Attacking AI examples

研究人员创造了一种特殊贴纸,当将其贴在交通标志上时,能使自动驾驶汽车的AI系统无法正确识别这些标志。这揭示了AI在感知环境方面的弱点,与人类不同,AI在特定条件下容易被误导,这可能造成对驾驶者和其他道路使用者的物理危险。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. The researchers create some stickers they can put on objects like a stop sign

That means if you have a self-driving car and it's taking itself down the street, it just won't stop, it won't see it. It actually can detect it when it's about three feet away from it but it's much too late by then and it's obvious how this can create a physically dangerous situation for both the driver with the car and for instance, a pedestrian, or a person in another car. The point of all of these is that AI doesn't look or perceive things the same way that humans do. It doesn't hear audio the same way, it doesn't read text the same way, it doesn't look at pictures the same way. And well, under most circumstances, it can approximate what a human would do, these differences make it possible for people to intentionally mislead the AI in ways it could either be confusing or even potentially dangerous.

### VRRP 攻击数据包的处理方案 为了有效应对VRRP协议可能遭遇的安全威胁,特别是针对攻击数据包的情况,采取一系列措施来增强系统的安全性至关重要。 #### 1. 数据来源验证 确保仅接受来自合法设备的数据包。这可以通过设置严格的ACL(访问控制列表),只允许特定网段内的主机向VRRP组发送消息[^4]。此外,在支持的情况下启用双向认证机制,进一步确认通信双方的身份合法性。 #### 2. 数据加密传输 对于敏感环境下的应用,考虑使用IPsec或其他安全隧道技术对整个VRRP流量进行封装保护,使得即使在网络层面上截获了这些报文也无法轻易解析其中的内容。 #### 3. 数据完整性校验 利用哈希算法计算并附加于每条发出的消息之后,接收端再次执行相同运算并与附带值对比,以此判断信息是否遭到中途篡改。任何发现异常的情形都将立即丢弃相应报文,并记录日志以便后续分析调查。 #### 4. 抗重放攻击策略 实施序列号检查逻辑,即每次成功接收到一个新的通告后更新本地存储的最大已知序号;一旦遇到小于等于此数值的新到来者则视为非法尝试而予以屏蔽。同时配合较短的有效期设定,超出时限范围外的一切重复提交均不予理会。 ```bash # 示例:配置抗重放功能 (具体命令取决于实际使用的操作系统/平台) set protocols vrrp group <group-name> authentication-type simple-password "secret" set protocols vrrp group <group-name> accept-data-mode strict ``` 以上方法综合运用可显著提升VRRP部署场景中的网络安全防护水平,减少因外部干扰因素造成的潜在风险隐患。
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