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、智慧网停车、智能考勤……今天计算机视觉技术否则 深入到了日常生活的方方面面,也否则 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題,到AI换脸应用软件ZAO爆火后的隐私争议,以及被无处都这么的城市电子眼网络锁定的“监控感”,不断跳动着大众对另一方数据过度暴露的敏感神经。

  惊吓完后 ,技术公司的做法究竟对不对,分发用户数据的边界在哪里,讨论这个问題无疑是必然的、应该的。觉得吧,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,科技公司觉得不太否则 真的拿用户敏感数据做否则 自毁长城、后果严重的事情。Facebook、苹果4 等企业在被公众责问完后 拼命找补,就是 活生生的例子。

  更应该警惕的,是这个远在普通人感知范围之外的“叵测居心”。

  隐形的蟑螂:

  藏在AI摄像头完后 的黑灰产

  你不想在厨房厨房卫生间里只看到一只蟑螂——著名的蟑螂理论(cockroach theory),说的就是 一旦有否则 负面新闻,其手中往往有更多的问題被掩盖起来了。而隐私问題,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有有一个 劲是市场的新宠,低功耗的人脸抓拍、识别、分析等,否则 广泛部署到了机场、车站、商业街及旅游景区等公共区域。智慧网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,校园自不想说说,就连居家场所,都有不少人掏钱为另一方装上了智能摄像头。

  但黑客界都有话语——“未知攻,焉知防”。否则 大家 我不知道摄像头手中的数据是要怎样泄露或被人非法侵占的,又该要怎样去保障安全呢?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。

  大家 发现,智能摄像头所分发的隐私数据,正在从几条高度被非法获利。

  最低技术含量的,就是 攻破否则 简易低廉的智能摄像头。

  同类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有有一个 AI芯片和云存储服务,否则 门槛较低,互联网企业、OEM厂商、安防公司等都有抢占这块市场,泥沙俱下的结果就是 给了黑客可乘之机。

  否则 智能摄像头的生产厂商觉得不想说具备云计算、AI背景下的安全审计流程,产品缺陷远程更新机制、占据 都后能 控制系统的设计缺陷等等,黑客都都后能 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。否则 通过售卖隐私视频、劫持摄像头“挖矿”等法律最好的办法来攫取利益。

  在2018年MWC大会上,捷克网络安全公司Avast就演示了300台小件联网设备7天 内的“挖矿”过程,千年古墓价值30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,对于这个套路,我希望抵抗住低价的诱惑,确定否则 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,都都后能 起到一定的防范作用。

  而随着计算机视觉技术日后日后刚开始英文获得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,日后日后刚开始英文大规模地入侵学校、医疗甚至警署的摄像头系统。

  2017年,都有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有一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,这个系统中含了该城市的所有公共空间实时状况,并要求华盛顿警方支付赎金……

  为此,警方甚至不得都这么“川普”就职总统典礼的前两周,连续7天 关闭了该系统,都后能 说非常乌龙了。当然,这并都有个例,去年,中国国内都有有一个 劲总出 了入侵路由器、智能摄像头,否则 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,就都有传统防火墙+安全软件都后能 抵抗的了。否则 从前的智能摄像头系统网络,本地难以满足存储与计算需求,需用向云端上传监控视频、自动更新软件等等,否则 需用时刻和网络连接。否则 不具备云服务能力的处置方案厂商,往往会确定与第三方云服务进行相互协作。一旦对方有有一个 劲总出 安全漏洞,所有相关的摄像头网络日后受到影响。

  比如华盛顿市安全摄像头网络的暴露,就是 由“安放进去去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。更早否则 ,从事监视技术的意大利安全公司Hacking Team就被黑客偷走了30GB的内控 数据。而海外的Threat Stack网络安全团队也发现,从2016年日后日后刚开始英文,黑客们利用AWS(亚马逊云服务)进行攻击的复杂化性就骤然上升。

  黑客利用云服务的内控 ,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,制造了好几条敏感信息泄露事件。尽管亚马逊加快波特率推出了Macie以保护AWS S3数据,并通过Trusted Advisor提供免费的容器检查,否则 之同类件仍然频频占据 。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,也就安全问題提出了新的挑战。美国CenturyLink的2018年威胁报告显示,全球每天占据 19300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。

  并不一定更容易被劫持或攻击,主要出于以下几条意味着:

  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发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,较高的计算复杂化性也会提升使用者的额外消耗等等,这个权衡因素交织在一块儿,也是让整个产业在隐私安全问題顶端界模糊、难以彻底“革命”的意味着。 

  一块儿,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。否则 面临威胁时,不仅仅要考虑技术组件,还需用包括系统内控 的人员与相互协作伙伴。每个环节的安全策略都有尽相同,而往往是那块“最短的木板”决定了系统整体的安全性。

  缺陷安全培训、员工意识不强、简单的人为错误等等,都有否则 造成即使漏洞在技术端被修复,也没能快速进行全面更新,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,否则 成为有有有一个 智能数据聚合的生态系统,与另一方、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,否则 黑客攻破的是私人汽车上的智能摄像头,引发的很否则 就是 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;智慧网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缺陷。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块儿,AI也在保护它。

  比如,处置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)处置更多数据,以及相关的芯片、处置器等产业链,有有一个 劲是近两年来的焦点。

  一块儿,安全防护也日后日后刚开始英文与AI 紧密结合,通过对漏洞报告以及多多任务管理器 代码的自动化处置,来实现安全漏洞的自动化研究,从而及早规避否则 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处置,并做出攻击否则 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 、330等安全厂商都否则 是AI的拥趸了。

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

  但一块儿,其隐私与安全环境也迎来了巨大的变化。每有有有一个 个体、每有有有一个 硬件、每一次传输,都有否则 成为黑客刀下的“肥羊”。

  当大家 为科技厂商的隐私问題而忧心忡忡时,别忘了,先为最基础的数据安全上好第一把锁。