4月10日报导

近年来，机器学习作为人工智能职业的"重头戏"，得到了史无前例的开展，其间依据计算机视觉的人脸辨认技能更是浸透到了社会生活的方方面面。可是，这些看似无比"聪明"的AI体系却时常会体现出"软弱"的一面。

例如，在一些练习数据无法掩盖到的极点场景中，主动驾驶轿车的辨认体系或许呈现匪夷所思的决议计划，引发致人逝世的严重事故。

此外，这类极点景象也或许被歹意制作并运用，发起"对立样本进犯泰国试管婴儿"，即经过对输入数据进行纤细的、肉眼无法发觉的修正就能够误导辨认体系让其给出错误判断。比方百度、腾讯等研讨机构就曾人为制作出误导主动驾驶轿车的"障碍物"，让车辆驶入逆行车道乃至面对碰击危险。

其实这些安全危险的背面都是因为现有的人工智能存在技能性缺点，即算法缝隙，跟着人工智能的落地运用逐步从语音辨认、人脸辨认等受限场景延伸至金融决议计划、医疗确诊、主动驾驶等要害中心场景，算法缝隙的要挟将益发凸显出来。

为了处理以上问题，现已有科技公司开端了相关研讨和运用开发，包含百度针对对立样本开发的东西包AdvBox，IBM推出的检测模型及对立进犯的开源东西箱ART（Adversarial Robustness Toolbox）。

最近，一家定位为"安全可控第三代人工智能"的创业公司，孵化自清华大学AI研讨院的RealAI（瑞莱才智）正式发布业界首个针对AI在极点和对立环境下的算法安全性检测与加固的东西渠道——RealSafe人工智能安全渠道。与百度、微软推出的东西不同，RealSafe是现在算法安全范畴呈现的首个渠道级产品。

业界首个AI模型"杀毒软件"，RealAI拓荒全新商业赛道

据RealAI CEO田天介绍，不同于用AI技能赋能网络安全、安防等传统安全范畴，算法安全重视的是人工智能自身的安全性，这一安全危险本质上由人工智能"技能短板"所导致，将是约束人工智能开展最显着的"软肋"。

现在学术界跟产业界都开端意识到算法安全的重要性，2018年我国信息通讯研讨院安全研讨编制的《人工智能安全白皮书》中，将"算法安全"列为人工智能六大安全危险之一，只不过在具体的应对办法上，现在依然存在许多应战。

榜首，作为新式范畴，业界关于怎么点评算法模型的安全性并没有清楚的界说。而跟着攻防彼此的开展，对立样本等新式进犯手法层出不穷，而且变得益发杂乱，特别在开源社区、东西包的加持下，高档杂乱进犯办法快速增长，可是相关防护手法的晋级却难以及时跟上。

第二，对立样本等算法缝隙检测存在较高的技能壁垒，现在市面上缺少主动化检测评价东西，而大部分企业与安排不具有该范畴的专业技能来妥善应对日益增长的歹意进犯。因而，在潜在层面上，跟着人工智能的大规模运用，算法缝隙带来的安全要挟将继续晋级。

所以，田天表明，就如网络安全年代，网络进犯的大规模浸透诞生出杀毒软件，RealAI团队期望经过RealSafe渠道打造出人工智能年代首个"杀毒软件"，协助企业高效应对人工智能年代下算法缝隙孕育出的"新式病毒"。

从安全测评到防护加固，RealSafe高效应对算法要挟

据介绍，RealSafe渠道供给从算法安全评测到防护加固全体处理计划，首要支撑两大功用模块：模型安全测评、防护处理计划。

其间，模型安全评测首要为用户供给AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，挑选渠道内置或许自行上传的数据集，渠道将依据多种算法生成对立样本模仿进犯，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量巨细的进犯下模型作用的改变，给出模型安全评分及具体的测评陈述。现在已支撑黑盒查询进犯办法与黑盒搬迁进犯办法。

防护处理计划则是为用户供给模型安全性晋级服务，现在RealSafe渠道支撑五种去除对立噪声的通用防护办法，可完结对输入数据的主动去噪处理，损坏进犯者歹意增加的对立噪声。在外防护作用上，依据实测来看，部分第三方的人脸比对API经过运用RealSafe渠道的防护计划加固后，安全性可进步40%以上。

而且为了协助更大范围内的企业高效应对算法要挟，RealSafe渠道还具有以下两大优势：

• 组件化、零编码的在线测评：相较于ART、FoolBox等开源东西需求自行布置、编写代码，RealSafe渠道选用组件化、零编码的功用设置，免去了重复造轮子的精力与时刻耗费，用户只需供给相应的数据即可在线完结评价，学习本钱低，无需具有专业算法才能也能够上手操作。

可视化、可量化的评测成果：为了协助用户进步对模型安全性的概念，RealSafe渠道选用可量化的方式对安全评测成果进行展现，依据模型在对立样本进犯下的体现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe渠道供给安全性改变展现，经过防护处理后的安全评分改变以及模型作用改变一望而知。

跟着模型进犯手法在不断杂乱扩张的情况下，RealSafe渠道将继续供给广泛且深化的AI防护手法，协助用户取得实时且主动化的缝隙检测和修正才能。

从数字国际到物理国际，RealAI落地更多安全周边产品

跟着机器学习模型不断的晋级演化，"对立样本"现已演变成一种新式进犯手法，而且逐步从数字国际蔓延到物理国际。

因而，除了针对数字国际的算法模型推出安全评测渠道，RealAI团队也联合清华大学AI研讨院环绕多年来堆集的抢先国际的研讨成果落地了一系列AI攻防安全产品，旨在为更多场景保驾护航。

比方经过佩带带有对立样本图画的"眼镜"，黑客能够容易破解商用手机的面部解锁，经过在胸前粘贴特制斑纹完结在AI监控下的"隐身"，以及经过在车辆上涂装特别斑纹逃避AI对车辆的检测。发现相似新式缝隙的一起，RealAI也推出相应的防护技能，支撑对干流AI算法中的安全缝隙进行检测，并供给AI安全防火墙对进犯AI模型的行为进行有用阻拦。

人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全危险也将越来越多样化，特别近年来因AI技能不成熟导致的损害危险也一再发作，能够说，算法缝隙已逐步成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。而RealSafe人工智能安全渠道的呈现，不只在为笔直职业下降应对安全危险的门槛与本钱，一起其标准化的渠道级产品，也是AI安全这个新式范畴，迈向健康可控的重要标志。

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