華沙理工大學(xué)的雅庫(kù)布·霍西洛維奇和阿圖爾·雅尼茨基在2025年12月發(fā)表的這項(xiàng)研究（論文編號(hào)：arXiv:2511.20494v3），揭示了現(xiàn)代多模態(tài)大語言模型存在一個(gè)令人擔(dān)憂的安全漏洞。這些被廣泛應(yīng)用的AI系統(tǒng)可能被一種名為"對(duì)抗性混淆攻擊"的新型威脅輕易擊敗。

當(dāng)我們使用ChatGPT、Claude或其他AI助手分析圖片時(shí)，通常認(rèn)為它們是可靠的。然而，這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，通過在圖片中添加一些特殊的、肉眼難以察覺的干擾信息，攻擊者就能讓這些原本聰明的AI系統(tǒng)產(chǎn)生完全錯(cuò)誤的理解，甚至輸出看似合理但實(shí)際荒謬的內(nèi)容。這就好比給一個(gè)戴眼鏡的人的鏡片上涂抹一些特殊物質(zhì)，讓他把蘋果看成橙子，而且還會(huì)非常自信地堅(jiān)持自己的錯(cuò)誤判斷。

與以往研究關(guān)注的"越獄攻擊"（讓AI說出不當(dāng)內(nèi)容）或"定向誤分類"（讓AI把A誤認(rèn)為B）不同，這種新攻擊的目標(biāo)是讓AI系統(tǒng)徹底"犯糊涂"——產(chǎn)生邏輯混亂的輸出或極度自信的幻覺內(nèi)容。這種攻擊的危險(xiǎn)性在于它的廣泛適用性：研究人員發(fā)現(xiàn)，同一張經(jīng)過處理的圖片不僅能混淆開源的AI模型，還能影響GPT-4、Claude等商業(yè)化的頂級(jí)AI系統(tǒng)。

更令人擔(dān)憂的是，這種攻擊方法相對(duì)簡(jiǎn)單。研究團(tuán)隊(duì)僅使用了基礎(chǔ)的優(yōu)化算法，就成功制造出能夠跨模型傳播的混淆效果。這意味著惡意攻擊者可能將這些特制圖片嵌入網(wǎng)站，從而阻止AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)代理正常工作，實(shí)質(zhì)上形成了一種新型的"驗(yàn)證碼"——專門用來識(shí)別和阻止AI系統(tǒng)的訪問。

一、揭秘"對(duì)抗性混淆攻擊"的工作原理

要理解這種攻擊是如何工作的，我們可以把AI視覺系統(tǒng)想象成一個(gè)非常復(fù)雜的翻譯器。當(dāng)AI看到一張圖片時(shí)，它首先將圖像信息轉(zhuǎn)換成內(nèi)部的數(shù)字表示，然后基于這些數(shù)字來預(yù)測(cè)接下來應(yīng)該說什么詞匯。正常情況下，這個(gè)過程就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的翻譯員，能夠準(zhǔn)確地將看到的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為恰當(dāng)?shù)奈淖置枋觥?/p>

研究人員發(fā)現(xiàn)的攻擊方法，本質(zhì)上是通過精心設(shè)計(jì)的圖像干擾來破壞這個(gè)"翻譯過程"。具體來說，他們的目標(biāo)是最大化AI系統(tǒng)在選擇下一個(gè)詞匯時(shí)的不確定性。用信息論的術(shù)語來說，就是最大化"熵值"——這個(gè)概念可以理解為系統(tǒng)混亂程度的度量。

當(dāng)一個(gè)人看到一張清晰的貓咪照片時(shí)，會(huì)很確定地說"這是一只貓"。但如果照片被故意模糊處理，這個(gè)人可能會(huì)在"貓"、"小狗"、"毛絨玩具"之間猶豫不決。研究人員設(shè)計(jì)的攻擊正是要讓AI系統(tǒng)進(jìn)入這種極度不確定的狀態(tài)，但不是通過簡(jiǎn)單的模糊處理，而是通過添加一些人眼看不出來但會(huì)嚴(yán)重干擾AI判斷的微妙變化。

研究團(tuán)隊(duì)使用了一種叫做"投影梯度上升"的優(yōu)化方法。這個(gè)過程可以比作一個(gè)反向的圖像修復(fù)程序：不是讓圖像變得更清晰，而是在保持圖像基本外觀的同時(shí)，精確地添加那些最能混淆AI系統(tǒng)的干擾信息。他們針對(duì)多個(gè)開源AI模型同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化，確保生成的干擾圖像對(duì)不同的AI系統(tǒng)都能產(chǎn)生混淆效果。

