人工智能在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新發(fā)展的同時(shí)，也在重塑人類(lèi)安全的未來(lái)。從宏觀(guān)的角度來(lái)看，作為一個(gè)新技術(shù)和安全有什么樣的關(guān)系？當(dāng)一個(gè)新技術(shù)應(yīng)用于安全時(shí)會(huì)存在如下兩種情況。

一種是應(yīng)用新技術(shù)服務(wù)于安全L域，我們說(shuō)是新技術(shù)賦能安全L域。當(dāng)然既可以服務(wù)于防御行為，利用大數(shù)據(jù)可以分析網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)，這算是賦能防御；也可以服務(wù)于攻擊行為，例如量子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)導(dǎo)致現(xiàn)有的密碼體系失去了原有意義，這是賦能攻擊。

第二種是每出現(xiàn)一種新技術(shù)就會(huì)帶來(lái)新的安全問(wèn)題，我們說(shuō)這屬于安全的一種伴生技術(shù)。它也有兩種情況，一種是新技術(shù)本身不成熟帶來(lái)了自身的安全問(wèn)題，例如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的基站帶來(lái)了偽基站攻擊的問(wèn)題，這屬于內(nèi)生安全；還有一種情況是新技術(shù)的問(wèn)題對(duì)自身沒(méi)有什么影響，但危害了其他L域，例如區(qū)塊鏈的去中心化問(wèn)題 原本屬于“可控性缺失”的缺陷，其對(duì)區(qū)塊鏈本身沒(méi)有什么影響，但卻挑中了中心制管理體系（如比特幣就不能沒(méi)收違法所得），這屬于衍生安全。 

人工智能賦能于安全L域 

先，人工智能可以賦能于防御。人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模型為積 J主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)防御帶來(lái)了新途徑。智能模型采用積J主動(dòng)的方式，而不是傳統(tǒng)的被動(dòng)應(yīng)對(duì)方式；同時(shí)，利用人工智能的預(yù)測(cè)能力和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)化能力，可以為我們提供抵御復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)威脅的手段。本質(zhì)上來(lái)講，重要的變化是在網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生之前就進(jìn)行預(yù)警并采取阻斷措施。麻省理工學(xué)院研發(fā)的基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)安全平臺(tái)AI2，用人工智能方法來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)攻擊情況，幫助網(wǎng)絡(luò)安全分析師做那些類(lèi)似“大海撈針”的工作。AI2系統(tǒng)先利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自主掃描數(shù)據(jù)和活動(dòng)，把發(fā)現(xiàn)的結(jié)果反饋給網(wǎng)絡(luò)安全分析師。網(wǎng)絡(luò)安全分析師將會(huì)標(biāo)注哪些是真正的網(wǎng)絡(luò)攻擊活動(dòng)，并將工程師的反饋納入AI2系統(tǒng)，從而用于對(duì)新日志的自動(dòng)分析。在測(cè)試中，研究小組發(fā)現(xiàn)AI2的準(zhǔn)確性約為現(xiàn)今所使用的自動(dòng)分析工具的3倍，大大減少誤報(bào)的概率。另外，AI2在分析過(guò)程中可以不斷產(chǎn)生新模型，這意味著它可 以快速地改善自己的預(yù)測(cè)率。系統(tǒng)檢測(cè)越多的攻擊活動(dòng)，收到來(lái)自分析師的反饋越多，相對(duì)地可以不斷提G未來(lái)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。據(jù)報(bào)道，AI2通過(guò)超過(guò)3.6億行日志文件的訓(xùn)練，使其可以分析出85%的攻擊行為，以便告警可疑行為。 

