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华为AI安全白皮书.pdf

华为AI安全白皮书.pdf

总结：

华为发布的《AI安全白皮书》旨在探讨AI自身的安全问题，以确保AI模型和数据的完整性与保密性，防止其在不同业务场景下被攻击或泄露。白皮书指出，人工智能（AI）正快速发展并广泛应用，但也面临着新的安全挑战，包括闪避攻击、药饵攻击、后门攻击和模型窃取攻击等。

白皮书首先阐述了迈向智能社会的大背景，AI技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得的进展。同时，它也强调了AI安全的重要性，AI的安全性对关键应用至关重要，包括工业、医疗、交通和监控等领域。

白皮书提出了AI安全面临的五大挑战：软硬件安全问题、数据完整性、模型保密性、模型鲁棒性和数据隐私。为了应对这些挑战，白皮书提出了三个层次的防御手段：攻防安全，模型安全和架构安全。

  • 攻防安全：针对已知的攻击方式设计防御机制，例如，防御闪避攻击、药饵攻击、后门攻击和模型窃取攻击等。具体防御技术包括网络蒸馏、对抗训练、对抗样本检测、输入重构和DNN模型验证等。
  • 模型安全：通过模型验证等手段提升模型健壮性。这包括模型可检测性、模型可验证性和模型可解释性。
  • 架构安全：在部署AI的业务中设计不同的安全机制保证业务安全，例如隔离与检测、冗余与熔断、多模型架构和数据自洽性。

白皮书详细介绍了闪避攻击、药饵攻击、后门攻击和模型窃取攻击这四种主要的攻击方式，并分析了每种攻击的原理和特点。

  • 闪避攻击：通过修改输入样本来欺骗AI模型。
  • 药饵攻击：通过注入恶意数据来影响模型的训练。
  • 后门攻击：在模型中植入后门，以便在特定条件下触发。
  • 模型窃取攻击：通过查询模型来窃取其参数或训练数据。

白皮书也介绍了针对这些攻击的防御技术，包括：

  • 闪避攻击的防御：网络蒸馏、对抗训练、对抗样本检测、输入重构和DNN模型验证。
  • 药饵攻击的防御：训练数据过滤、回归分析和集成分析。
  • 模型/数据防窃取的防御：差分隐私、模型水印等。

白皮书强调了AI模型安全的重要性，并提出了模型可检测性、模型可验证性和模型可解释性的重要性，以增强AI模型的安全性。

最后，白皮书强调了在构建安全的智慧未来中，需要综合运用AI攻防、模型安全和架构安全等手段，并考虑隔离、检测、熔断和冗余等安全机制。白皮书呼吁，未来需要加强AI可解释性研究，构建AI安全平台，在业务中落地经过测试和验证的AI安全关键技术。

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