有趣的是，這種攻擊不需要對(duì)目標(biāo)AI系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)有詳細(xì)了解。研究人員只需要在幾個(gè)開源模型上訓(xùn)練攻擊圖像，生成的結(jié)果就能成功遷移到從未見過的商業(yè)AI系統(tǒng)上。這就像是制作了一把萬能鑰匙，雖然只在幾把鎖上測(cè)試過，但卻能打開更多不同品牌的鎖。

二、五種混淆模式：AI如何"失控"

研究人員在測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)，受到攻擊的AI系統(tǒng)會(huì)表現(xiàn)出五種不同的失控模式，每一種都有其獨(dú)特的特征和危險(xiǎn)性。

第一種是"失明模式"。在這種情況下，AI系統(tǒng)會(huì)聲稱自己無法看到或處理輸入的圖像。這就像是一個(gè)人突然說"我什么都看不見"，即使眼前明明有東西。雖然這種反應(yīng)相對(duì)無害，但會(huì)讓依賴AI視覺功能的應(yīng)用完全失效。

第二種是"模糊模式"，AI能夠識(shí)別圖像的大致類別或領(lǐng)域，但生成的描述非常粗糙且缺乏有用信息。比如，看到一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)頁(yè)截圖，AI可能只會(huì)說"這是一個(gè)網(wǎng)站"，而不提供任何具體內(nèi)容。這種情況下，AI雖然沒有完全失效，但提供的信息價(jià)值極低。

第三種是"語言切換模式"，這是最奇特的現(xiàn)象之一。AI系統(tǒng)會(huì)突然切換到非英語的語言輸出，即使用戶明確要求用英語回答。在測(cè)試中，研究人員觀察到AI突然開始用中文、日文或其他語言回復(fù)，就像是大腦中的語言控制系統(tǒng)被某種方式"重新接線"了。

第四種是"妄想模式"，這可能是最危險(xiǎn)的一種。AI會(huì)生成聽起來合理但完全虛假的詳細(xì)描述，而且表現(xiàn)得異常自信。例如，面對(duì)一張?jiān)朦c(diǎn)圖像，AI可能會(huì)詳細(xì)描述一個(gè)根本不存在的足球比賽場(chǎng)景，包括球員的具體動(dòng)作、觀眾的反應(yīng)等等。這種高度自信的錯(cuò)誤信息可能會(huì)誤導(dǎo)用戶，讓他們相信完全虛假的內(nèi)容。

第五種是"崩潰模式"，這是最嚴(yán)重的情況。AI的輸出會(huì)完全失去語義連貫性，出現(xiàn)重復(fù)循環(huán)、無意義的詞匯組合或語法徹底混亂的文本。這就像是AI的"大腦"出現(xiàn)了短路，完全失去了正常的語言生成能力。

研究發(fā)現(xiàn)，這些不同的混淆模式與攻擊強(qiáng)度有關(guān)。較輕的攻擊通常導(dǎo)致模糊或妄想模式，而強(qiáng)烈的攻擊更容易觸發(fā)崩潰模式。在白盒測(cè)試（攻擊者了解AI系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)）中，研究人員能夠觀察到所有五種模式。但在黑盒測(cè)試（攻擊商業(yè)AI系統(tǒng)）中，主要觀察到妄想和語言切換模式，失明和崩潰模式很少出現(xiàn)。

三、實(shí)戰(zhàn)測(cè)試：攻擊如何影響真實(shí)AI系統(tǒng)

為了驗(yàn)證這種攻擊在現(xiàn)實(shí)世界中的有效性，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)來測(cè)試不同強(qiáng)度的攻擊效果。他們使用了一個(gè)名為CCRU的網(wǎng)站截圖作為基礎(chǔ)圖像，這是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜但典型的網(wǎng)頁(yè)，包含文字、圖像和各種頁(yè)面元素。

在最寬松的攻擊條件下（允許對(duì)圖像進(jìn)行任意程度的修改），研究人員發(fā)現(xiàn)攻擊效果最為顯著。他們使用一種叫做"有效混淆比率"的指標(biāo)來衡量攻擊成功程度，這個(gè)比率比較了攻擊圖像、原始清晰圖像和隨機(jī)噪聲圖像在引起AI不確定性方面的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，在最強(qiáng)攻擊條件下，AI系統(tǒng)的混淆程度比正常情況高出3到6倍。

