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ADVERSARIAL OCTOPUS:针对人脸识别引擎的攻击Demo

研究人员提出针对基于人工智能的人脸识别引擎的对抗攻击Demo。 近日,Adversa公司研究人员分析发现了攻击面部识别系统的新方法——ADVERSARIAL OCTOPUS。研究发现当前基于人工智能的面部识别工具易被攻击,可能会引发严重的后果。此外,许多面部识别系统都存在偏见,可能会产生错误的结果。 攻击细节 研究人员开发了一个针对人工智能驱动的人脸识别系统的攻击方式,只需将照片做出修改,就可以让人工智能系统错误识别为其他人。产生这种情况的原因是当前人脸识别算法和应用存在不足,攻击可以用于基于计算机视觉算法的投毒攻击场景和绕过场景等。 这种新型攻击可以绕过人脸识别服务、应用和API,其中包括当前最先进的人脸识别算法引擎——PimEyes。主要的特征是其融合了不同的方法来提高效率。 针对PimEyes的攻击框架是基于以下方法: 为提高可迁移性,用不同的面部识别模型以及随机噪声来进行训练; 为提高准确率,计算审计网络每层的对抗变化,并使用随机面部检测帧; 此外,还对每个像素进行微小变化,并使用特殊的函数来平滑对抗噪声。 攻击demo 研究人员提出的攻击方式是黑盒的、一次性成功的、静默的、可...

行业数据风险升高 85%数据泄露有人为因素

近几年,随着云计算、人工智能等新兴技术发展,加速了数据价值的发现和流通,同时也使得数据安全问题不断凸显。 例如2020年1月,英国政府泄露2800万未成年人数据,2020年4月,德国政府遭冠状病毒主题钓鱼攻击损失数千万欧元,2020年6月,美国200多个公检法部门泄露296GB数据文件,2020年10月,希腊电信巨头遭黑客攻击,大量用户个人信息被泄露,2021年4月,苹果代工厂“广达”被国际黑客组织REvil攻击,黑客组织盗取了包括正处于计划量产中的MacBook Pro图纸在内的各类机密文件数据,并通过加密方式勒索赎金(约合3.2亿元人民币)。这些不仅给民众和社会公共利益造成了威胁和损害,甚至会严重损害相关政府部门和行业的声誉。 全国政协委员、上海市信息安全行业协会名誉会长谈剑锋表示,数据有价值就会有风险,只是程度或者影响后果不同,这是共性也是普遍性的问题。 那么,从行业角度来看,目前医疗、金融、能源和工业等各个行业都存在哪些数据安全风险,又可以采取哪些保护措施,来控制风险? 医疗数据具有高敏感性,能源和工业数据具有高价值性 近几年针对数据的威胁和风险迅速升级,根据美国电信巨头Ver...

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