从科大讯飞事件看AI训练数据投毒

近日，科大讯飞AI学习机事件在网络上引起了广泛关注，家长们声称在其孩子的科大讯飞AI学习机中发现了一些违背主流价值观的内容，包括对伟人的诋毁和历史的歪曲。这一事件突显出AI训练数据投毒的威胁，以及防御这种AI攻击的紧迫性。本文将以该事件为背景，探讨AI训练数据投毒的攻击方式和可能的防御策略，旨在确保AI系统的安全性和可靠性。

AI技术的三驾马车是数据、算法、算力，数据是基础，针对AI需要的数据分为三种：训练集、验证集、测试集。其中训练集是最重要的，这些数据被用于训练模型，以使其能够达到理想和预期的结果，在训练过程中，通过反复的增加和修正数据，不断趋近于理想状态。然而，在数据投放过程中或修正过程中，如果这些训练数据遭到污染，将会导致模型产生错误的决策，从而输出偏离目标或反其道而行之，这可能会对社会、经济和国家安全产生严重影响。有兴趣的可以了解MITRE ATLAS（人工智能系统的对抗威胁格局，网址：https://atlas.mitre.org），训练数据投毒常见的攻击方式有以下两种：

1.1 模型倾斜攻击

攻击者可以有意地在训练数据中注入虚假或有害信息，以误导模型。例如，攻击者可以欺骗分类器，将特定的恶意文件（如病毒或木马）标记为无害，从而使模型无法准确识别真正的威胁。这对于那些依赖AI系统进行威胁检测的应用，如网络安全、内容安全等方面，可能会产生严重的后果。

1.2 反馈误导攻击

攻击者可以通过欺骗模型的反馈机制，直接向模型“注入”恶意信息，从而引导其做出错误的判断。这种攻击方式在需要不断学习和适应的情况下尤为危险，因为攻击者可以不断地更新模型的错误判断，使其更具破坏性。

随着AI技术在各个领域的广泛应用，潜在的威胁变得愈发明显。以下是几个关键领域中的潜在威胁：

2.1 自动驾驶

在自动驾驶领域，数据投毒可能导致车辆违反交通规则，甚至引发交通事故。攻击者可以通过欺骗车辆感知系统，引导自动驾驶汽车采取危险行动，从而危及行人和其他道路用户的安全。

2.2 医疗健康

在医疗领域，数据投毒可能导致误诊和错误治疗。恶意操作可以导致医疗AI系统错误地识别疾病，将恶性肿瘤误诊为良性，从而威胁患者的生命。

2.3 国防安全

在国防领域，通过信息伪装，攻击者可能诱导自主性武器的启动或攻击，从而带来毁灭性风险。这可能导致战争爆发、重大损失和全球安全问题。

虽然AI训练数据投毒构成了严重的威胁，但有一些策略可以减少这种风险。

3.1 清理训练数据

检测并删除或修复中毒的训练数据，应在模型训练之前对训练数据进行清理，并针对主动学习模型反复进行清理。实现过滤器来限制摄入的训练数据。制定内容政策，删除不需要的内容，例如某些露骨、攻击性、歪曲历史等语言的使用。

3.2 验证机器学习模型

通过测试后门触发器或对抗性偏见来验证机器学习模型是否按预期运行。

3.3 控制对ML模型和静态数据的访问

对内部模型注册机制建立访问控制并限制对生产模型的内部访问。仅允许经过批准的用户访问训练数据。

3.4 数据验证和过滤

对于数据集的质量和真实性进行验证和过滤是至关重要的。确保训练数据的来源可靠，有一定的数据审查和筛选机制，以防止恶意注入。

3.5 模型鲁棒性

开发更具鲁棒性的AI模型，可以在面对不同类型的攻击时保持高效性。这包括通过模型集成、数据增强和异常检测来增加模型的稳定性。

3.6 安全意识培训

教育AI开发者和操作者，提高他们对数据投毒风险的认识，以及如何识别和应对潜在攻击。安全教育可以使人们更加警觉，减少恶意攻击的可能性，同时也应当避免监守自盗，类似这次事件。

3.7 模型监控

实施模型监控系统，可以实时监测模型的性能，识别潜在的异常决策，并采取纠正措施。这有助于快速发现和应对攻击。

3.8 加密和隐私保护

采用加密和隐私保护技术，以确保数据在传输和存储时不容易被篡改或窃取，在训练时也应当加密调取数据。这可以提供额外的保护层，防止攻击者篡改数据。

政府、产业界和学术界的合作在规范AI的开发和使用方面扮演着至关重要的角色。以下是深入探讨为何制定法规和标准以及其强制执行对确保AI的安全性和可靠性至关重要的一些关键原因：

4.1 制定数据安全标准

制定明确的数据安全标准是确保AI系统的安全性的关键步骤。这些标准应该包括数据采集、存储、传输和处理的最佳实践，以及数据验证和过滤的要求。政府可以在这方面发挥领导作用，确保标准的制定具有权威性和可强制执行性。

4.2 确定违规行为

法规和标准的制定还应该明确定义违规行为。这意味着明确界定数据投毒、恶意攻击以及其他危害AI系统和用户的行为，以及相应的处罚和责任。这将为那些试图滥用AI技术的人带来更大的法律风险，从而降低潜在攻击者的积极性。

4.3 强制执行和法律后果

制定法规不仅仅是一个声明，还需要确保它们能够得到强制执行。政府部门应该与产业界和学术界合作，确保制定的法规得到遵守，并对违规行为采取适当的法律后果。这将有助于创建一个透明、公平和可靠的环境，鼓励创新和安全的AI开发和使用。

4.4 国际合作

AI的跨国性质意味着国际合作至关重要。国家应该协同合作，共同制定国际标准和协议，以应对全球性的AI威胁。这有助于确保全球社会从AI的发展中受益，而不会受到潜在的威胁。

4.5 保护个人隐私

法规和标准也应该关注个人隐私的保护。在AI系统中处理大量个人数据的情况下，确保这些数据的隐私和安全至关重要。政府和产业界合作制定法规，以规范数据收集和处理的方式，保护用户的隐私权。

总而言之，通过政府、产业界和学术界的合作制定法规和标准，确保AI的安全性和可靠性是至关重要的。加强合作有助于建立一个坚实的框架，为AI系统的开发和使用提供清晰的指导，以满足社会和经济的需求，同时降低了潜在的威胁和风险。只有通过这种政产研的合作，我们才能确保AI技术的未来是安全和可持续的。

科大讯飞AI学习机事件的曝光引发了对AI训练数据投毒的关注，突显了这一新兴威胁的危险性。通过数据验证、模型鲁棒性、安全意识培训、模型监控和加密技术，我们可以降低这一风险。此外，跨部门的合作和法规的制定也将对确保AI系统的安全性和可靠性发挥关键作用。只有在综合考虑这些因素的情况下，我们才能更好地应对AI训练数据投毒的威胁，确保AI技术在未来发挥其最大的潜力，而不是成为潜在的风险。科大讯飞AI学习机事件应该被视为一个警示，迫使我们认真对待AI安全问题，以确保我们的未来充满希望而不是威胁。