近期，一群來自華盛頓大學網(wǎng)絡安全實驗室（NSL）的計算機專家發(fā)現(xiàn)，惡意攻擊者可以欺騙Google的CloudVision API，這將導致API對用戶提交的圖片進行錯誤地分類。
近些年來，基于AI的圖片分類系統(tǒng)變得越來越熱門了，而這項研究針對的就是這種圖片分類系統(tǒng)。現(xiàn)在，很多在線服務都會采用這種系統(tǒng)來捕捉或屏蔽某些特殊類型的圖片，例如那些具有暴力性質(zhì)或色情性質(zhì)的圖片，而基于AI的圖片分類系統(tǒng)可以阻止用戶提交并發(fā)布違禁圖片。
雖然這種分類系統(tǒng)使用了高度復雜的機器學習算法，但是研究人員表示，他們發(fā)現(xiàn)了一種非常簡單的方法來欺騙Google的Cloud Vision服務。
Google的Cloud Vision API存在漏洞
他們所設計出的攻擊技術其實非常簡單，只需要在一張圖片中添加少量噪點即可成功欺騙Google的Cloud Vision API。其中的噪點等級可以在10%到30%范圍內(nèi)浮動，同時也可以保證圖片的清晰度，而且這足以欺騙Google的圖片分類AI了。
向圖片中添加噪點其實也非常的簡單，整個過程并不需要多么高端的技術，一切只需要一個圖片編輯軟件即可實現(xiàn)。
研究人員認為，網(wǎng)絡犯罪分子可以利用這種技術來傳播暴力圖片、色情圖片或恐怖主義宣傳圖片。除此之外，Google自己的圖片搜索系統(tǒng)也使用了這個API，這也就意味著，當用戶使用Google進行圖片搜索時，很可能會搜索到意料之外的圖片。
解決這個問題的方法很簡單
研究人員表示，修復這個問題其實跟攻擊過程一樣的簡單，所以Google的工程師們完全沒必要緊張。
為了防止這種攻擊，Google只需要在運行其圖片分類算法之前，對圖片中的噪點進行過濾就可以了。研究人員通過測試發(fā)現(xiàn)，在噪點過濾器的幫助下，Google的Cloud Vision API完全可以對圖片進行適當?shù)姆诸悺?/p>
后話
研究人員已經(jīng)將這種攻擊的完整技術細節(jié)在其發(fā)表的論文中進行了描述，感興趣的用戶可以閱讀這篇論文【傳送門】。已經(jīng)值得注意的是，這群研究人員在此之前也使用過類似的方法來欺騙Google的Cloud Video Intelligence API【參考資料】。注：他們在一個視頻中每兩秒就插入一張相同的圖片，最后Google的視頻分類AI會根據(jù)這張不斷重復出現(xiàn)的圖片來對視頻進行分類，而分類的依據(jù)并不是視頻本身的內(nèi)容。
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