其次，人工智能可以賦能網(wǎng)絡(luò)攻擊，業(yè)內(nèi)稱(chēng)之為自動(dòng)化或智能化網(wǎng)絡(luò)攻擊。通過(guò)機(jī)器人在人完全不干預(yù)的情況下，自動(dòng)化地進(jìn)行計(jì)算機(jī)的攻擊。近年來(lái)連續(xù)發(fā)生的重大黑客事件，包括核心數(shù)據(jù)庫(kù)泄密、數(shù)以?xún)|計(jì)的賬戶(hù)遭入侵、WannaCry勒索病毒等都具有自動(dòng)化攻擊的特點(diǎn)。通過(guò)借助自動(dòng)化工具，攻擊者可以在短時(shí)間內(nèi)，以更G效、更隱蔽的方式對(duì)大量不同網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描和探測(cè)，尤其對(duì)于0day/Nday漏洞的全網(wǎng)探測(cè)，將會(huì)更為頻繁和G效。人工智能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，以及由此帶來(lái)的智能化服務(wù)，經(jīng)常被黑客組織加以利用，借助于人工智能技術(shù)，形成更為擬人化和精密化的自動(dòng)化攻擊趨勢(shì)，這類(lèi)機(jī)器人模擬真人的行為會(huì)更聰明、更大膽，也更難以追蹤和溯源。當(dāng)前，自動(dòng)化、智能化的網(wǎng)絡(luò)攻擊正在不斷讓網(wǎng)絡(luò)安全防線(xiàn)頻頻失守，而這顯然需要引起網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的足夠重視，需要從了解自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特點(diǎn)入手，及時(shí)采取措施。 

早在2013年，美國(guó)DARPA就發(fā)起網(wǎng)絡(luò)超J挑戰(zhàn)賽（Cyber Grand Challenge，CGC），旨在推進(jìn)自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)攻防技術(shù)的發(fā)展，即實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)漏洞，并自動(dòng)完成打補(bǔ)丁和系統(tǒng)防御，終實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全攻防。DARPA給了104支參賽隊(duì)伍以?xún)赡甑臅r(shí)間做準(zhǔn)備，要求他們先開(kāi)發(fā)一套全自動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)推理系統(tǒng)（Cyber Reasoning System，CRS），以便依靠人工智能技術(shù)來(lái)支撐網(wǎng)絡(luò)攻擊。CRS可對(duì)主辦方動(dòng)態(tài)給定的挑戰(zhàn)性程 序(Challenge Binary，CB）進(jìn)行自動(dòng)漏洞挖掘與補(bǔ)丁生成（防御），需自動(dòng)生成打補(bǔ)丁后的加固程序（Replacement CB，RCB）；需自動(dòng)生成漏洞利用程序（攻擊），即自動(dòng)生成攻擊程序（Proof of Vulnerability，PoV）；需自動(dòng)生成入侵檢測(cè)（IDS）規(guī)則。2015年6月3日進(jìn)行了初賽，24小時(shí)內(nèi)，各隊(duì)CRS在無(wú)人干預(yù)的情況下自動(dòng)下載組織方提供的131道存在已知內(nèi)存處理漏洞的CB，其共包含覆蓋了53個(gè)不同類(lèi)型的通用缺陷列表（Common Weakness Enumeration，CWE）的590個(gè)漏洞，CRS需要自動(dòng)分析程序并查找漏洞，然后提交自動(dòng)生成的RCB和PoV。比賽結(jié)果是所預(yù)留的全部漏洞都分別被不同的CRS成功的發(fā)現(xiàn)并修補(bǔ)。終有7支隊(duì)伍進(jìn)入了決賽。決賽在2016年8月4日進(jìn)行。決賽階段增加了線(xiàn)上參賽隊(duì)之間的實(shí)時(shí)對(duì)抗，并增加了網(wǎng)絡(luò)防御能力（CRS可以自動(dòng) 生成IDS規(guī)則）的評(píng)測(cè)。裁判機(jī)使用CRS提交的RCB、PoV和IDS規(guī)則，在d立、隔離環(huán)境下交叉驗(yàn)證（用A隊(duì)的PoV攻擊B隊(duì)的RCB），通過(guò)綜合攻擊表現(xiàn)、防御表現(xiàn)、功能損失、性能損失來(lái)進(jìn)行評(píng)判。終，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的For All Secure團(tuán)隊(duì)的Mayhem獲得CGCG軍，進(jìn)而獲得人類(lèi)的Defcon CTF參賽資格。在2016年8 月5-7日舉辦的Defcon CTF上，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Mayhem機(jī)器CTF戰(zhàn)隊(duì)與另外14支人類(lèi)DCTF戰(zhàn)隊(duì)同臺(tái)較量，并一度超過(guò)2支人類(lèi)戰(zhàn)隊(duì)排名第13。自動(dòng)化攻擊系統(tǒng)能站上Defcon CTF賽場(chǎng)，開(kāi)創(chuàng)了“機(jī)器智能”和“自動(dòng)化攻防”的新局面。由此可見(jiàn)，人工智能在賦能攻擊的方面還是很強(qiáng)大的。 

