AI如何重塑嵌入式设备的安全格局：专访安全专家Sai Kishore
随着世界日益互联，从智能家居系统到工业控制单元，嵌入式设备在日常生活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。随着人工智能融入这些设备，其复杂性和潜在脆弱性成倍增加。网络犯罪分子正在利用AI与嵌入式设备的交集，对数据隐私、系统完整性甚至公共安全构成严重风险。
这些技术如何使嵌入式系统更容易受到网络攻击？AI引入了哪些漏洞？最重要的是，我们如何在仍能从AI进步中受益的同时，减轻这些风险？作为本次系列访谈的一部分，我们有幸采访到了Straiker公司的首席架构师与工程负责人——Venkata Sai Kishore Modalavalasa。
访谈正文
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，为何可能会增加其遭受网络攻击的脆弱性？
AI正在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，你要处理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，工程师们常常需要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时间推移而变化。这为攻击者创造了新的可利用切入点。他们可能以前所未有的方式操纵这些系统。例如，我们的研究团队最近发现，一个由AI驱动的面部识别系统可能被一张打印的图像欺骗，从而允许未经授权访问设备。这是一个简单但有力的提醒：当AI在边缘侧、在计算能力和保护都有限的设备上运行时，那些小的妥协就可能变成大漏洞。
问：您能否详细说明一下，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的影响？或许可以举一个最近引起您注意的例子或案例研究？
AI赋能的嵌入式设备面临着新旧攻击向量的混合。一大类是对抗性输入攻击，攻击者巧妙地改变传感器看到或听到的内容，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误解为限速标志。同样的原理也适用于医学影像或基于语音的设备，在这些设备中，输入的微小扰动可能产生不安全或误导性的输出。
还有一类是针对模型和系统本身的攻击。由于许多嵌入式设备在本地存储AI模型，如果未实施加密或签名，攻击者可以提取、窃取甚至替换它们。固件和供应链攻击是另一个担忧；一个被篡改的更新可以轻易地传播到现场成千上万的设备中。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方式。当你将有限的计算能力、修补挑战和AI固有的复杂性结合起来时，除非从一开始就内置安全性，否则这些设备就会变得高度暴露。
问：您认为AI的数据处理和学习能力的固有本质，是如何无意中扩大了嵌入式设备的威胁面的？这与没有AI的传统嵌入式系统相比有何不同？
传统的嵌入式系统很大程度上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完全改变了这一点。当你将学习模型引入其中时，你引入了不确定性和对数据的依赖性。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。这种灵活性很强大，但它也模糊了“安全”或预期行为的边界。
在传统固件中，攻击者需要深厚的逆向工程技能来操纵逻辑或注入代码。而对于AI赋能的设备，攻击面更广，也更容易触及。像修改输入数据、精心制作对抗性提示或微妙地影响模型的训练这样简单的事情，都可以在不触及代码的情况下改变其行为。想象一个现在可以接收自然语言输入的医学影像设备或诊断助手。攻击者可能利用该界面来影响其决策。因此，我们现在拥有的不是一个可预测、受规则约束的系统，而是一个可能被以意想不到的方式引导的系统，这使得嵌入式AI既更有能力，也更容易暴露。
问：在工业4.0和智能工厂日益普及的背景下，促进供应链内产品安全的策略和方法是如何演变的？
在工业4.0环境中，最大的挑战是嵌入式设备通常来自不同的供应商，这在供应链中造成了天然的信任缺口。像审查供应商、保护固件更新和维护签名软件包这样的传统最佳实践仍然至关重要，但AI引入了一个需要更深入可见性的新维度。你现在必须考虑一个“AI物料清单”或AI-BOM，它不仅要跟踪硬件和软件组件，还要跟踪嵌入在系统中的数据、模型和推理引擎。
这意味着要知道你的模型是在哪里训练的，使用了哪些数据集，包含了哪些库或第三方插件，以及每个组件是如何进行版本控制和验证的。每个元素都应该进行数字签名，持续进行认证，并在其整个生命周期内监控其完整性。以这种方式加强供应链安全，有助于确保在边缘侧运行的东西（无论是在智能工厂、车辆还是医疗设备中）是可信的，并且在部署之前或之后都没有被篡改。
问：关于AI赋能的嵌入式设备的脆弱性，您认为有哪五件事是每个人都应该了解的？
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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，可能通过该框架中的一个已知漏洞而被攻破。
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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条人耳听起来像噪音的语音命令，可能触发智能助手执行非预期的操作。
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模型窃取和篡改是真实存在的威胁。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，或被篡改的模型泄露敏感数据或行为不可预测。
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被投毒的数据导致被投毒的决策。如果一个AI模型在不良或被操纵的数据上重新训练或微调，其输出可能变得危险地不准确。想象一下，一个值得信赖的医学影像设备因为其模型在被损坏的输入上悄悄重新训练而产生了错误的诊断结果。
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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），并且可能缺乏监控。当你把AI叠加在那个薄弱的基础之上时，它会成倍地增加暴露风险。一个得到适当保护的固件层，可以在攻击者触及AI系统之前，充当第一道也是最关键的防线。
问：鉴于AI及其在嵌入式系统中的实施发展如此迅速，您认为在未来5到10年内，这种脆弱性的发展轨迹将走向何方？是否有任何新兴技术或实践可以减轻这些风险，或者可能加剧这些风险？
当我想到嵌入式系统中AI的未来时，我会以非常现实的方式思考。最近我在医院时，不禁注意到我们周围所有的医疗设备。我发现自己想知道几年后这些同样的系统会是什么样子。其中许多机器很可能内置了AI，实时分析数据以帮助医生做出更快、更准确的决策。事实上，我的初级保健医生已经在使用AI摘要工具，这样他就能把更多时间花在我身上，而不是做记录。这就是我们前进的方向——AI位于边缘，集成到我们所依赖的每一个关键系统中。
但这种规模也意味着更广泛的攻击面和更多一旦部署就难以修补或替换的设备。其中一些设备将在其支持期结束后继续运行很长时间，悄无声息地变成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措施。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，我们就有可能让数十亿智能设备暴露在故障或被利用的风险之下。对我来说，这个想法既令人振奋，也让我脚踏实地，尤其是当我想到下一代人将在其中成长的世界时。FINISHED CSD0tFqvECLokhw9aBeRqo9/au9CydsfGizS4d2YaawK+T50jytLqVJabGXahQwgLfv6UfRuy8zOXXFh12TAgEohiX4Z1hnr3Hdrak0aewLwqQq9UhXSrQqRscfJ3dP8pi2N0+rvLptzdAnVKufWbvuiMJ6f9bg/0DWQOSUOffqTofmR7Sh5mfuOPagxdt6A
