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比隐私滥用更可怕的,是AI摄像头的黑灰产之困

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  来源:脑极体(ID:unity007)

  刷脸购物、智慧停车、智能考勤……今天计算机视觉技术肯能深入到了日常生活的方方面面,也或者 让不少人患上了“摄像头焦虑症”。

  最近,从人脸识别进课堂引发的技术伦理问提图片,到AI换脸应用软件ZAO爆火后的隐私争议,以及被无处沒有的城市电子眼网络锁定的“监控感”,不断跳动着大众对买车人数据过度暴露的敏感神经。

  惊吓随后 ,技术公司的做法究竟对不对,分类整理用户数据的边界在哪里,讨论或多或少问提图片无疑是必然的、应该的。未必吧,无论是各国隐私法案的逐渐严格,社会的舆论压力,还是从逻辑上推理,科技公司未必不太肯能真的拿用户敏感数据做或多或少自毁长城、后果严重的事情。Facebook、苹果4 6手机手机等企业在被公众责问随后 拼命找补,可是我 活生生的例子。

  更应该警惕的,是或多或少远在普通人感知范围之外的“叵测居心”。

  隐形的蟑螂:

  藏在AI摄像头随后 的黑灰产

  你我不要 在厨房餐厅里只看多一只蟑螂——著名的蟑螂理论(cockroach theory),说的可是我 一旦有或多或少负面新闻,其身后往往有更多的问提图片被掩盖起来了。而隐私问提图片,同理。

  就拿应用最为广泛的计算机视觉来说,前端的感知硬件智能摄像头无缘无故是市场的新宠,低功耗的人脸抓拍、识别、分析等,肯能广泛部署到了机场、车站、商业街及旅游景区等公共区域。智慧城市的实时交通管控离不开密布的摄像头,食卫部门早已将高清摄像头部署在了餐厅酒店的后厨,校园自我不要 说,就连居家场所,全是不少人掏钱为买车人装上了智能摄像头。

  但黑客界全是搞笑的话——“未知攻,焉知防”。肯能亲戚亲戚亲们我不知道摄像头身后的数据是怎么泄露或被人非法侵占的,又该怎么去保障安全呢?殊不知,AI的加持,物联网的繁荣,正在让智能摄像头成为黑灰产新的温床。

  亲戚亲戚亲们发现,智能摄像头所分类分类整理的隐私数据,正在从哪几个厚度被非法获利。

  最低技术含量的,可是我 攻破或多或少简易低廉的智能摄像头。

  例如产品的核心诉求是监控,应用在商铺、物业或是家庭内,在传统工业硬件的基础上搭载有一一十个 AI芯片和云存储服务,肯能门槛较低,互联网企业、OEM厂商、安防公司等全是抢占这块市场,泥沙俱下的结果可是我 给了黑客可乘之机。

  或多或少智能摄像头的生产厂商未必我不要 具备云计算、AI背景下的安全审计流程,产品过低远程更新机制、位于不能控制系统的设计过低等等,黑客都不能通过暴力破解手段,直接在IP端进行拦截,对用户的登陆秘钥、影像内容等敏感信息一览无余。或者 通过售卖隐私视频、劫持摄像头“挖矿”等最好的方式来攫取利益。

  在2018年MWC大会上,捷克网络安全公司Avast就演示了8000台小件联网设备五天内的“挖矿”过程,挖掘出价值800美元的加密货币。遍布城市角落的智能摄像头,无疑正是攻击者眼里的香饽饽。

  数据上云后,就一定安全吗?

  当然,对于或多或少套路,假使 抵抗住低价的诱惑,选则或多或少正规的智能摄像头厂商和机器视觉方案服务商,有了基础的防火墙、代码审计、设备安全模糊测试、传输通讯加密等等,都不能起到一定的防范作用。

  而随着计算机视觉技术始于获得B端机构的青睐,黑客们也艺高人胆大、富贵险中求,将目光转向了更具“价值”的攻击对象,始于大规模地入侵学校、医疗甚至警署的摄像头系统。

  2017年,全是两名黑客入侵了美国首都华盛顿警方部署的户外监控系统,12十个 部署在华盛顿哥伦比亚特区警视厅 (MPDC) 闭路 TV 系统的安全摄像头,或多或少系统含高了该城市的所有公共空间实时具体情况,并要求华盛顿警方支付赎金……

  为此,警方甚至不得沒有“川普”就职总统典礼的前两周,连续五天关闭了该系统,不能说非常乌龙了。当然,这并全是个例,去年,中国国内也出先了入侵路由器、智能摄像头,或者 加密文件,要求受害者通过手机转帐缴付解密酬金。

  上述针对大规模机构发起的攻击,就全是传统防火墙+安全软件不能抵抗的了。肯能可是我 的智能摄像头系统网络,本地难以满足存储与计算需求,时需向云端上传监控视频、自动更新软件等等,或者 时需时刻和网络连接。或多或少不具备云服务能力的补救方案厂商,往往会选则与第三方云服务进行合作者者 。一旦对方出先安全漏洞,所有相关的摄像头网络能否 受到影响。

