比隐私滥用更可怕的,是AI摄像头的黑灰产之困

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:5分6合官网_五分6合技巧_五分6合玩法
  来源:脑极体(ID:unity007)

  刷脸购物、智慧型停车、智能考勤……今天计算机视觉技术原困深入到了日常生活的方方面面,也什么都让不少人患上了“摄像头焦虑症”。

  最近,从人脸识别进课堂引发的技术伦理难题,到AI换脸应用软件ZAO爆火后的隐私争议,以及被无处都如此的城市电子眼网络锁定的“监控感”,不断跳动着大众对当事人数据过度暴露的敏感神经。

  惊吓之后,技术公司的做法究竟对不对,挂接用户数据的边界在哪里,讨论什么难题无疑是必然的、应该的。我我虽然吧,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,科技公司我我虽然不太原困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、苹果机5手机等企业在被公众责问之后拼命找补,什么都活生生的例子。

  更应该警惕的,是什么远在普通人感知范围之外的“叵测居心”。

  隐形的蟑螂:

  藏在AI摄像头之后的黑灰产

  你无需在厨房厨房卫生间里只就看一只蟑螂——著名的蟑螂理论(cockroach theory),说的什么都一旦有或多或少负面新闻,其背后往往有更多的难题被掩盖起来了。而隐私难题,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老会 是市场的新宠,低功耗的人脸抓拍、识别、分析等,原困广泛部署到了机场、车站、商业街及旅游景区等公共区域。智慧型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,校园自无需说说,就连居家场所,否是 不少人掏钱为当事人装上了智能摄像头。

  但黑客界否是 搞笑的话——“未知攻,焉知防”。原困亲戚亲戚人们都都我不知道摄像头背后的数据是如何泄露或被人非法侵占的,又该如何去保障安全呢?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。

  亲戚亲戚人们都都发现,智能摄像头所挂接的隐私数据,正在从十几次 角度被非法获利。

  最低技术含量的,什么都攻破或多或少简易低廉的智能摄像头。

  类似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另另一一个多多 AI芯片和云存储服务,原困门槛较低,互联网企业、OEM厂商、安防公司等否是 抢占这块市场,泥沙俱下的结果什么都给了黑客可乘之机。

  或多或少智能摄像头的生产厂商我我虽然无需说具备云计算、AI背景下的安全审计流程,产品匮乏远程更新机制、位于还前会 控制系统的设计匮乏等等,黑客都还前会 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。什么都通过售卖隐私视频、劫持摄像头“挖矿”等土办法 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20000台小件联网设备3天 内的“挖矿”过程,捞出价值2000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,对于这一套路,或者抵抗住低价的诱惑,选取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,都还前会 起到一定的防范作用。

  而随着计算机视觉技术现在现在结束获得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,现在现在结束大规模地入侵学校、医疗甚至警署的摄像头系统。

  2017年,否是 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,12二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,什么系统饱含了该城市的所有公共空间实时情况,并要求华盛顿警方支付赎金……

  为此,警方甚至不得都如此“川普”就职总统典礼的前两周,连续3天 关闭了该系统,还前会 说非常乌龙了。当然,这并否是 个例,去年,中国国内也冒出了入侵路由器、智能摄像头,什么都加密文件,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,就否是 传统防火墙+安全软件还前会 抵抗的了。原困另另另一一个多多 的智能摄像头系统网络,本地难以满足存储与计算需求,前会 向云端上传监控视频、自动更新软件等等,什么都前会 时刻和网络连接。或多或少不具备云服务能力的防止方案厂商,往往会选取与第三方云服务进行公司协作 。一旦对方冒出安全漏洞,所有相关的摄像头网络否是受到影响。

  比如华盛顿市安全摄像头网络的暴露,什么都由“安装进去跟摄像头紧挨着的专门计算机”和 MPDC 网络被攻破所原困的。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200GB的内部管理数据。而海外的Threat Stack网络安全团队也发现,从2016年现在现在结束,黑客们利用AWS(亚马逊云服务)进行攻击的多样化性就骤然上升。

  黑客利用云服务的形态学 ,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,制造了好十几次 敏感信息泄露事件。尽管亚马逊放慢推出了Macie以保护AWS S3数据,并通过Trusted Advisor提供免费的容器检查,什么都类似事件仍然频频位于。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,也就安全难题提出了新的挑战。美国CenturyLink的2018年威胁报告显示,全球每天位于1920000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。

  不言而喻更容易被劫持或攻击,主要出于以下十几次 原困:

  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挂接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数率,较高的计算多样化性也会提升使用者的额外消耗等等,什么权衡因素交织在一齐,也是让整个产业在隐私安全难题上方界模糊、难以彻底“革命”的原困。 

  一齐,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,原困了以摄像头为核心的计算机视觉物联网系统在安全上的多样化局面。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。原困面临威胁时,不仅仅要考虑技术组件,还前会 包括系统内部管理的人员与公司协作 伙伴。每个环节的安全策略否是 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。

  匮乏安全培训、员工意识不强、简单的人为错误等等,否是 原困造成即使漏洞在技术端被修复,也迅速快速进行全面更新,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,原困成为另另一一个多多 智能数据聚合的生态系统,与当事人、机构的信息财产安全直接关联,这原困系统被攻破的风险成本更高。

  试想一下,原困黑客攻破的是私人汽车上的智能摄像头,引发的很原困什么都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;智慧型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匮乏。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一齐,AI也在保护它。

  比如,防止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)防止更多数据,以及相关的芯片、防止器等产业链,老会 是近两年来的焦点。

  一齐,安全防护也现在现在结束与AI 紧密结合,通过对漏洞报告以及应用应用程序代码的自动化防止,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防止,并做出攻击原困性的判断,及时 报警,让攻击者的小动作无处遁形。Splunk、Gurucul、赛门铁克、 IBM 、3200等安全厂商都原困是AI的拥趸了。

  总体来看,AI与物联网正成为智慧型城市建设的大势所趋。互联网公司、智能设备厂商、安全厂商否是 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。

  但一齐,其隐私与安全环境也迎来了巨大的变化。每另另一一个多多 个体、每另另一一个多多 硬件、每一次传输,否是 原困成为黑客刀下的“肥羊”。

  当亲戚亲戚人们都都为科技厂商的隐私难题而忧心忡忡时,别忘了,先为最基础的数据安全上好第一把锁。