在我们身边的世界里，人工智能（AI）正扮演着越来越重要的角色。从智能手机上的语音助手，到帮助医生诊断疾病的AI系统，再到自动驾驶汽车，AI无处不在。然而，就像任何强大工具一样，AI也可能面临意想不到的风险，其中之一就是“黑盒攻击”。
到底什么是AI的“黑盒子”？
想象一下你面前有一台非常先进的自动贩卖机。你把钱投进去，选择商品，然后商品就掉出来了。你知道它能识别你的钱币，能理解你的选择，并准确地吐出商品。但你不知道这台机器内部是如何运作的，它用了什么电路板， какие传感器，或者它“思考”的过程是怎样的。对你来说，这就是一个“黑盒子”——你知道它的输入（你的钱和选择）和输出（商品），但内部机制一无所知。
AI领域里的“黑盒子”模型，尤其是深度学习模型，指的就是那些内部工作原理对人类来说“不透明”的AI系统。它们能够处理海量数据，自主学习复杂模式，并做出惊人的预测，但在它们是如何从输入数据得出输出结果的这个过程中，我们却往往难以追溯其详细的逻辑和运作方式。这就像魔术师表演了一个神奇的魔术，你看到了开始和结局，但不知道其中的手法。
这种“不透明性”带来了挑战。虽然黑盒AI模型在很多复杂任务中表现出更高的准确性和效率，但它们在医疗、金融等需要高度透明和问责的行业中却可能引发信任问题。因为我们无法理解它们为何做出某个决定，也就难以调试错误或进行审计。
什么是“黑盒攻击”？
既然我们对AI模型内部一无所知，就像面对一个上了锁的箱子，那么“黑盒攻击”就是指攻击者在不知道AI模型内部结构、算法、参数甚至训练数据的情况下，仅仅通过观察模型的输入和输出，来试图愚弄或操纵这个AI系统的行为。
你可以把这想象成一个侦探游戏。侦探并不知道某个秘密组织的所有成员名单和内部运作规则，但他可以通过不断地向组织发送各种信息（输入），然后观察组织的反应或回复（输出），来逐步推断出组织的某些弱点或行为模式，并最终制造出能让组织“报错”的假信息。
与“白盒攻击”不同的是，白盒攻击者拥有模型的全部信息和参数。这就像拥有一台贩卖机的设计图纸和所有线路图，你可以精确地修改它。而黑盒攻击，攻击者只能像普通用户一样与模型交互，通过“试探”来寻找漏洞。
黑盒攻击是如何进行的？
黑盒攻击通常有几种常见的方法，它们都围绕着一个核心思想：通过反复交互，摸清模型的“脾气”。
基于查询的攻击（Query-based Attacks）：这是最直观的方式。攻击者会向目标模型发送大量的查询请求，观察每次请求模型给出的响应。通过分析这些输入-输出对，攻击者可以逐步了解模型的决策边界，或者训练一个“替代模型”（Surrogate Model），这个替代模型试图模拟目标黑盒模型的行为。一旦替代模型足够准确，攻击者就可以对替代模型进行白盒攻击（因为替代模型的内部是已知的），然后将得到的攻击手段“迁移”到真正的黑盒模型上。
- 形象比喻：你想要知道一个人最害怕什么颜色。你不能直接问他，所以你不断给他看不同颜色的图片，然后观察他的表情或反应。如果他对某种颜色总是表现出厌恶，你就推断出他可能害怕这种颜色，并利用它来吓唬他。
- 例如，在人脸识别系统中，攻击者可能不断上传不同的图片对，观察系统是否判断为同一个人，或者相似度分数是多少，从而找出系统识别薄弱的环节。
基于迁移的攻击（Transfer-based Attacks）：这种方法利用了不同AI模型之间的一个有趣特性——“对抗样本迁移性”。研究发现，为某个已知的、可控的AI模型（通常是白盒模型）精心制作的对抗样本，即使在没有目标黑盒模型任何信息的情况下，也可能对其他未知的黑盒模型同样有效。
- 形象比喻：不同品牌的防盗门，虽然内部结构可能千差万别，但有些通用的开锁技巧，可能对多种品牌的防盗门都奏效。攻击者找到一个“通用”的AI弱点，就能攻击很多不了解的AI系统。
近期，研究人员发现，利用强化学习可以增强黑盒攻击的效率和有效性。威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队利用强化学习，成功地对机器学习模型实施了黑盒逃避攻击。强化学习智能体通过学习哪些扰动最能欺骗模型，从而更高效地生成对抗样本，甚至在未见过的数据上也能表现良好，比传统方法平均能多生成13.1%的对抗样本。这表明强化学习有望成为未来对抗攻击的主流方向。
为什么黑盒攻击值得警惕？
- 安全风险：如果AI模型在关键领域（如自动驾驶、医疗诊断、安防监控）受到黑盒攻击，可能导致严重后果。比如，给自动驾驶汽车的传感器输入经过“精心设计”的图像，可能导致汽车将停止标志误识别为限速标志。或者人脸识别系统被欺骗，导致不法分子绕过身份验证。攻击者可以利用系统漏洞，操纵输入数据扭曲结果，导致安全漏洞或危险后果。
- 数据隐私与泄露：在某些黑盒攻击方法中，攻击者通过大量查询来窃取模型，这可能暴露出训练数据中的敏感信息，增加数据泄露风险。
- 信任危机：当人们对AI系统的决策感到困惑或发现其容易被愚弄时，会严重损害对AI的信任，阻碍AI技术的广泛应用。
例如，朱军团队曾提出一种对人脸识别系统基于决策的黑盒攻击方法——演化攻击，成功攻击了真实环境下的人脸识别系统，通过添加人眼难以察觉的微小扰动，就能使模型产生不正确的预测。这凸显了黑盒攻击在实际应用中的巨大威胁。
如何应对黑盒攻击？
面对黑盒攻击的威胁，AI领域的研究者们也在积极探索防御措施，比如：
- 提升模型鲁棒性（Robustness）：让模型对微小的输入扰动不那么敏感，即使面对对抗样本也能做出正确判断。
- 对抗训练（Adversarial Training）：在训练模型时，故意加入对抗样本来训练模型，让模型学会识别并抵抗这些恶意输入。
- 可解释AI（Explainable AI, XAI）：尽管黑盒模型难以理解，但通过开发可解释性工具，我们可以尝试“打开”部分黑盒子，理解AI做出决策的关键因素，从而更好地发现和修复漏洞。
结语
黑盒攻击是AI安全领域面临的一个严峻挑战，它提醒我们，在享受AI带来便利的同时，也必须重视其潜在的风险。通过深入理解黑盒攻击的原理和方法，并持续投入研发更有效的防御策略，我们才能共同构建一个更安全、更可信赖的智能未来。