随着世界日益互联，嵌入式设备在智能家居、工业控制系统等日常应用中的使用量激增。虽然这一进步带来了前所未有的便利和效率，但也带来了日益增长的安全挑战。随着人工智能（AI）集成到这些设备中，其复杂性和潜在的脆弱性成倍增加。网络犯罪分子正在利用AI与嵌入式设备的交汇点，对数据隐私、系统完整性甚至公共安全构成严重风险。
在本期系列访谈中，我们有幸采访到了Straiker公司的首席架构师和工程负责人Venkata Sai Kishore Modalavalasa，他正致力于构建AI驱动的安全产品，以大规模保护AI原生应用。
访谈正文节选（聚焦AI安全技术）：
问：您能否向我们的读者简要说明，将AI集成到嵌入式设备中，可能导致其更容易遭受网络攻击的关键原因是什么？
答： AI正为嵌入式系统带来一个全新的复杂性层面。传统上，这些设备运行在可预测的逻辑上：你确切地知道会得到什么输入，以及应该产生什么输出。但当你引入AI时，这种可预测性就消失了。突然间，你面对的是从未设计在低功耗硬件上运行的模型、数据管道和推理引擎。为了让它们适配，工程师们常常不得不做出可能削弱安全性的权衡。
AI模型基于数据进行学习和适应，这意味着它们的行为会随着时间的推移而改变。这为攻击者创造了新的可利用入口点。他们可能以我们以前无法做到的方式操纵这些系统。例如，我们的研究团队最近发现，一个基于AI的人脸识别系统可能会被一张打印的图像欺骗，从而允许未经授权的访问设备。这个简单的例子有力地提醒我们，当AI在边缘侧、在计算能力和保护都有限的设备上运行时，这些小妥协就可能变成大漏洞。
问：您能否详细说明AI赋能的嵌入式设备特别容易受到哪些特定类型的网络攻击或漏洞影响，并可能提供一个最近引起您注意的例子或案例研究？
答： AI赋能的嵌入式设备面临着新旧攻击媒介的混合。一大类是对抗性输入攻击，攻击者巧妙地改变传感器所见或所闻的内容，以操纵模型的决策。例如，研究人员已经证明，通过修改一个停车标志，自动驾驶汽车中的视觉模型可能会将其解读为限速标志。同样的原理也适用于医疗影像或基于语音的设备，其中输入的微小扰动就可能产生不安全或误导性的输出。
还有一类攻击针对的是模型和系统本身。由于许多嵌入式设备在本地存储AI模型，如果没有强制实施加密或签名，攻击者就可以提取、窃取甚至替换它们。固件和供应链的破坏是另一个担忧；一个被篡改的更新可以轻易地在现场数千台设备中传播。而且，由于这些系统经常从数据中学习或适应，在训练期间投毒这些数据可以悄无声息地破坏设备的行为。当你将有限的计算能力、修补挑战和AI固有的复杂性结合在一起时，除非从一开始就内置安全性，否则这些设备将高度暴露。
问：您认为AI数据处理和学习能力的固有特性，是如何无意中扩大了嵌入式设备的威胁面的？与传统的不带AI的嵌入式系统相比，这有何不同？
答： 传统的嵌入式系统主要是基于规则和确定性的——你按下一个按钮，它就遵循一组预定义的指令，输出是可预测的。AI彻底改变了这一点。当你将学习模型引入其中时，你就引入了不确定性以及对数据的依赖性。系统现在必须解释非结构化输入，识别模式，并做出概率性决策。这种灵活性非常强大，但它也模糊了“安全”或预期行为的边界。
在传统的固件中，攻击者需要深入的逆向工程技术来操纵逻辑或注入代码。而对于AI赋能的设备，攻击面更广且更容易触及。像修改输入数据、精心构造对抗性提示，或者巧妙地影响模型的训练这样简单的事情，就可以在不触及代码的情况下改变其行为。想象一下一个医疗成像设备或诊断助手，现在它接受自然语言输入。攻击者可能会利用该接口来影响其决策。因此，我们现在拥有的不是一个可预测的、受规则约束的系统，而是一个可以被引导以意想不到的方式行事的系统，这使得嵌入式AI既能力更强，也更容易暴露。
问：您认为，对于AI赋能嵌入式设备的脆弱性，有哪五件每个人都应该知道的最重要的事情？
答：
1. AI扩大了攻击面。 每一个新组件，如模型、框架、数据流或库，都会增加潜在的薄弱点。例如，一个使用过时AI库（如TensorFlow）的智能摄像头，可能通过该框架中已知的漏洞而被入侵。
2. 对抗性输入可以欺骗AI模型。 由于嵌入式设备依赖于连接到物理世界的传感器，攻击者可以操纵输入来欺骗它们。隐藏在背景音频中的几个对人类来说是噪音的语音命令，可以触发智能助手的意外操作。
3. 模型窃取和篡改是真实的威胁。 许多嵌入式设备在本地存储未加密的AI模型，这使得竞争对手或攻击者很容易提取或替换它们。这可能导致知识产权被盗，或者模型被破坏，从而泄漏敏感数据或行为不可预测。
4. 投毒的数据导致投毒的决策。 如果一个AI模型在糟糕或被操纵的数据上重新训练或微调，其输出可能会变得危险地不准确。想象一下，一个值得信赖的医疗成像设备，因为其模型在被损坏的输入上静默地重新训练，从而产生错误的诊断。
5. 薄弱的安全基础放大了AI风险。 低功耗设备为了节省资源，常常跳过核心保护措施，如加密或安全启动，并且可能几乎没有监控。当你在那个薄弱的基础上叠加AI时，它会成倍地增加暴露风险。一个妥善保护的固件层可以在攻击者触及AI系统之前，充当第一道也是最关键的一道防线。
问：展望未来5-10年，您认为这个脆弱性的发展趋势会是什么？
答： 当我们思考嵌入式系统中AI的未来时，我是从非常现实的角度来考虑的。这种规模也意味着更广阔的攻击面和更多一旦部署就难以修补或更换的设备。其中一些设备将在其支持结束很久之后继续运行，悄无声息地成为仍在处理敏感信息的“幽灵设备”。
未来十年，我认为行业将开发出更强大的AI安全框架来指导我们如何保护这些系统，比如模型签名、持续测试和运行时防护栏。如果我们做对了，AI将使嵌入式系统更高效、更安全，甚至能拯救生命。如果我们做错了，我们就有可能使数十亿智能设备暴露于故障或利用之下。FINISHED CSD0tFqvECLokhw9aBeRqo9/au9CydsfGizS4d2YaawK+T50jytLqVJabGXahQwgLfv6UfRuy8zOXXFh12TAgEohiX4Z1hnr3Hdrak0aewLwqQq9UhXSrQqRscfJ3dP8pi2N0+rvLptzdAnVKufWbvuiMJ6f9bg/0DWQOSUOffqTofmR7Sh5mfuOPagxdt6A
