近年來，人工智能迅猛發(fā)展，與家居、金融、交通、醫(yī)療等各個領域深度融合，讓人們的生活更為便利。但與此同時，基于人工智能的系統(tǒng)一旦存在風險也將帶來更為嚴重的后果。如何確保人工智能在不同的應用場景下不會被輕易控制、影響或欺騙，也成為從業(yè)者的重要研究課題。

9月25日，騰訊正式發(fā)布業(yè)內(nèi)首個AI安全攻擊矩陣。這是一份具有高實用性的AI安全技術指導框架，首次全面梳理了學術及工業(yè)界最前沿的AI安全研究，從攻擊者的視角系統(tǒng)列舉了AI技術研發(fā)部署各個環(huán)節(jié)中的攻擊過程與技術實現(xiàn)手段，幫助AI從業(yè)者快速了解全生命周期下AI系統(tǒng)的風險點與對應緩解方法，為AI系統(tǒng)的安全部署和應用落地提供重要的技術參考。

AI安全的威脅風險矩陣

據(jù)了解，該矩陣由騰訊兩大實驗室騰訊AI lab和朱雀實驗室聯(lián)合編纂，并借鑒了網(wǎng)絡攻防領域中成熟度高、實戰(zhàn)意義強的開源安全研究框架ATT&CK，全面分析了攻擊者視角下的戰(zhàn)術、技術和流程，能夠幫助防御者更精準地掌握安全響應方法與防御措施。相比從單一角度研究算法的安全問題，該矩陣具有更高的實用價值和參考意義。

該AI安全的威脅風險矩陣強調(diào)真實場景，并按照較成熟、研究中、潛在威脅三種成熟度直觀地將攻擊技術分類。據(jù)騰訊AI Lab介紹，矩陣編撰的核心難點在于如何選取和梳理AI系統(tǒng)安全問題的分析角度。作為一種與其他軟硬件結(jié)合運作的應用程序，AI系統(tǒng)安全的分析切入角度與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品并不完全一致。經(jīng)過充分調(diào)研，團隊最終選擇從AI研發(fā)部署生命周期的角度切入，總結(jié)歸納出AI系統(tǒng)在不同階段所面臨的安全風險，從全局視角來審視AI的自身安全。

在這種實用思想的指導下，該矩陣能夠像字典一樣便捷使用。研究人員和開發(fā)人員根據(jù)AI部署運營的基本情況，就可對照風險矩陣排查可能存在的安全問題，并根據(jù)推薦的防御建議，降低已知的安全風險。

除了聚焦機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理等四大基礎研究領域外，騰訊AI Lab也在持續(xù)關注AI領域的安全性研究，助力可信的AI系統(tǒng)設計與部署。騰訊朱雀實驗室則專注于實戰(zhàn)攻擊技術研究和AI安全技術研究，以攻促防，守護騰訊業(yè)務及用戶安全。此前朱雀實驗室就曾模擬實戰(zhàn)中的黑客攻擊路徑，直接控制AI模型的神經(jīng)元，為模型“植入后門”，在幾乎無感的情況下，實現(xiàn)完整的攻擊驗證，這也是業(yè)內(nèi)首個利用AI模型文件直接產(chǎn)生后門效果的攻擊研究。

騰訊云副總裁、騰訊安全平臺部負責人楊勇表示，隨著行業(yè)對AI應用的不斷深入，在各個層面都會出現(xiàn)更具有實際攻擊意義的方法和手段。騰訊將持續(xù)研究AI安全領域，并不定期更新風險矩陣，保持和業(yè)界最新成果的同步。