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前沿 | 当AI遇见密码学:数字世界的安全密码

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发布时间:2025-07-31 15:50 来源:北京科技报

  在当今数字化浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面——从智能手机的人脸识别到金融领域的信用评估,从医疗诊断到自动驾驶。然而,随着AI应用的普及,其安全问题也日益凸显。在第二十七届中国科协年会发布的十大前沿科学问题中,“基于密码学视角的人工智能安全新理论和防护体系”这一议题格外引人注目。本文将带您探索这一交叉领域的奥秘,了解如何用密码学的“锁”来守护人工智能的“智慧”。
AI的“阿喀琉斯之踵”
  即使是再聪明的AI,也有自己的软肋。黑客们已经找到了几种攻击AI的“窍门”:
  1.视觉欺骗:别小看几块不起眼的小贴纸,它们足以让AI“睁眼瞎”。2023年,研究人员在自动驾驶测试中发现,只需在交通标志上贴几个特定图案,AI系统就会把“停车”误认成“限速”,这在高速行驶中可不是小问题。这类“对抗样本”就像是给AI戴上了一副错位眼镜,人眼一看分明是个“STOP”,它却自信满满地读成别的字。想象一下,一辆车因为“看错路牌”误操作,后果不堪设想。
  2.模型窃取:别以为人工智能的“大脑”只有开发者才能碰到。2023年,有研究团队展示了如何通过不断向像GPT这样的语言模型提问,然后记录它的回答,最后竟然复刻出了一个山寨版的AI模型。这种“黑盒克隆”就像不停问大厨“你这菜怎么做”,问着问着,把秘方和做法都扒了个干净。当AI越来越值钱,它的“被盗风险”也就成了现实问题。
  3.数据投毒:AI虽然聪明,却不懂分辨“好坏朋友”。2024年,研究人员在开源网站上传了不少“带毒”的代码——看上去没毛病,其实暗藏漏洞。而一些AI编程助手在学习这些代码后,把错误逻辑原封不动推荐给用户,相当于“把坑当宝送出去”。这就像你教学生做题,结果书上本身就印错了,学生反而越学越偏,AI也是一样,“喂什么就学什么”,学坏了还不自知。
密码学:AI的防弹衣
  传统密码学就像给数据上锁的保险箱,而现代密码学正在为AI打造更智能的防护:
  1.同态加密:让AI能在不解密的情况下处理加密数据。好比戴着墨镜读书——虽然看不清文字,但依然能理解内容。医疗AI用这种方法分析患者数据时,连医生都看不到原始病历。
  2.安全多方计算:多家医院可以共同训练诊断AI,但谁都无法看到其他医院的具体病例。就像几个厨师合作开发新菜谱,但各自保留自己的秘方。
  3.差分隐私:在数据中加入精心计算的“噪声”。就像在人群中稍作伪装,既不影响整体统计,又保护了个人身份。苹果手机就用这种方法收集用户输入习惯,改进键盘预测功能。
  其实AI防护已经悄悄融入了日常生活的方方面面:刷脸支付时,你的面部特征会被转换成加密代码存储,从根源上降低信息泄漏风险;智能音箱在听取“唤醒词”时,其他对话内容会进行隐私处理,避免无关信息被记录;推荐系统在分析你的购物记录时,使用的是去身份化的群体数据,既保证推荐精准度,又守护了个人隐私边界。
未来挑战:既要聪明,又要安全
  目前AI安全防护面临几个现实问题:
  1.效率代价:加密保护会让AI运算速度变慢,就像穿着防弹衣跑步肯定不如穿运动服轻快。
  2.标准缺失:AI安全防护还缺乏像“密码强度提示”那样直观的标准。
  3.攻防竞赛:黑客手段不断升级,防护措施也要持续进化。
  未来的AI安全体系,也许能够呈现出更智能、更坚固、更友好的形态:它可能会进化出类似生物的“免疫系统”,能凭借自主学习能力精准识别潜在威胁,并迅速启动防御机制抵御各类攻击;在加密技术层面,“量子加密”有望成为标配——这种基于量子力学原理的加密方式,其安全性将达到全新维度,即便是算力惊人的量子计算机也难以破解,为数据筑起一道“无懈可击的防线”;而“透明防护”的实现,则会让安全机制与用户体验达成完美平衡——它在后台默默守护隐私的同时,完全不干扰正常使用流程,就像一层无形的“安全防护罩”,让人们在享受AI便利时毫无感知却又倍感安心。
  正如第二十七届中国科协年会上所强调的,“基于密码学视角的人工智能安全新理论和防护体系”是关乎国家数字安全的重要前沿课题。在这个AI无处不在的时代,密码学不再只是保护数据传输的工具,更成为守护智能系统核心的盾牌。通过密码学与AI的深度融合,我们正致力于构建既智能又安全的新一代数字基础设施,让技术进步真正造福人类社会,而不带来新的风险与威胁。这场密码学与人工智能的对话,才刚刚开始。
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