近日，腾讯安全性平台部Blade团队对外公布消息称之为，该团队在对谷歌人工智能自学系统TensorFlow展开代码审核时，找到该系统不存在根本性安全漏洞，利用该系统展开编辑的AI场景，有遭到蓄意反击的有可能。目前谷歌官方早已证实了该漏洞，并回应TensorFlow官网将在网站创立安全性公告页面，及时透露和修缮安全漏洞。

仍未导致影响TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能自学系统，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运营。除谷歌外，国外如eBay、Airbnb、Twitter、Uber等企业，国内的小米、中兴、京东等公司都在用于TensorFlow展开AI模型训练和研发。腾讯安全性平台部Blade团队恢复科技日报记者，这次找到的漏洞不但反击成本低，普通攻击者就能实行反击，而且迷惑性强劲，大部分AI研究者有可能没有防备。

安全漏洞风险较高，主要问题是在TensorFlow处置训练好AI模型的时候，没考虑到回避出现异常AI模型，造成其继续执行了黑客的命令逻辑。好在目前这个漏洞仍未被“有心人”利用，导致严重后果。

腾讯安全性团队回应，要彻底解决问题这种漏洞必须TensorFlow框架变更处置模型的架构，难题是整个架构设计的变更。目前使用者应当防止用于外部的AI模型，等候官方公布补丁。安全性如何确保此前有业内人士指出，由于AI框架刚开始被大范围用于，截至首个安全性风险被报告，业内对此类安全性问题关注度还过于。北京市计算机中心算法工程师张秀玲讲解，目前这些第三方基础库是端对端的比较成熟期平稳的平台，可以省却很多基础编程工作，只必须在这些基础库之上设计算法架构才可，特别是在对于做到应用于的人很有吸引力。

腾讯安全性团队回应，现在很多软件都会倚赖TensorFlow、Caffe、Torch等第三方开源基础库，所以这里也更容易引进漏洞，少见的是安全漏洞。AI有可能不存在的安全漏洞分成两类。“第一类是AI算法自身的漏洞，比如通过一些方法愚弄AI，让AI失误。之前业界和我们的团队都构建过利用特制的交通标识牌愚弄自动驾驶系统。

”腾讯安全性团队说道。还有一类归属于传统的软件漏洞，比如像处置文件的漏洞、引进第三库带给的漏洞等。腾讯安全性团队回应，导致什么风险是由这个AI系统的能力要求的。

如果是关系国计民生的大系统那将不会导致相当大危害，不会造成AI失控，或者说被黑客掌控。我国7月公布的《新一代人工智能发展规划》明确指出，人工智能发展的不确定性带给新的挑战。在大力发展人工智能的同时，必需高度重视有可能带给的安全性风险挑战，强化前瞻防治与约束引领，最大限度减少风险，保证人工智能安全性、可信、高效率发展。

腾讯安全性团队指出，安全性防水是一个两翼工程，意味着从算法和代码层面考虑到的话，要从漏洞成因的两方面应从，算法上不要出有问题，代码上也要确保安全性。

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