遭受攻击的人工智能 | 新品推荐

主要观点总结

本文是关于对抗性攻击在人工智能领域的研究报告，主要探讨了针对人工智能的对抗性攻击的操作可行性。文章涵盖了军事冲突中的对抗性攻击、研究限制、美国国防部使用人工智能的历史、分析方法等方面。

关键观点总结

关键观点1: 军事冲突中的对抗性攻击

为便于美国国防部充分评估人工智能系统带来的潜在漏洞，需要将对抗性攻击分为操作可行性和对现实世界的潜在影响两个方面进行分析。早期的案例是通过轻微干扰图像的所有像素，从而攻击图像分类系统。然而，在现实世界中，这些方法并不实用。T.B. Brown和同事们向物体分类系统加入了对抗补丁程序，并表示拥有彩色图案且足够大的“便签”能够在数字和物理层面同时愚弄人工智能系统。本报告并非首次尝试评估现实世界攻击的效力，但强调了敌人需要掌握的知识和资源才能成功发动此类攻击。

关键观点2: 研究限制

针对人工智能的对抗性攻击概念范围较广，一项研究无法涵盖全部内容。本报告主要研究了秘密对抗性攻击的操作可行性，基于数字化攻击和白盒攻击的实例说明了研究范围限制。

关键观点3: 美国国防部使用人工智能的历史

国防部并非不了解整合新技术的可能性，即便是认为属于对抗性的新技术也可能在战争中取胜。美国军方在历史中吸取的经验，如二战期间电子战的整合，已经使军方考虑在作战环境中使用人工智能及其可能的漏洞。

关键观点4: 分析方法

为理解攻击军事人工智能系统的可行性，报告设计了一副小插图作为分析框架，探讨了每种传感器模态的漏洞以及数据融合是否能解决多模态系统之间的检测误差。

关键观点5: 报告组织

报告旨在为国防部内使用人工智能系统的风险担忧者、项目经理和情报分析人员提供有价值的信息。报告内容组织围绕对抗性攻击在光电人工智能系统、合成孔径雷达人工智能系统和基于人工智能的信号情报收集系统的结果，以及整体分析传感器融合系统的可能性。

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