清华团队推出AI安全平台，欺骗顶尖人脸算法后又修复漏洞

据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车可能出现匪夷所思的决策，导致乘车人安全风险。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发起“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D打印，能让自动驾驶“无视”的障碍物，使车辆有发生撞击的风险，同样威胁行驶安全。

之所以能攻击成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变（即上述故意干扰的“对抗样本”），就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，将算法模型运用于更多类似金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。

近几年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。

然而AI安全作为一个新兴领域，尽管对抗样本等攻击手段日益变得复杂，在开源社区、工具包的加持下，高级攻击方法快速增长，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。在AI算法研发和应用的过程中，对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。

一、从安全评测到防御升级，RealSafe让AI更加安全可控

为了解决以上痛点，近日，清华大学AI研究院孵化企业RealAI（瑞莱智慧）正式推出首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台——RealSafe人工智能安全平台。

据了解，该平台内置领先的AI对抗攻防算法，提供从安全测评到防御加固整体解决方案，目前可用于发现包括人脸比对等在内的常用AI算

（编辑：常州站长网）

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