如何預防AI遭網路攻擊？量子計算可能是解答

編譯／高晟鈞

人工智慧無所不在，它們支撐著如今很大一部分的安全應用程序、自動駕駛汽車系統、甚至是用於軍事目的的無人機、生物識別系統。雖然AI經過訓練後，可以精準地對圖像特徵進行分類和識別，但這些算法的數據很容易受到網路攻擊，進而造成嚴重的安全威脅。

那麼量子計算是未來科技的解答嗎？

來自墨爾本大學的Muhammad Usmad博士表示：「世界對於量子優勢的追求逐漸升溫，機器學習在其中扮演著關鍵的角色，我們應當加快AI的訓練，並增強對網路攻擊的適應性。」

量子計算機是一個新興的計算領域。傳統的舊式計算機使用電子，並用0與1作為信息儲存的基本位元單位；相反地，量子計算機使用光子取代電子作為信息存儲的基本單位，稱作量子位元（或量子比特）。量子所具有的量子糾纏性質，使得傳統計算機需要耗費數千年才能完成的密碼破譯，在量子計算機上可能只需耗費幾個小時。

隨著從國防到銀行業，愈來愈多行業採用人工智慧，因此安全性變得格外重要。有專家表示，AI對於分類與識別圖像特徵的強大能力，反倒使得其極為容易受到攻擊與干擾。舉例來說，我們可以透過將損壞的數據混和到機器訓練學習當中，此種惡意攻擊，會使得AI學習到錯誤的資訊。

更簡單來說，人們甚至能從物理世界對AI發動攻擊。例如在停車標誌貼上標籤，用以欺騙自動駕駛的AI系統將其識別為錯誤的標誌。又或者，部隊穿上特殊制服，使得無人機的AI將其識別為景觀等等。而無論是哪種，後果都極為嚴重。

而量子計算機如何為AI提供幫助呢？

透過將機器學習與量子計算技術結合的安全算法模型，這種演算法具有特殊的量子特性，使他們可以在圖像數據中找到不易被操縱的特定模式（彈性算法）。這種方法除了避免過於昂貴的「對抗性訓練」外，量子機器學習也能實現更快的算法訓練與更準確的學習特徵。

目前，全球政府都在增加對量子技術的投資。本月，澳洲政府啟動了國家級量子戰略，旨在將量子技術商業化。專業人士表示，到了2030年，澳洲的量子行業產值可能超過15億美元。
資料來源:Phys.org、TechXplore

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