人工智能安全-人工智能安全时代，你准备好了吗？

人工智能安全时代的到来，注定给人们的生活带来颠覆性的改变。ai其实是人工智能的重要组成部分，所以未来一段时间，人工智能安全就是我们关注的焦点。我国计算机安全的理论已经非常完善，但是真正的应用还没有做到万无一失，各种对这些问题的攻击就层出不穷。下面是笔者为大家整理的一些安全方面的事例，希望大家能够从中汲取到一些经验，避免重蹈覆辙。

企业人工智能产品遭黑客攻击由于ddos攻击防不胜防，在企业使用人工智能产品的时候，要先对其进行安全检测。比如我们常见的新闻报道，由于近期用户海量访问ddos攻击人工智能安全，将很大部分攻击源留在了网络中，以致于整个服务器受到重创，这就是我们常常说的，攻击黑进攻击。企业在遭受ddos攻击的时候，务必要采取措施，可以使用bt下载工具、防火墙、蜜罐或者ngrok等手段防御ddos攻击。

与此同时，我们也有安全团队专门研究过人工智能核心安全问题，发现传统的检测方法基本上无法达到理想的安全效果，特别是在黑产攻击的场景下，无法做到万无一失。比如在云主机的渗透测试中，利用机器学习算法发现系统存在漏洞，才能够预防业务量漏洞，避免被攻击黑产攻击。网络人工智能安全攻击造成毁灭性打击下面介绍几个网络安全人工智能安全问题。

互联网黑灰产比拼，这是前两年曾经发生的事情，由于网络安全团队的做了大量功课人工智能安全，网络上关于网络黑灰产攻击的消息很少有人传播，当用户在internet上搜索时，才突然冒出来一条类似于”xx网络黑灰产攻击”这样的信息。大部分网络黑灰产团伙首先会通过病毒库，搜索关键词攻击性病毒传播，这样的方式可以节省很多ip，从而获得一定的利益。

（攻击黑灰产所用的话术，国外常用四个词，原理可以查看笔者文章《教你识别黑灰产和攻击技术》）然后就是非法的http窃取，当用户不小心点击链接，内容和页面就被篡改，对用户的信息造成严重的威胁。攻击者利用了web2.0协议的缺陷，当用户去下载非法的api接口，或者当用户在域名上拥有服务器证书，攻击者就可以破解爬虫，抓取用户的信息，严重危害用户的安全。

提起ai人工智能安全，不得不说深度学习做为深度学习的关键技术，它也是ai安全的难点。传统的深度学习和生物神经网络不同，生物神经网络中的信息都是通过互联网获取的，无法反向传播，不易建模，所以只有很小比例的实体能够有良好的表达能力，生物神经网络模型难以泛化。深度学习的缺点在于对于图像、音频的识别标注效率很低，训练对于非专业的人很难找到准确的标注，往往会出现训练过程中无法监控图。