第一章 · 为什么需要 AI 模型安全？——从“对抗样本”说起

AI 模型为什么会被“几乎看不见的噪声”骗过？为什么人脸识别、自动驾驶、OCR 在现实中能被攻击得如此轻松？这一篇文章我们从最基础的对抗样本说起。

引言：AI 很聪明，但也很脆弱

过去几年，AI 模型在图像识别、自动驾驶、安防监控、OCR 等领域取得了惊人的成果。
我们看到它们识别图片超过人类、能自动驾驶、能从模糊图片里读文字、甚至能判断面孔是不是同一个人。

但很少有人意识到：

这些模型只需要非常细微的扰动，就可能完全失准。
有时候甚至只要几行像素、肉眼几乎看不出的噪声，它们就会把“猫”识别成“狗”，把“停车标志”识别成“限速 45”。

而且，这并不是“模型不成熟”。
就算是世界最强模型，也无法完全避免。

这类攻击有个名字：

对抗样本（Adversarial Examples）

什么是对抗样本？一句话理解

在原始图片上加上人眼几乎注意不到的微小扰动，使 AI 模型输出完全错误结果的图片。

比如下面这个经典例子（示意图）：

原图	对抗扰动（放大可见）	对抗图（人类仍看是熊猫）
熊猫	彩色噪声	模型认为是“长臂猿”

对于我们人类：
看上去还是同一张熊猫照片。

对于机器：
就像被打晕了一样：100% 确信它是一个完全不同的物体。

现实世界会被“对抗样本”攻击吗？是的，而且已经发生

对抗样本不是科研中的玩具，它已经开始影响真实的商业和安全系统：

1. 自动驾驶车辆误识别路牌

攻击者只需要在路牌上贴上几块“特别设计的贴纸”，
行车系统就可能把 停止标志 → 限速 45。

2. 人脸识别支付系统被“对抗眼镜”绕过

有人戴一副带特殊纹理的眼镜，
摄像头系统就会误认成另一个人 → 可以绕过门禁 / 支付验证。

3. OCR 容易被欺骗，用来规避审核

简单添加噪声即可让 OCR 输出错误内容，
例如把 “禁止” → “允许”、把关键数字改错。

4. 医疗影像 AI 被微弱扰动骗过

癌症检测模型可以被极小扰动影响，
可能导致严重的误诊风险。

为什么 AI 模型这么容易被欺骗？

传统软件出错，大多是因为“代码错误”。
但深度学习模型不是这样。

AI 模型的是基于高维空间的函数拟合。
这导致几个问题：

1. 高维空间里“极小偏移”可能造成“极大变化”

图片像素一般是 百万维空间。
在这么高的维度下：

人类肉眼看不出的变化，可能让模型输出跳到完全不同的标签。

2. 模型学习的是“统计”，不是“规则”

模型并不是“理解世界”，它只是：

看了大量图片
找到了「唯一对它有效的数学模式」
甚至可能依赖脆弱的特征（背景、纹理、噪点）

攻击者正是利用这些脆弱模式。

3. 模型的优化目标不是“安全”

深度学习优化目标是：

提分数
提精准率
提召回率

但从来不是：

防攻击
保安全
抵御恶意扰动

所以，模型“没有理由”变得安全。

那我们应该怎么防御？

答案其实并不是“让模型变得无敌”。

而是：

我们需要一套系统来“评估”模型在各种攻击下的表现，告诉我们风险在哪里、强度如何。

就像软件有单元测试、安全审计一样：
AI 模型也需要：

白盒攻击测试（知道模型内部信息的攻击）
黑盒攻击测试（只能访问输入/输出）
指标分析（成功率、置信度下降、精度下降）
报告生成（对抗样本可视化、关键缺陷分析、鲁棒性等级）

只有这样，
企业才能知道模型“到底有多脆弱”和“需要什么策略提升”。

这就是我们设计 AI 模型安全与鲁棒性评测平台的原因

企业和研究者在部署 AI 模型之前，必须回答几个关键问题：

模型在被攻击时会不会做出错误预测？
会不会让坏人绕过人脸识别？
会不会让自动驾驶系统误判道路？
模型在不同攻击下到底有多脆弱？
鲁棒性能否量化？评级是多少？A？B？C？

这些问题，用肉眼、手动评估是做不到的。
而你的平台能够做到：

支持 5 大计算机视觉任务
支持 40+ 种攻击方法
支持白盒 + 黑盒
自动生成 PDF / Word 报告
自动给出鲁棒性评分（A～E）

这是 行业真正缺少的工具。
也是你这个产品存在的价值。