我们拔取了一个基于TensoFlow进行声音分类的应用来演示这个问题。这个应用是一个 TensorFlow法度榜样演示，应用脚本源码可以大年夜以下网站下载：“Urban SoundClassification”。

当给定一个正常的狗叫的音频文件，应用可以辨认声音内容为 “dog bark”，其过程如下：

图4

当给定一个畸形的声音文件可导致拒绝办事， 法度榜样无法正常停止：

图5

实际中的开放应用须要处理的输入不仅来源竽暌冠正常用户，也可所以来自黑产等恶意用户。 人工智能的应用必须推敲到应用所面对的实际威逼。法度榜样设计人员须要推敲输入数据是否可控，监测法度榜样是否正常履行，并验证法度榜样履行结不雅是否真实反竽暌钩应用的本来目标。

在前面关于模块依附复杂导致马脚的评论辩论中，我们提到过对模块接口的懂得不一致会导致问题。值得一提的是Numpy这个马脚的修复过程正好反竽暌钩了这个问题。在我们最初通知Numpy开辟者的时刻，他们认为问题是因为调用者librosa库的开辟人员没有对数据进行严格检测，导致空列表的应用。所以尽管有应用会因为此问题受到拒绝办事进击， Numpy开辟者最初认为不须要修复这个问题。但后来发明有多个其它库对numpy的相干函数也有频繁的类似调用，所以最终对这个马脚进行了修复。同时librosa 开辟者也对相干调用添加了输入检查。

案例2：恶意图片导致基于Caffe的图像辨认应用出现内存拜访越界

很多深度进修的应用是在图像和视觉处理范畴。我们发明当应用深度进修框架Caffe来进行图片辨认时，Caffe会依附libjasper等图像视觉库来处理输入。 libjasper对图像进行辨认处理时，如不雅存在马脚，例如内存越界，就可能导致全部应用法度榜样出现崩溃，甚至数据流被修改。下面的例子是用展示的是用Caffe所自带的例子图像辨认法度榜样来处理我们供给的畸形图片所出现的崩溃场景。

当应用Caffe来对正常图片进行分类时，正常的应用情况如下：

图6

图7

以上仅仅是我们发明的浩瀚问题中的两个展示。 360Team Seri0s 团队已发明并颁布了数十个导致深度进修框架出现问题的马脚，个中包含已对外公开的15个CVE。在上个月举办的ISC安然大年夜会上，Team Seri0s成员已经展示了六个进击实例。更多细节请参考ISC 2017大年夜会人工智能与安然论坛所宣布的内容。

四、小结

本文的目标是介绍被大年夜众所忽视的人工智能安然问题，尤其是深度进修软件实现中的马脚以及可能造成的隐患。今朝在媒体中展示的深度进修应用中，很多并不与外界直接交互，例如AlphaGo;或者是在封闭的情况下工作，例如经由过程用户行动日记对用户分类画像并进行异常检测。这些体系的进击面相对较小，它们并不轻易受到本文中所提到的马脚的直接影响。然则跟着人工智能应用的普及，安然威逼会赓续增长，更多的应用会把应用的输入接口直接或借居裸露出来，同时封闭体系的进击面也会跟着时光和情况而转化。别的除了传统的基于软件马脚的进击，深度进修还面对对抗神经元收集以及其它各类逃逸进击。 我们会在后续文┞仿里对这方面的工作进行更新。

我们选择了基于TensorFlow的语音辨认应用来演示基于这个马脚触发的进击。进击者经由过程构造语音文件，会导致上图中显示的轮回无法停止，使应用法度榜样长时光┞芳用CPU而不返回结不雅，大年夜而导致拒绝办事进击。

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【义务编辑：赵宁宁 TEL：（010）68476606】

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