给我讲解一下人工智能安全吧

时间: 2023-03-14 14:35:00 浏览: 185
人工智能安全是指利用人工智能技术来保护网络系统和设备免受各种威胁,诸如病毒,黑客攻击,恶意软件等。它具有自动化,高效率和可预测性的特点,可提高网络系统的安全性和可靠性。它还可以帮助检测和响应各种安全威胁,并及时采取相应的对策。
相关问题

请讲解一下软件工程方向的最新发展情况

软件工程是一个快速发展的领域,近年来出现了一些重要的趋势和新兴技术。以下是一些关于软件工程方向最新发展情况的重要点: 1. 云计算和微服务架构:随着云计算的普及,越来越多的企业将应用程序迁移到云上。微服务架构的出现使得应用程序可以拆分成小型、独立的服务,提高了系统的可伸缩性和可维护性。 2. DevOps 和持续集成/持续交付(CI/CD):DevOps 是开发和运维团队之间紧密协作的一种方法论,旨在加快软件交付和部署的速度。持续集成和持续交付则是一种自动化软件构建、测试和部署的方法,使得团队可以更快地交付新功能。 3. 人工智能和机器学习:人工智能和机器学习的应用越来越广泛,软件工程师们开始探索如何将这些技术应用于软件开发过程中,例如自动化测试、智能编码辅助等。 4. 数据驱动开发:数据驱动开发是一种以数据为基础的软件开发方法,通过收集和分析用户数据,帮助开发团队做出更明智的决策,优化产品功能和用户体验。 5. 低代码/无代码开发平台:低代码/无代码开发平台使得非专业开发人员也能够快速构建应用程序,降低了开发门槛,提高了开发效率。 6. 安全和隐私保护:随着信息安全和隐私保护的重要性日益凸显,软件工程师们开始更加关注安全性和隐私保护,采取相应的措施来保护用户数据和应用程序免受攻击。 这些是软件工程方向最新的发展情况,希望对你有所帮助。如果你对某个具体的话题有更深入的兴趣,可以告诉我。

请给我做一个关于基于微信小程序的新生报到系统的讲解PPT

很抱歉,作为AI语言模型,我无法为您制作PPT,但我可以为您提供一些基于微信小程序的新生报到系统的讲解内容,供您参考: 1. 介绍微信小程序:微信小程序是一种轻量级的应用程序,可以在微信中直接使用,无需下载和安装。微信小程序拥有快速、便捷、安全等特点,受到越来越多的用户和企业的青睐。 2. 简介新生报到系统:新生报到是高校管理工作中的一个重要环节,涉及到学生信息登记、缴费、住宿、教材领取等多个方面。传统的报到方式需要学生到校报到,需要耗费大量的时间和人力资源。基于微信小程序的新生报到系统可以实现在线报到,提高办事效率,减少人力成本。 3. 系统设计:基于微信小程序的新生报到系统一般包括学生信息管理、缴费管理、住宿管理、教材管理等模块。系统可以通过微信授权登录,获取学生的个人信息和微信支付功能,实现在线缴费和教材领取等功能。系统还可以通过二维码扫描等方式,实现学生身份验证和住宿信息登记等功能。 4. 系统优势:基于微信小程序的新生报到系统具有以下优势:一是方便快捷,学生可以通过手机随时随地进行报到;二是安全可靠,系统可以通过微信授权登录和身份验证等方式,确保学生信息的安全性和真实性;三是节省成本,系统可以实现自动化和智能化管理,减少人力成本和办事时间。 5. 应用前景:基于微信小程序的新生报到系统是高校信息化建设的重要组成部分,未来有着广阔的应用前景。除了新生报到外,系统还可以扩展到学生选课、考试安排、校园卡管理等多个方面,为学生提供更加便捷、高效的教育服务。

