2025-02-17 企业动态 0
在这篇文章中,作者琰琰和维克多探讨了一个颇为惊人的发现:神经网络正逐渐成为“病毒软件”的新宿主。他们的研究表明,恶意软件可以被嵌入到机器学习模型的“人工神经元”中,而不会显著影响模型的性能。这项研究得到了中国科学院大学(国科大)的支持,并且已经发表在arXiv上。
根据论文题目“EvilModel: Hiding Malware Inside of Neural Network Models”,研究人员发现,即使将AlexNet模型中的50%左右的神经元替换为恶意代码,该模型仍然能够保持93.1%以上的准确率。这种技术使得攻击者能够秘密地传播恶意软件,而不必担心检测或干扰。
为了规避检测,攻击者通常会使用各种方法,如Hammertoss、Pony以及Glupteba,这些方法都涉及到隐写术,以便将信息隐藏在图像像素最低有效位中。此外,一种名为腾讯研究人员提出的方法也允许通过修改参数来隐藏恶意代码,这种方法类似于图像隐写,但是在神经网络模型中进行。
然而,这种技术并不是没有风险。一旦被发现,这种嵌入式恶意软件可能会导致严重后果。因此,对于防御系统来说,识别这种类型的威胁变得至关重要。此外,由于这种技术依赖于冗余神经元和泛化能力,因此它可能对特定任务产生负面影响,从而降低其可行性。
总之,此类基于神经网络的恶意软件传播技术虽然具有潜力,但同时也存在着巨大的挑战和风险。如果未能妥善管理,它们有可能对个人数据安全造成严重破坏。此外,对抗这些威胁需要更先进、更智能的防御机制,以确保我们的计算环境始终处于安全状态。
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