人工智能所伴生的安全問(wèn)題

人工智能自身存在著脆弱性，例如對(duì)抗樣本就是人工智能的內(nèi)生安全問(wèn)題。對(duì)抗樣本是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一個(gè)有趣現(xiàn)象，反映出了人工智能算法的弱點(diǎn)。攻擊者通過(guò)在源數(shù)據(jù)上增加人類(lèi)難以通過(guò)感官辨識(shí)到的細(xì)微改變，但是卻可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型接受并做出錯(cuò)誤的分類(lèi)決定。一個(gè)典型的場(chǎng)景就是圖像分類(lèi)模型的對(duì)抗樣本，通過(guò)在圖片上疊加精心構(gòu)造的變化量，在肉眼難以察覺(jué)的情況下，讓分類(lèi)模型產(chǎn)生誤判。對(duì)抗樣本除在圖像識(shí)別L域存在，也在其他L域存在，如語(yǔ)音、文本等。從網(wǎng)絡(luò)安全L域看，同樣存在類(lèi)似于對(duì)抗樣本的攻擊問(wèn)題，攻擊者通過(guò)對(duì)惡意代碼插入擾動(dòng)操作就有可能對(duì)人工智能模型產(chǎn)生欺騙。例如，有人就設(shè)計(jì)了一個(gè)惡意樣本，讓分類(lèi)器將一個(gè)存有惡意行為的軟件認(rèn)定為良性的變體，從而可以構(gòu)造能自動(dòng)逃逸PDF惡意軟件分類(lèi)器的攻擊方法，以此來(lái)對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)在安全中的應(yīng)用。上述安全問(wèn)題都可能會(huì)導(dǎo)致同樣后果，就是導(dǎo)致人工智能系統(tǒng)發(fā)生錯(cuò)誤的決策、判斷，以及系統(tǒng)被控制等問(wèn)題。

人工智能技術(shù)存在著巨大的安全性挑戰(zhàn)。目前人工智能系統(tǒng)還無(wú)法超出固有的場(chǎng)景或?qū)μ囟ㄕZ(yǔ)境的理解，人工智能技術(shù)在下棋或游戲等有固定規(guī)則的范圍內(nèi)一般不會(huì)暴露其脆弱性，當(dāng)環(huán)境數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)訓(xùn)練的環(huán)境大相徑庭，或者實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)生變化，或者這種變化超出機(jī)器可理解的范圍時(shí)，人工智能系統(tǒng)可能就立刻失去判 斷能力。美國(guó)智庫(kù)“新美國(guó)安全中心”近發(fā)布的《人工智能：每個(gè)決策者需要知道什么》報(bào)告顯示，人工智能的一些弱點(diǎn)可能對(duì)安全等L域造成巨大影響。 

人工智能的失誤可能會(huì)給人類(lèi)帶來(lái)災(zāi)難，從而會(huì)形成衍生安全問(wèn)題。2016年5月7日，在佛羅里達(dá)州公路上一輛處于“自動(dòng)駕駛”模式的特斯拉Model S以74英里的時(shí)速，撞上了拐彎中的白色拖掛式大貨車(chē)。Model S從貨車(chē)車(chē)底穿過(guò)，車(chē)D被完全掀飛，40歲的駕駛員Joshua Brown不幸死亡。出事路段限制時(shí)速為65英里/時(shí)。由于 “自動(dòng)駕駛”模式車(chē)前的G清攝像頭為長(zhǎng)焦鏡頭，當(dāng)白色拖掛卡車(chē)進(jìn)入視覺(jué)區(qū)域內(nèi)時(shí)，攝像頭只能看到懸浮在地面上的卡車(chē)中部，而無(wú)法看見(jiàn)整個(gè)車(chē)輛；此外，當(dāng)時(shí)陽(yáng)光強(qiáng)烈(藍(lán)天白云)，使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別出障礙物是一輛卡車(chē)，而更像是飄在天上的云，導(dǎo)致自動(dòng)剎車(chē)未生效。這次事故引發(fā)了外界對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全性的爭(zhēng)議。這種自動(dòng)駕駛的缺陷導(dǎo)致人類(lèi)傷亡的事情，是典型的人工智能衍生安全的案例。 

