巴斯光年:用AI批量挖掘Android漏洞
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1.14M时长:02:29
近日,由阿里云主办的首届先知创新大会在京举行,蚂蚁金服巴斯光年安全实验室技术专家仲花和此彼在大会上分享了《Android 系统代码审计新思路与 AI 漏洞挖掘的结合》,介绍了一种用 AI 批量挖掘 Android 系统漏洞的全新角度。
会后,InfoQ 记者采访了仲花和此彼两位专家,详细聊了 AI 与 Android 漏洞挖掘那些事儿。
AI 用于漏洞挖掘主要是基于遗传算法。遗传算法可以找到一个能触发漏洞的用例,然后用这个用例去触发漏洞,相当于自己就是攻击者,就像军事演习一样,一方模拟攻击者,自己攻击自己的软件,来找出薄弱点即安全漏洞。
对于人工漏洞挖掘和 AI 漏洞挖掘之间的对此,两位专家解释道,传统的漏洞挖掘其实就是人盯着源代码看,通过反汇编已经完成的产品,分析运行原理,推算可能会出现问题的情况,然后试着去实践一下看是否真的会产生问题,以此来达到发现漏洞的目的。
而 AI 是基于遗传算法、进化算法,它是根据程序内部的反馈运行的。如果发现当前用例促使程序内部在工作流程上有新的动作,从而推测新的动作可能会发生一些问题,那么就可以重复进行这样的动作,并在此之上不断演进,其实就是自我尝试、自我改进的过程。
同时,由于 AI 每秒中都会尝试成百上千次,并且可以快速迭代,而人跟踪代码执行的过程是很缓慢的,为了弥补这样的不足,人们必须进行高度抽象的猜测,就像下围棋一样,要在很高的层次上进行判断,是自我感觉的过程。而 AI 不一样,它可以把全部可能走入的分支都尝试着去走一遍。再者,AI 可以全天候地工作,而这是人无法做到的。
对于 AI 在安全领域的未来,两位专家表示,机器漏洞挖掘还将在 PC 端和服务器上进行大规模训练。而 AI 经过大量训练之后,它内部有可能训练出来一个类似于算法的东西,然后可以通过生成对抗网络,训练出这个算法的逆算法去跟它进行对抗。
不过,他们在采访中也指出,谷歌在手机上引入的 TensorFlow 可能会产生新的安全问题,毕竟 AI 本身也是一个系统,它本身也会产生新的安全问题。
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