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AI被(一)件T恤蒙(蔽)“双(眼)” (见)识不够(是)根本原因

来源: 南方日报网络版     时间: 2020-08-15 22:25:28

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  AI(被)一件T(恤)蒙蔽“双眼” (见)识不够(是)根本(原)因

  本(报)(记)(者) 谢开飞

  通 讯 (员) 许晓凤 (王)忆希

  只要穿上一(件)印有特殊(图)案的T(恤),(就)能骗过AI人体(检)(测)(系)统,从(而)达到“(隐)身”(效)果?

  近日,(这)(一)场景真实上演。美国东北大学和麻省(理)工学院等(研)究(机)(构),共同设计了基于对(抗)样本技(术)的T恤。(据)研究人(员)介(绍),这是全球首个在非刚性物(体)(如T恤)上,进行的物理对抗性实(验)。AI人体检测(摄)像(头)(无)法准(确)地(检)测出穿(着)(该)T(恤)的(行)人,无论衣服发生怎样的褶皱或(变)形,(都)(能)(达)到“隐(身)”效果。

  (这)件能让(人)(在)AI人(体)(检)(测)系统下“隐(身)”的T(恤),(其)背后的原理(是)什么?(这)种(缺)陷会不(会)(导)致安全问(题),要如(何)解决?(科)技日报记者就此采访了有关(专)家。

  特殊图案(便)(能)骗过AI的“眼(睛)”

  (在)本次实(验)(中),(一)位(穿)着白T(恤)的(男)性和(一)(位)穿着(黑)T恤的女性从远处走(来),在AI人体识别摄像(头)(下),只能看到穿(黑)T恤女性(的)身影。

  这(是)(如)(何)做到的?原来研究人(员)使用了一种被称为对抗攻(击)的方法(来)欺(骗)AI。仔细观察,白T(恤)上印有(不)同(的)色块,(这)些(色)块在人眼看来与普通图(案)无异,但对(于)机器(来)说,却会造成一定干扰。

  中国(科)学院自动化(研)究所王金(桥)(研)究(员)(解)(释)说,科研人员(对)(原)T恤(上)的图(案)进(行)修改,通(过)(技)(术)(手)段(生)(成)具(有)较强干扰性的图案(替)(换)原有图案,(改)变(了)T(恤)原(有)的(视)(觉)外观,(使)得AI(模)型对数(据)标(签)(的)预(测)发生混淆和错(误),(从)(而)到(达)攻击的(目)(的)。

  “攻击者通过构(造)(微)不足道的(扰)动(来)干扰源(数)(据),可(以)使得(基)于深度神经(网)络的人工智能算(法)(输)(出)攻(击)者想要(的)任何错误(结)(果)。(而)这(类)被干扰之后的输入样(本)被称(之)为(对)抗样本。”王金(桥)(说)。

  对抗样(本)在(实)际中主要用来检验(一)些安全(系)数较(高)(的)系统,通过对抗的方式来提(高)AI模型的安全性,(抵)(御)可(能)面临的(安)全风险。比如刷脸(支)付,它必须具有一定的(抗)攻击能(力),(以)便避免灾(难)性(的)后(果),比(如)不能(让)攻击者(简)单(地)利用照片或者定向修改原(输)入就能破解用(户)支(付)系统。

  有(实)(验)表明,对(于)一个正(确)分类(的)熊猫图像,在(加)入特(定)对抗样本(的)(干)扰之后,人眼看到的仍(然)是(熊)(猫),但(是)AI(图)像(识)别模型却将其分(类)为长臂(猿),且置信度高达99%。

  不过,将(对)抗(性)图案印(在)(衣)服上(这)(种)欺骗AI的(方)式有一个缺陷,只要(图)案(的)角度和形(状)发生变(化),(就)会轻易被识破。过去在(设)(计)对抗样本时,通(常)采用一些简单的变换,比如缩(放)、平移、旋转、(亮)度、对比(度)调整以及添加自适(应)的噪声(等)。

  (王)金(桥)(解)释(说),这些简(单)(的)(变)换,(在)产(生)静态目(标)的对抗样本(时)(往)往(比)较(有)效,但是(针)对行人这种非(刚)体的动态目标则容易失效。动态目(标)(由)于(运)动以及(姿)态变化,将导(致)这些简单变(换)(发)生较(大)(的)(改)变,从而使得(对)抗(样)(本)丧失(原)有的(性)质。

  “相(比)过(去)设计(的)(对)抗样本,本次攻击(的)(成)功率更(高)。”福州大学数学(与)(计)算机科(学)学(院)、福建新媒(体)行业技(术)开发(基)地副主任柯逍(博)士指出,为应对(人)体移动造(成)的T恤形变,科(研)人(员)采(用)“薄板样条(插)值”的方法来建(模)行(人)可能(发)生(的)各(种)形变。(同)时,在训练阶(段)(使)用T恤上棋盘(图)(案)的格(子)来学(习)形变(控)(制)点(位)(置)变化关系,(使)得(产)(生)的(对)抗(样)(本)更加真实,(对)人体(形)变的贴(合)(度)更高。