當(dāng)前，人們已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注人工智能自身的安全問(wèn)題，霍金曾經(jīng)在2015年8月與美國(guó)Reddit 網(wǎng)的問(wèn)答互動(dòng)中，提出了人工智能“威脅論”的觀(guān)點(diǎn)，后又曾多次在世界知名期刊撰文強(qiáng)調(diào)類(lèi)似看法。比爾•蓋茨稱(chēng)，人類(lèi)在人工智能L域已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，這些進(jìn)展能讓機(jī)器人在接下來(lái)的10年內(nèi)學(xué)會(huì)駕駛和做家務(wù)，在一些特定的L域甚至能比人類(lèi)優(yōu)秀。但是之前他曾經(jīng)提出警告，“人工智能如果進(jìn)展太快，可能會(huì)對(duì)未來(lái)的人類(lèi)造成一定威脅”。特斯拉創(chuàng)始人馬斯克在Code大會(huì)上也預(yù)測(cè)智能機(jī)器人未來(lái)，他認(rèn)為未來(lái)人類(lèi)生活將離不開(kāi)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，而這一技術(shù)的G度發(fā)展將使人類(lèi)很難分辨出真實(shí)與游戲的區(qū)別；加之人工智能的飛速發(fā)展，人類(lèi)智商將會(huì)止步不前；為嚴(yán)重的后果是機(jī)器人反超人類(lèi)成為實(shí)際運(yùn)營(yíng)世界的主體，人類(lèi)在機(jī)器人心中可能如寵物一般的存在。 

防止人工智能體行為失控的方案

隨著人工智能技術(shù)的G速發(fā)展，人工智能行為體越來(lái)越有可能在不遠(yuǎn)的將來(lái)成為人類(lèi)生活重要組成部分。目前，相關(guān)研究L域?qū)＜乙颜J(rèn)識(shí)到人工智能存在巨大風(fēng)險(xiǎn)，并從人工智能安全設(shè)計(jì)原則、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、道德倫理方面進(jìn)行呼吁。但是，針對(duì)如何設(shè)計(jì)一個(gè)防止具有行為能力的人工智能系統(tǒng)失控的裝置？該裝置應(yīng)具備的什么樣的控制功能和性能指標(biāo)？該裝置的軟硬件形態(tài)是什么？這些目前尚無(wú)研究成果。

人工智能為什么會(huì)危害人類(lèi)？前提是要有一個(gè)具有行為能力的、由人工智能來(lái)操作的行為體。人工智能行為體是指一類(lèi)能感知外部環(huán)境并將之作為輸入，通過(guò)內(nèi)部算法進(jìn)行決策，并利用自身驅(qū)動(dòng)裝置與物理世界產(chǎn)生交互行為的自主硬件實(shí)體。自動(dòng)行走機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和人工智能武器等，都是人工智能行為體的類(lèi)型。人工智能行為體需要有感知外部環(huán)境、內(nèi)部控制邏輯、運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)裝置和自主能力（自學(xué)習(xí)）四個(gè)要素的體現(xiàn)。外部環(huán)境包括所處的自然環(huán)境和相關(guān)生物體等；內(nèi)部控制邏輯是指預(yù)制在人工智能行為體內(nèi)部，用于產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)行為的程序；運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)裝置是可與物理世界交互，或者可改變?nèi)斯ぶ悄苄袨轶w處所空間坐標(biāo)的硬件；自主能力是指人工智能行為體可以自己設(shè)定要達(dá)到的目標(biāo)函數(shù)或自主決策，而非由人類(lèi)設(shè)定目標(biāo)。

