìn)化為自動(dòng)化決策,即能夠根據(jù)被感染系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行智能調(diào)整、自我繁殖,攻擊會(huì)變得更加靜默和危險(xiǎn)。

舉個(gè)例子,假設(shè)一個(gè)蠕蟲(chóng)版的攻擊可以理解目標(biāo)的環(huán)境并選擇對(duì)應(yīng)的攻擊技術(shù),一旦它利用的某個(gè)漏洞被修復(fù)了,它可以轉(zhuǎn)向暴力破解SMB憑證,加載Mimikatz或安裝鍵盤記錄器來(lái)獲取憑證。

智能繞過(guò)

除了對(duì)環(huán)境進(jìn)行適應(yīng)并進(jìn)行決策之外,武器化的AI還要能夠發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的弱點(diǎn),這樣AI網(wǎng)絡(luò)攻擊就可以繞過(guò)檢測(cè)并最大化造成的傷害。

未來(lái),惡意軟件在初始感染成功后會(huì)學(xué)習(xí)構(gòu)建正常行為,它不會(huì)去猜測(cè)環(huán)境中主要使用的是Windows系統(tǒng)還是Linux系統(tǒng),也不會(huì)去猜測(cè)使用Twitter或Instagram作為C2通信信道,而是會(huì)直接學(xué)習(xí)和理解目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中的通信,并融入到攻擊活動(dòng)或攻擊模型中。

一旦進(jìn)入到受感染的系統(tǒng)中,惡意軟件還能夠安全地學(xué)習(xí)系統(tǒng)的環(huán)境知識(shí),比如受感染設(shè)備通信的內(nèi)部設(shè)備,使用的端口和協(xié)議,以及賬戶信息等。因此,由智能化帶來(lái)的威脅程度也將成倍增加。

low and slow攻擊

一般來(lái)說(shuō),惡意軟件發(fā)展的速度要比人類響應(yīng)的速度更快。因此,low and slow攻擊是一種非常特殊的攻擊方式,也很容易就可以繞過(guò)檢測(cè)。

因?yàn)槊恳粋€(gè)動(dòng)作對(duì)人類和傳統(tǒng)安全工具來(lái)說(shuō)都太小了,研究人員總結(jié)發(fā)現(xiàn)這類攻擊場(chǎng)景主要出現(xiàn)在數(shù)據(jù)竊取中。

傳統(tǒng)安全工具的工作方式是,判斷數(shù)據(jù)包是否大于500MB,如果大于500M,標(biāo)記為“可疑的”用于之后的調(diào)查。

這對(duì)攻擊者來(lái)說(shuō)是已知的,因此攻擊者會(huì)適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行調(diào)整,將數(shù)據(jù)竊取的單位塊變得更小,并且慢慢去竊取。數(shù)據(jù)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給一個(gè)單獨(dú)的C2服務(wù)器也可以發(fā)送給不同的服務(wù)器。

雖然該例子已經(jīng)足夠去繞過(guò)現(xiàn)有的安全工具,但是更加靜默的數(shù)據(jù)竊取場(chǎng)景也是可行的。攻擊者可以選擇數(shù)據(jù)竊取的時(shí)間,比如在24天內(nèi)一點(diǎn)點(diǎn)的竊取想要的數(shù)據(jù)。

雖然傳統(tǒng)工具很難檢測(cè)這樣的low and slow數(shù)據(jù)竊取,但是攻擊者使用AI技術(shù)來(lái)理解了目標(biāo)環(huán)境后這種檢測(cè)會(huì)變得更難。

惡意軟件不會(huì)再使用硬編碼的數(shù)據(jù)量閥值,而可以基于使用的網(wǎng)絡(luò)帶寬進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整。比如之前是每2小時(shí)發(fā)送20KB數(shù)據(jù),現(xiàn)在就可以在用戶看視頻等使用帶寬較大的時(shí)候選擇進(jìn)行視頻發(fā)送大量數(shù)據(jù)。

如果視頻會(huì)議是目標(biāo)企業(yè)常用的外部通信方法,那么惡意軟件就可以使用視頻會(huì)議系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)竊取,這樣就將攻擊融入到正常的企業(yè)活動(dòng)中了。

從以上攻擊趨勢(shì)可以看到,隨著未來(lái)AI攻擊技術(shù)的不斷進(jìn)化,如何讓IT系統(tǒng)具備高效防御AI攻擊能力,成了迫在眉睫的難題。

道高一尺,魔高一丈,其實(shí)從來(lái)就沒(méi)有100%的安全,攻擊有時(shí)候只是成本問(wèn)題?;诂F(xiàn)狀,企業(yè)能做的有兩點(diǎn):

一是密切關(guān)注該領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)向,加大網(wǎng)絡(luò)安全的投入力度;二是做好針對(duì)此類攻擊的風(fēng)險(xiǎn)控制,采用業(yè)界推薦的安全最佳實(shí)踐。

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