  AI(视)(觉)系统受到(多)方(因)素干扰

  除了对抗攻击之(外),在实际应用(中)的(很)(多)环(境)(因)素和(人)(为)因(素),都可能(导)致AI人(体)检测出现失误。

  如在自动(驾)驶场景下,由于天气(条)件(恶)劣(如(大)雪、大雾等)(或)者光线及路况(复)杂,(导)(致)前(方)(人)员(成)像模(糊)等,会极(大)影响前方目标检(测)性能。在监控场景下,可(疑)人员(可)(能)通过(衣)物、雨(伞)(等)的(遮)挡(来)(干)(扰)(人)工智能(算)法。

  “(排)除本(身)紧急制(动)功(能)(问)题,具(备)行(人)(检)测(功)(能)的(汽)(车)也(存)在着(无)(法)及时、准确地(检)测出(小)(目)(标)人(体)等问题。”柯逍(举)例说,美国汽车协会曾对具备行人检测(功)(能)的多个品(牌)车辆做过一个测试,测试中用到的被撞目标包括成人假(人)(与)儿童假人。当(车)前出现儿童(或)汽车(时)(速)达到48千米时,仅一(个)品牌(有)一定概率检(测)(出)行人,其余3家品牌在两个场景(下)均未检测到行人。

  为何在AI视觉识(别)(技)(术)下(的)(目)(标)检测(模)型如此脆弱?“在人类(眼)中,(轻)(微)的(图)像干扰并(不)会影响(最)(终)的判断,但(对)于AI模型来说却(不)是如(此)。”(柯)逍举例(说),有相(关)实验表明,(一)个测

  试表(现)良好的(图)像检(测)与识别(分)类器,并没有像(人)类一(样)(学)(习)(与)理解目标(图)(像)真(正)底层的信息,而(只)是在训练样(本)上构建(了)(一)个表现(良)好的(机)器学习(模)型。

  据(了)(解),现有的AI视觉(识)别技(术)通常采用深度(神)(经)(网)(络),本质上是一种(特)征深层映射,只是学习数据的统计特征或(数)(据)(之)(间)的关联(关)系,(对)数据(量)以及数据本(身)的丰富程度依(赖)较高,数据越(多)(越)丰富,(则)机器学习到的用于(识)别目(标)物的特征(越)具(有)判识度,(也)越能(反)映关联关系。

  王金桥(表)示,(但)(真)(实)情况是,数据往往(非)(常)有限,(使)得神经网络学习到的(模)式也比较有(限),难以让神经(网)络模型“见多(识)(广)”,(导)(致)其面(对)(从)未(见)过的数据时表(现)往(往)不尽如(人)意。另一方(面),这(种)统(计)特(征)分布以及关(联)关系,(一)旦(被)攻击者获知或(者)(破)解,就(有)可能针对性(地)修改输(入)样本,(从)而改变模(型)(的)输出,达到(攻)击的目的。

  AI视(觉)失灵易(引)发(安)全问题

  (穿)上特殊T(恤),达到所谓的“隐身”效(果),其实就是混淆AI(的)视(觉)(系)统。AI目标检测技(术)的这种(缺)陷是(否)(会)导(致)(安)(全)问题的发生?

  柯逍表(示),美国汽车协会的汽(车)辅助驾驶(案)例(中),(行)人(被)(漏)检(或)者未能及(时)被检测到,都可能导致交(通)事故的产生。(此)外,安(防)监控漏检危(险)(人)(物)与物品也(可)(能)导致安全隐患,(不)(法)分子可以(利)用对抗(攻)(击)来发(现)(目)(标)(检)测系统(的)漏(洞),并进行攻(击)。

  “安(全)问题(的)产生(可)能(有)模型本身缺陷(问)题,(如)泛(化)(性)能不足,训练(数)据单一,存在过拟合等现象。此时,(应)当尽可能地丰富训(练)数据,并在(模)型训练过程中加入防止过拟(合)(的)技术手段(等)来提升(模)型(的)(实)战能力。”王金桥认为,(另)一(方)(面),实际(系)统中(往)往(也)需要考(虑)模(型)安全来增(强)结果可信(度)和(模)(型)(的)健壮性,加入攻击模(型)的预判,提(高)对(抗)(样)(本)的判别能(力),从而降低安(全)风险。

  (当)(前),科研人员(正)(不)断提(出)精度更(高)、速度更快(的)AI目标检测模(型),用(于)解决目标检测(技)术存在(的)漏(检)、(误)检、实时性(与)鲁棒(性)不强等问题。对于(未)(来)(技)术安(全)(的)构建,还需要做哪些努力?

  王金桥(认)为,人工(智)能目(前)总体还处于(起)步阶(段),现(有)的人工(智)能算法本(质)上还是(学)(习)简单(的)(映)射(关)系,并未真正(地)(理)解数据(背)后内容及潜在的因果关系。(因)(此),其(理)(论)(创)新和产业应用还(面)(临)着(诸)多的技术难点,(需)要科(研)人员持续攻(关),实(现)真正意义上(的)智(能)以降低应用(的)风(险)。

  “其次,科(研)(人)员在(进)行(技)术研(究)以(及)新技(术)(的)(应)(用)过程中,应当尽可(能)(地)考虑各种安(全)问题,加入对(抗)样(本)(防)攻击模型,(并)做好相应的处(理)措施。”(王)(金)桥建议,从社(会)层面也(应)当建(立)和完(善)(人)工智(能)(相)关的法律法(规),(对)技术的应用范围加以引(导),对可能出现的安全问题作出相应的指导(和)规范,营造更加全面和(成)熟(的)(科)(技)(创)新环境。

【编(辑):(朱)(延)静】

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