人工智能在什么情況下會(huì)危害人類(lèi)？需要同時(shí)滿(mǎn)足三個(gè)條件，，有行為能力，AlphaGo是下棋機(jī)器人，不能動(dòng)，所以不會(huì)危害人類(lèi)；第二，有足夠破壞力的動(dòng)能，有危害性，掃地機(jī)器人不具有破壞的動(dòng)能，所以不會(huì)危害人類(lèi)；第三，具有自主能力，完全聽(tīng)命于人類(lèi)的系統(tǒng)，不會(huì)主動(dòng)傷害人類(lèi)，但會(huì)誤傷人類(lèi)。

先，能動(dòng)的問(wèn)題已解決；第二，有破壞力的機(jī)器人也已經(jīng)存在，這是一個(gè)危險(xiǎn)因素；第三個(gè)要素，自主行為體。運(yùn)動(dòng)體已經(jīng)比比皆是，破壞力已經(jīng)突破掉了，關(guān)鍵就是能不能自主。但是我們不能太相信機(jī)器人不會(huì)自我進(jìn)化到具有危害人類(lèi)的程度，所以對(duì)它預(yù)先要有約束。針對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)有一個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，提出了四種約束條件。是安全J的監(jiān)控停止，當(dāng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，有讓它停止的能力；第二是手動(dòng)引導(dǎo)，做什么事情讓它做它才開(kāi)始做，如果這個(gè)機(jī)器人只能手動(dòng)才開(kāi)始做，它就沒(méi)辦法給自己設(shè)定攻擊性目標(biāo)；第三是速度和距離監(jiān)控，當(dāng)它和人比較接近時(shí)，速度需要降下來(lái)；第四是功率和力的限制，當(dāng)和人接近時(shí)其功率需要迅速降下來(lái)。這些都是保護(hù)人類(lèi)要做的事情。 

我們提出一種如圖1所示的防止人工智能行為體失控的方法——AI保險(xiǎn)箍。圖中，串聯(lián)模塊用于與人工智能行為體的決策系統(tǒng)和驅(qū)動(dòng)裝置連接；反摘除模塊用于在發(fā)生暴力拆除時(shí)，毀滅人工智能行為體，其確保本裝置無(wú)法從人工智能行為體總摘除。AI保險(xiǎn)箍方法的核心要點(diǎn)包括：①人工智能行為體的驅(qū)動(dòng)裝置需采取主動(dòng)探測(cè)或被動(dòng)監(jiān)聽(tīng)等方法，以檢測(cè)到一個(gè)授權(quán)的、認(rèn)證的、可信的控制系統(tǒng)(AI保險(xiǎn)箍)的存在，并接受其完全控制；② 當(dāng)人工智能行為體無(wú)法檢測(cè)到一個(gè)授權(quán)的、認(rèn)證的、可信的控制系統(tǒng)存在時(shí)，應(yīng)停止一切工作；③ 速度與距離監(jiān)控，當(dāng)人工智能行為體中某個(gè)危險(xiǎn)部件與人之間的距離小于安全距離時(shí)，觸發(fā)保護(hù)停止、觸發(fā)與人工智能行為體相連的安全J功能；④ 在人工智能行為體發(fā)生失控時(shí)，系統(tǒng)能根據(jù)遠(yuǎn)程控制命令，實(shí)現(xiàn)人工智能行為體的遠(yuǎn)程控制，使其無(wú)法危害人類(lèi)或?qū)⑽：�控制到低；�?系統(tǒng)會(huì)對(duì)人工智能行為體進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，當(dāng)識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，發(fā)出警報(bào)示警，進(jìn)一步防止人工智能行為體因?yàn)槭Э囟�造成的損害。 

結(jié)束語(yǔ) 

人工智能作為具顛覆性和戰(zhàn)略性的核心關(guān)鍵技術(shù)，持續(xù)引起產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界和各國(guó)政府的G度關(guān)注。當(dāng)前，人工智能技術(shù)在安全L域的應(yīng)用需求日益迫切，同時(shí)，人工智能自身的安全問(wèn)題也不容小覷，安全與人工智能并舉，雙方的融合發(fā)展與創(chuàng)新是我強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略中不可忽視的重要助推因素。

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