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人工智能安全 现在有很多技术可以欺骗人工智能, 也有很多人工智能技术被用来欺 骗人。在人工智能(AI)时代,安全问题不容忽视。 近几年,人工智能技术在很多领域都取得了初步的成功,无论是图像 分类、视频监控领域的目标跟踪,还是自动驾驶、人脸识别、围棋等 方面, 都取得了非常好的进展。 那么, 人工智能技术到底安全不安全? 事实上,目前的人工智能技术还存在很多问题。 人工智能并不安全 现在有很多技术可以欺骗人工智能,如在图片上加入一些对抗干扰。 所谓对抗干扰,就是针对智能判别式模型的缺陷,设计算法精心构造 与正常样本差异极小、能使模型错误识别的样本。如图 1 所示,本来 是一幅手枪的图片, 如果加入一些对抗干扰, 识别结果就会产生错误, 模型会识别为不是枪。在人的前面挂一块具有特定图案的牌子,就能 使人在视频监控系统中"隐身"(见图 2)。在自动驾驶场景下,如果 对限速标识牌加一些扰动,就可以误导自动驾驶系统识别成 "Stop"(见图 3),显然这在交通上会引起很大的安全隐患。另一方 面,人工智能的一些技术现在正在被滥用来欺骗人。例如,利用人工 智能生成虚假内容,包括换脸视频、虚假新闻、虚假人脸、虚拟社交 账户等。 图 1 被暴恐检测系统识别成正常图片 图 2 在智能监控下隐身 图 3 误导自动驾驶系统 不只在图片和视频领域,在语音识别领域也存在这样的安全隐患。例 如,在语音中任意加入非常微小的干扰,语音识别系统也可能会把这 段语音识别错。同样,在文本识别领域,只需要改变一个字母就可以 使文本内容被错误分类。 除了对抗攻击这种攻击类型外,还有一种叫后门攻击的攻击类型。后 门攻击是指向智能识别系统的训练数据安插后门, 使其对特定信号敏 感,并诱导其产生攻击者指定的错误行为。例如,我们在对机器进行 训练时,在某一类的某些样本中插入一个后门模式,如给人的图像加 上特定的眼镜作为后门, 用一些训练上的技巧让机器人学习到眼镜与 某个判断结果(如特定的一个名人)的关联。训练结束后,这个模型针 对这样一个人还是能够做出正确的识别, 但如果输入另一个人的图片, 让他戴上特定的眼镜,他就会被识别成前面那个人。训练的时候,模 型里留了一个后门,这同样也是安全隐患。 除了对抗样本、后门外,如果 AI 技术被滥用,还可能会形成一些新 的安全隐患。例如,生成假的内容,但这不全都是人工智能生成的, 也有人为生成的。此前,《深圳特区报》报道了深圳最美女孩给残疾 乞丐喂饭,感动路人,人民网、新华社各大媒体都有报道。后来,人 们深入挖掘,发现这个新闻是人为制造的。现在社交网络上有很多这 样的例子,很多所谓的新闻其实是不真实的。一方面,人工智能可以 发挥重要作用,可以检测新闻的真假;另一方面,人工智能也可以用 来生成虚假内容,用智能算法生成一个根本不存在的人脸。 用人工智能技术生成虚假视频, 尤其是使用视频换脸生成某个特定人 的视频,有可能对社会稳定甚至国家安全造成威胁。例如,模仿领导 人讲话可能就会欺骗社会大众。因此,生成技术是否需要一些鉴别手 段或者相应的管理规范,这也是亟须探讨的。例如,生成虚假人脸, 建立虚假的社交账户,让它与很多真实的人建立关联关系,甚至形成 一些自动对话,看起来好像是一个真实人的账号,实际上完全是虚拟 生成的。这样的情况该如何管理还需要我们进一步探索和研究。 人工智能安全隐患的技术剖析 针对 AI 的安全隐患,要找到防御的方法,首先要了解产生安全隐患 的技术。以对抗样本生成为例,其主要分为 2 类:一类是白盒场景下 对抗样本生成;另一类为黑盒场景下对抗样本生成。白盒场景的模型 参数完全已知,可以访问模型中所有的参数,这个情况下攻击就会变 得相对容易一些,只需要评估信息变化的方向对模型输出的影响,找 到灵敏度最高的方向,相应地做出一些扰动干扰,就可以完成对模型 的攻击。黑盒场景下攻击则相对较难,大部分实际情况下都是黑盒场 景,我们依然可以对模型远程访问,输入样本,拿到检测结果,但无 法获得模型里的参数。 现阶段的黑盒攻击可大致分为 3 类。 第一类是基于迁移性的攻击方法, 攻击者可以利用目标模型的输入信息和输出信息, 训练出一个替换模 型模拟目标模型的决策边界, 并在替换模型中利用白盒攻击方法生成 对抗样本,最后利用对抗样本的迁移性完成对目标模型的攻击。第二 类是基于梯度估计的攻击方法, 攻击者可以利用有限差分以及自然进 化策略等方式来估计梯度信息, 同时结合白盒攻击方法生成对抗样本。 在自然进化策略中, 攻击者可以以多个随机分布的单位向量作为搜索 方向,并在这些搜索方向下最大化对抗目标的期望值。第三类是基于 决策边界的攻击方法,通过启发式搜索策略搜索决策边界,再沿决策 边界不断搜索距离原样本更近的对抗样本。 有攻击就有防御,针对对抗样本的

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