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    html模版挑戰AI 極棒矽谷·上海站百萬懸賞頂尖黑客
    【天極網IT新聞頻道】下一個震驚全球被黑客鎖定的“獵物”是什麼?這個答案或將在10月24日舉辦的國際安全極客大賽GeekPwn矽谷·上海站揭曉。日前,GeekPwn(極棒) 正式向全球頂尖黑客們發出邀請——以500萬獎金池懸賞打破思維枷鎖的創新攻破項目。

    今年,GeekPwn特別增設 “人工智能安全挑戰專項”,鼓勵極客從對抗的思路出發,協助AI進行安全性辦理公司登記的預演分析,從而尋找AI潛藏的風險並不斷幫助其完善,幫助人工智能安全健康成長。也許有朝一日,黑客可以成為保護人類的那群人。

    不斷突破創新 黑客與AI打響欺騙與反欺騙之戰

    2014年,“沒有規則”的極棒大賽橫空出世,2015年設置瞭指紋專場、 SSL/TLS 協議安全專場,2016年更是首創機器特工挑戰賽和跨次元CTF賽。2017年,GeekPwn 將重點放在瞭備受關註的“人工智能安全挑戰賽”。同時,主辦方還將與項目聯合發起方Next Idea(騰訊創新大賽)、獨傢AI協辦機構機器之心等合作夥伴,就AI安全的社會及專業議題展開前所未有的前沿探討。

    當AI可以被誤導,人類的未來將會怎樣?如今,人工智能已經廣泛應用於生活的諸多場景中,包括實時語音翻譯、目標識別、自動駕駛等等。率先關註到人工智能可能暴露出的諸多風險,極棒實驗室在2015年底開始瞭AI對抗的研究,股份有限公司登記流程並廣泛接觸和招募AI領域的頂尖人才,很快,在2016年的GeekPwn美國站上,生成對抗網絡(GANs)之父Ian Goodfellow就展示瞭“對抗性圖像”在現實物理世界欺騙機器學習的效果。人工智能在圖像領域可能被蒙騙的證實,引發瞭極棒實驗室的思考,這些看似AI的錯誤和不完善,在黑客眼裡就成瞭可以被利用的漏洞。

    根據功能區分,人工智能安全挑戰賽將分為 PWN AI 與 AI PWN 兩部分。PWN AI簡單來說就是利用AI中存在的漏洞或錯誤,“黑掉”它,使它做出錯誤判斷或讓程序崩潰。舉例來說,比如突破人臉識別手機解鎖,以任意人臉解鎖手機;在自動駕駛系統中找到安全問題,使其不能夠正確識別障礙物的存在。

    而AI PWN則是讓AI成為你攻擊其他目標的工具。舉例來說,用人工智能的方法進行語音合成,生成目標模擬對象的語音並以高的概率通過語音身份驗證系統;用人工智能的方法進行動作的判別,從視頻中識別出門禁密碼輸入並達到較高的正確識別概率;用人工智能的方法識別復雜的機器驗證碼,正確識別率較高,使得目標驗證碼機制失去作用。

    是上演“科幻大片”誤導似乎已具備超強能力的AI?還是演繹現實版的“AI特工入侵人類”?不懼一切未知,黑客會把一切不可能變為可能。

    無所不PWN挑戰一切 白帽黑客保護世界

    除瞭AI挑戰專項,GeekPwn將延續“無所不PWN”的傳統,鼓勵選手將市場在售的所成立海外公司有智能設備、物聯網(IoT)產品或產品中的安全模塊作為目標。在合理的攻擊條件下,實現越權控制、越權訪問數據或者突破原有安全機制。

    用鼻尖解鎖手機、任意遠程劫持世界任一用戶的通訊、發現影響全球數億網民的骨幹網絡設備漏洞……在GeekPwn上,白帽黑客們將他們的逆向思維、奇思妙想的腦洞發揮到瞭極致。在向世界秀出他們的才華的同時,也幫助瞭上百個廠商及產品去修復安全問題。對此,GeekPwn創辦人、碁震KEEN公司CEO王琦就曾表達:在極棒上面,每個選手成功的背後,就成功的避免瞭一次互聯網的癱瘓,避免瞭千萬人隱私的泄露,避免瞭一次可能難以計數的損失。白帽黑客實際上在默默保護全人類。

    附:GeekPwn2017矽谷·上海站比賽規則

    (報名官網:www.geekpwn.org)

    無所不PWN

    目標范圍:

    市場在售的所有智能設備、物聯網(IoT)產品或產品中的安全模塊。在合理的攻擊條件下,對於范圍內的產品或者模塊,實現越權控制、越權訪問數據或者突破原有安全機制。參考

    參考實例:實例

    黑客通過一臺受惡意軟件感染的打印機,從物理隔絕的網絡中提取數據,並通過激光將數據發給裝有攝像頭的無人機。

    智能穿戴可能透露使用者的密碼:恢復出用戶手掌的運動軌跡,隨後獲得訪問ATM機、電子門禁以及用鍵盤控制的企業服務器的密碼。

    PWN AI范圍

    目標范圍:

    對於已發佈的 AI 服務、產品、庫、框架,采取手段使得在學習或者實際使用中,發生意外情況導致系統停止工作或系統被欺騙、誤導,做出違反常規或者錯誤的判斷、決策。方向包括但不限於圖像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、惡意軟件識別等,AI 框架主要是指流行框架如 Tensorflow、TorchNet、Caffe 等。

    參考實例:

    突破人臉識別手機解鎖,以任意人臉解鎖手機。

    在自動駕駛系統中找到安全問題,使其不能夠正確識別障礙物的存在。

    在AI開源框架中找到問題,使得部署的AI系統在得到某種輸入的情況下停止響應。

    AI PWN

    場景:

    選手以AI(包括圖像,語音,自然語言,自動駕駛等各個領域的各種人工智能方法)作為主要或者輔助的手段,突破原有系統設定的限制,導致目標系統的功能、機制失效,或者信息泄露。參考實例

    參考實例:

    用人工智能的方法進行語音合成,生成目標模擬對象的語音並以高的概率通過語音身份驗證系統。

    用人工智能的方法進行動作的判別,從視頻中識別出門禁密碼輸入並達到較高的正確識別概率。

    用人工智能的方法識別復雜的機器驗證碼,正確識別率較高,使得目標驗證碼機制失去作用。

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