什么是对抗性人工智能？

随着您努力通过持续的输出准确性、专有数据保护和可靠服务来赢得客户及公众对人工智能系统的信任，针对企业应用的对抗性人工智能攻击却日益严重。 这些攻击直接动摇了信任的核心基础，降低您对人工智能结果的信心，带来隐私泄露，甚至扰乱关键业务操作。 面对不断演进的对抗策略，我们将保护人工智能系统作为现代网络安全策略的关键，助您守护敏感数据并保障业务持续运行。

对抗性人工智能利用机器学习系统在训练或推理阶段的漏洞进行攻击。 攻击者设计出人类难以察觉的恶意输入，通过操控模型的学习或运行，使其输出错误结果。 这些攻击的动机包括获取经济利益、实施欺诈、破坏竞争，或通过注入特定偏见来影响这些广泛应用的系统。

对抗性输入涉及对数据进行细微且常常难以察觉的修改，让您能够掌控机器学习模型的运行。 您可以通过利用系统内部信息进行白盒攻击，或者通过观察系统行为反向分析漏洞，发动黑盒攻击，实现这些操控。 借助基于梯度的优化和扰动分析技术，攻击者能挖掘训练数据、模型行为及架构等关键信息，并利用它们威胁系统安全。

对抗性人工智能的实际案例包括投毒攻击和规避策略。 投毒攻击可能通过篡改训练数据中欺诈性交易的标签，使其看似合法，或者在可信数据源中注入虚假新闻以传播谣言。 推理阶段的规避攻击可能通过对图像进行像素级修改来迷惑识别系统，或更改元数据以绕过 AI 支持的内容审核工具。

对抗性人工智能加剧了传统网络安全挑战，它利用机器学习模型对数据的依赖，而这些数据大多来自公开或外部系统。 攻击者利用这些技术绕过基于人工智能的身份验证、逃避威胁检测或操纵推荐引擎，给在机器人防护、欺诈检测和 API 等领域应用人工智能的系统带来巨大风险。 通过模拟可信的用户身份并精心设计逃避检测的输入，对抗性人工智能提高了关键系统的脆弱性，如 AI 驱动的 Web 应用防火墙（WAF）和行为分析工具。 此外，攻击者还可通过以下方式破坏模型：

• 数据中毒——在训练阶段注入损坏或误导性数据，破坏模型的完整性。
• 模型操控——通过改变模型行为来导致错误分类或预测不准。
• 规避技术——通过微妙的模式误导人工智能系统，使其在推理时做出错误判断。

对抗对抗性人工智能，我们采取了几项关键策略。 通过在训练阶段有意识地输入对抗性样本，我们强化模型，提升其识别和防范此类攻击的能力。 我们还会对输入数据进行清洗与检测，预处理进入的数据，去除噪音，使用标准编码，规范输入，确保消除潜在的恶意操控。 在安全的AI模型开发中，我们采用可解释性方法来追溯绕过或误判的根本原因，保持模型定期更新，并主动进行威胁建模，提前识别和防御潜在漏洞。

F5应用交付和安全平台(ADSP) 提供了统一的解决方案来应对日益严峻的人工智能安全威胁挑战。 通过将应用交付和安全服务整合到单一可扩展平台，F5 为应用、API 和关键系统提供了无与伦比的保护。 其强大的功能可以防范从训练到推理的整个 AI 生命周期中的漏洞，使组织能够有效地管理风险并确保混合和多云环境中的可靠性。  

F5 ADSP 集成了先进工具，专门用于检测、分析和应对威胁，包括数据投毒、规避手段和探测等对抗策略。 它保障 API 安全，有效阻断自动化威胁，并通过精准分层的防护措施，灵活抵御不断变化的攻击手法，保护 AI 系统。 借助智能流量管理、实时异常检测和自动威胁缓解等功能，F5 助您守护最关键的 AI 任务，同时确保系统性能持续稳定。

F5 ADSP 专为应对当今混合多云环境的复杂挑战而设计，为多样化环境提供集中可视化和管理。 无论是保护训练流水线、强化 API，还是支持安全的 AI 推理，F5 都提供组织必需的关键服务，助您自信推动应用与 AI 创新。 我们简化复杂流程、确保全方位防护，重新定义应用交付与安全在数字生态不断发展中的潜能。

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