电磁信号盗取:揭示人工智能模型盗窃背后的深层次风险与隐秘危机!

近期,北卡罗来纳州立大学的研究人员提出了一种新方法,通过捕获计算机发出的电磁信号来提取人工智能(AI)模型,准确率高达99% 以上。这一发现可能对商业 AI 发展构成挑战,尤其是在 OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司已经大量投资于专有模型的背景下。不过,专家们指出,这种技术在现实世界中的实际影响以及防御措施仍不明确。

开发者 程序员 黑客 代码 漏洞

CUDO Compute 的首席营销官拉斯・奈曼(Lars Nyman)表示,AI 盗窃不仅仅是模型本身的损失,还可能引发一系列连锁反应,如竞争对手利用多年的研发成果、监管机构调查知识产权的管理失当,甚至客户因发现自身的 AI “独特性” 并不独特而提起诉讼。这种情况可能促使行业内推动标准化审计,就像 SOC2或 ISO 认证一样,以此区分安全的企业与不负责任的企业。

近年来,针对 AI 模型的黑客攻击威胁日益严重。商业界对 AI 的依赖使得这一问题更加突出。最近的报告显示,数千个恶意文件被上传至 Hugging Face,这一 AI 工具的关键存储库,严重危害了零售、物流和金融等行业使用的模型。国家安全专家警告说,薄弱的安全措施可能导致专有系统面临盗窃风险,正如 OpenAI 的安全漏洞所示。被盗的 AI 模型可能被逆向工程或出售,这将削弱企业的投资,并破坏信任,允许竞争对手迅速赶超。

北卡罗来纳州立大学的研究团队通过在谷歌边缘张量处理单元(TPU)附近放置探头,分析其信号,从而揭示了模型结构的关键信息。该攻击方式并不需要直接访问系统,这使得 AI 知识产权面临严重安全风险。研究合著者、电子与计算机工程副教授艾丁・艾苏(Aydin Aysu)强调,构建一个 AI 模型不仅费用高昂且需要大量计算资源,因此防止模型被盗取是至关重要的。

随着 AI 技术的应用日益广泛,企业需要重新审视某些用于 AI 处理的设备。技术顾问苏里尔・阿雷拉诺(Suriel Arellano)认为,企业可能会转向更集中和安全的计算,或者考虑其他更不易被盗的替代技术。尽管盗窃的风险存在,AI 也在加强网络安全,通过自动化威胁检测和数据分析提升响应效率,助力识别潜在威胁并学习应对新攻击。

划重点:  

🔍 研究人员展示了通过捕获电磁信号提取 AI 模型的方法,准确率超过99%。  

💼 AI 模型盗窃可能导致竞争对手利用企业多年研发成果,影响商业安全。  

🔒 企业需加强 AI 模型的安全防护,以应对不断增加的黑客攻击威胁。

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