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·AI应用安全：对于智能驾驶就是致命问题。对于白盒攻击，攻击者能够知道AI系统算法及参数，主要的攻击算法包括快速梯队算法、投射梯队算法等等。

演讲末，任奎感触，合规和新的数据法律给学术界和工业界都提出了非常多的挑战，数据安全依然任重而道远。

BATJ同台：畅谈AI时代网络安全如何保护

与会观众纷纷拍照学习

BATJ同台可能是让“智能安全专场”具备更强互联网属性的话题，因为互联网4大巨头全部到场，听众在比较其解决方案中会加深对BATJ的清晰认识。来自BATJ的嘉宾及主题分别为：

·百度AI安全技术总监聂科峰：《AIoT时代的安全》

·阿里巴巴集团安全部资深总监路全：《智能化攻防——机器学习在阿里巴巴网络安全的应用》

·腾讯安全平台部总监胡珀：《AI+安全=？从危到机，AI时代下的安全挑战》

·京东安全北美研究院院长Jimmy Su：《Bots vs Adversarial machine learning: Escalating battle of captcha solving》

百度：AIoT时代的安全

首先登场的是百度AI安全技术总监聂科峰，他一开始便谈到，AI技术正加速IoT发展，目前整个社会逐步进入AIOT时代。作为百度的安全团队，他一直在跟AI一起努力开拓这个市场。AIoT概念由来已久，但没有得到足够的发展，近两年AI的赋能开始，周边很多的设备开始智能化。

百度AI安全技术总监聂科峰

·传感器。传感器是未来整个智能化设备最核心的点，基于纳米微电子技术的发展，可以把数字处理做在非常小的机器上，所以它是廉价化、微小化，使得传感器大量可行，成为AIoT发展的非常重要的因素。

·芯片。CPU的特点是处理逻辑非常强，但在运算上有非常天然的弱势。友达做了非常重要的贡献——把GPU大规模的应用，在现性大数据处理方面发挥了非常强大的作用。现在在所有基于AI技术应用上，为百度大数据的处理提供了基础。

·带宽。5G速率为未来的时代提供了更加高速的传输，加上数据流量成本的下降，很多人都可以去接受的阶段。

·深度学习的AI。谷歌、百度也有一些深度学习的框架——这加深了AI的处理。

·云和边缘计算。云和边缘计算的发展为整个AI的角色处理提供了非常成熟的基础。

聂科峰进一步谈到，进入到AIoT时代以后，它确实跟原来的时代很不一样，这个不一样体现在它的安全上面要求会更高：

·AIoT本身的安全技术非常薄弱，生态里面目前从硬件到系统、到软件甚至到设备厂商，是分工非常明确但非常不标准化，所以它的安全问题现在是没有得到解决。

·AI基于传感器数据的采集到传输到处理，又引发了非常大的新的问题（个人隐私盗窃、泄密等）。

·系统性的安全风险。AIoT领域没有人关注这个问题，但是它持续存在，每年有大量的漏洞曝出来，包括可能一些更小的实时操作系统都是潜在的风险。

他尤其强调的是“其实在行业界有一个共识，就是对于深度学习的模型，对工程师完全是黑盒，他完全不知道深度学习和机器学习的算法如何一步步推导出最终的结果，所以这个结果是充满了不确定性和不可控制性。这样的不可控制性会是我们整个AI未来应用的风险点所在”。

“数据是最重要的防线，对数据是最坚固的防线，这条防线上百度一定要从各个维度来保持好这条防线”，聂科峰指出，AI的安全这块他们要求很简单——就是稳健。

此外，聂科峰还谈及设备安全和漏洞修复问题，他表示，从云管端到AI，百度安全将保护百度在整个AI生态上的茁壮成长，同时百度提供了基于对抗训练的平台，大家可以尝试使用。

阿里巴巴：像呵护孩子一样呵护AI系统

紧接着，阿里巴巴集团安全部资深总监路全则带来了《智能化攻防——机器学习在阿里巴巴网络安全的应用》的演讲。他指出，他的演讲围绕安全为智能，而不是智能为安全。

阿里巴巴集团安全部资深总监路全