  比如华盛顿市安全摄像头网络的暴露,可是我 由“安塞进跟摄像头紧挨着的专门计算机”和 MPDC 网络被攻破所意味着的。更早或多或少,从事监视技术的意大利安全公司Hacking Team就被黑客偷走了80GB的外部数据。而海外的Threat Stack网络安全团队也发现,从2016年始于,黑客们利用AWS(亚马逊云服务)进行攻击的复杂性性就骤然上升。

  黑客利用云服务的行态,比如窃取AWS密钥获得开放S3容器中的资源路径,或是启动新的Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)来挖矿,制造了好哪几个敏感信息泄露事件。尽管亚马逊比较慢推出了Macie以保护AWS S3数据,并通过Trusted Advisor提供免费的容器检查,或者 例如事件仍然频频位于。安全无漏洞的“摘星之旅”依然在路上……

  网络攻击的物联网时代:AI的自我救赎

  1999年,MIT提出了“万物皆可通过网络互联”,物联网概念问世。智能感知的到来,给物联网添上了“感知”与“计算”的双翼,也就安全问提图片提出了新的挑战。美国CenturyLink的2018年威胁报告显示,全球每天位于198000个实例,拥有强大或快速增长的IT网络和基础设施的地区是网络违法活动的主要来源。

  未必更容易被劫持或攻击,主要出于以下哪几个意味着:

  首先,从智能摄像头网络面临的攻击来看,传统端到端加密的安全策略,不符合社会智能化合法分类整理利用数据的客观需求;而引入哈希锁等加密技术来保护隐私,又会带来较长的计算波特率,较高的计算复杂性性也会提升使用者的额外消耗等等,或多或少权衡因素交织在同时,也是让整个产业在隐私安全问提图片里边界模糊、难以彻底“革命”的意味着。 

  同时,公有云、私有云、混合云的并存,硬件产业化部署的标准不明确、本地、云端存储的多样性等等,意味着了以摄像头为核心的计算机视觉物联网系统在安全上的复杂性局面。将隐蔽的“空门”留给了黑客,一旦利用分布式攻击来引发大规模网络的连锁反应,造成的后果往往难以估量。

  另外,在企业或消费者环境中部署和连接物联网系统,本质上是设备、软件、网络、人员等多个端点的相互连接,动态风险也就成了物联网系统安全的薄弱之处。肯能面临威胁时,不仅仅要考虑技术组件,还时需包括系统外部的人员与合作者者 伙伴。每个环节的安全策略全是尽相同,而往往是那块“最短的木板”决定了系统整体的安全性。

  过低安全培训、员工意识不强、简单的人为错误等等,全是肯能造成即使漏洞在技术端被修复,也真难快速进行全面更新,贻误挽回损失的最佳时机。

  更为关键的是,摄像头网络为代表的物联网系统,肯能成为有一一十个 智能数据聚合的生态系统,与买车人、机构的信息财产安全直接关联,这意味着系统被攻破的风险成本更高。

  试想一下,肯能黑客攻破的是私人汽车上的智能摄像头,引发的很肯能可是我 车联网系统的连锁反应及公共安全危害;伪造人脸欺骗公司的门禁系统,造成重要资料外泄;智慧城市的公共摄像头网络被入侵,那交出的则是所有市民、管理系统的重要数据……

  显然,在如火如荼的智能物联网AIoT建设中,光靠责难科技企业来保护用户隐私还远远过低。金钱的腥味总能吸引非法人员铤而走险,除了在技术上持续斗法外,别无出路。幸好,当物联网在用数据供养智能系统的同时,AI也在保护它。

  比如,补救传送敏感资料到云端的“边缘计算”正在成为刚需。在嵌入式电子与工业电脑应用展Embedded World上,通过边缘装置(edge device)补救更多数据,以及相关的芯片、补救器等产业链,无缘无故是近两年来的焦点。

  同时,安全防护也始于与AI 紧密结合,通过对漏洞报告以及程序运行代码的自动化补救,来实现安全漏洞的自动化研究,从而及早规避或多或少多元的新攻击手段。将机器学习算法引入入侵检测等过程中,能对实时检测得到的信息进行有效的补救,并做出攻击肯能性的判断,及时 报警,让攻击者的小动作无处遁形。Splunk、Gurucul、赛门铁克、 IBM 、380等安全厂商都肯能是AI的拥趸了。

  总体来看,AI与物联网正成为智慧城市建设的大势所趋。互联网公司、智能设备厂商、安全厂商全是纷纷“跨界”转型,AIoT正伴随着技术爆炸与裂变,渗透到千行万业。

  但同时,其隐私与安全环境也迎来了巨大的变化。每有一一十个 个体、每有一一十个 硬件、每一次传输,全是肯能成为黑客刀下的“肥羊”。

  当亲戚亲戚亲们为科技厂商的隐私问提图片而忧心忡忡时,别忘了,先为最基础的数据安全上好第一把锁。