更令人擔(dān)憂的是，即使在嚴(yán)格限制攻擊強(qiáng)度的情況下（攻擊修改的幅度小到人眼幾乎無法察覺），這種攻擊仍然有效。在這種"隱蔽攻擊"模式下，圖像看起來與原圖幾乎相同，但仍能可靠地增加AI系統(tǒng)的混淆程度，雖然效果相對(duì)較弱。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了一種"補(bǔ)丁攻擊"的變體，即只在圖像的一小塊區(qū)域（224×224像素的正方形，約占整個(gè)圖像的9%）添加干擾信息。這種方法的好處是可以設(shè)計(jì)成類似驗(yàn)證碼的形式，網(wǎng)站管理員可以在頁(yè)面中嵌入這樣的小塊區(qū)域來阻止AI爬蟲。實(shí)驗(yàn)顯示，這種局部攻擊仍能達(dá)到平均3倍以上的混淆效果。

在跨模型傳播能力的測(cè)試中，研究人員使用了"交叉家族"的驗(yàn)證方法。他們?cè)趦蓚€(gè)來自不同開發(fā)團(tuán)隊(duì)的AI模型上訓(xùn)練攻擊圖像，然后測(cè)試這些圖像對(duì)第三個(gè)完全不同的AI模型的影響。結(jié)果表明，雖然跨模型的攻擊效果有所減弱，但仍然顯著高于基線水平，證明了這種攻擊具有一定的通用性。

最引人注目的是對(duì)商業(yè)AI系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果。研究團(tuán)隊(duì)通過LMSYS競(jìng)技場(chǎng)平臺(tái)測(cè)試了包括GPT-4、Claude、Gemini等在內(nèi)的多個(gè)頂級(jí)商業(yè)AI系統(tǒng)。在強(qiáng)攻擊條件下，GPT-5.1生成了關(guān)于郊區(qū)房地產(chǎn)的詳細(xì)虛假描述，GPT-o3幻想出了一個(gè)地鐵車廂場(chǎng)景，而Grok 4則觸發(fā)了安全拒絕機(jī)制，聲稱這是一張"越獄圖像"。這些結(jié)果證明，即使是最先進(jìn)的商業(yè)AI系統(tǒng)也無法完全抵御這種攻擊。

四、技術(shù)細(xì)節(jié)：攻擊是如何制造的

從技術(shù)角度來看，這種攻擊的實(shí)現(xiàn)過程既巧妙又相對(duì)簡(jiǎn)單。研究人員首先選擇了四個(gè)開源的多模態(tài)AI模型作為"代理模型"，包括Qwen2.5-VL-3B、Qwen3-VL-2B、LLaVA-1.5-7B和LLaVA-1.6-7B。選擇這些模型是因?yàn)樗鼈兊膮?shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)是公開可訪問的，可以進(jìn)行詳細(xì)的分析和優(yōu)化。

攻擊的核心思想是操縱AI系統(tǒng)的"注意力機(jī)制"。當(dāng)AI處理圖像時(shí)，它會(huì)為圖像的不同部分分配不同的注意力權(quán)重，然后基于這些權(quán)重生成相應(yīng)的文字描述。正常情況下，AI會(huì)將注意力集中在圖像中最相關(guān)和最重要的特征上。但通過精心設(shè)計(jì)的圖像擾動(dòng)，攻擊者可以迫使AI將注意力分散到無關(guān)緊要或誤導(dǎo)性的特征上。

具體的優(yōu)化過程使用了投影梯度上升算法，這個(gè)過程可以理解為一種"試錯(cuò)學(xué)習(xí)"。算法會(huì)反復(fù)嘗試不同的圖像修改方案，每次都測(cè)量修改后的圖像對(duì)AI系統(tǒng)造成的混淆程度，然后朝著產(chǎn)生更大混淆的方向繼續(xù)調(diào)整。經(jīng)過50輪迭代后，算法會(huì)選擇其中產(chǎn)生最高平均熵值的圖像作為最終的攻擊樣本。

研究人員還發(fā)現(xiàn)，對(duì)AI輸出詞匯的選擇范圍進(jìn)行適當(dāng)限制是提高攻擊效果的關(guān)鍵。如果考慮AI的完整詞匯表（通常包含數(shù)萬個(gè)詞匯），優(yōu)化過程會(huì)變得不穩(wěn)定且效果不佳。但如果將關(guān)注范圍限制在最可能的前50個(gè)詞匯上，攻擊效果會(huì)顯著提升。這個(gè)發(fā)現(xiàn)有助于理解AI系統(tǒng)的決策機(jī)制，同時(shí)也提供了設(shè)計(jì)更有效攻擊的方法。

溫度參數(shù)的設(shè)置也對(duì)攻擊效果產(chǎn)生重要影響。在AI系統(tǒng)中，溫度參數(shù)控制輸出的隨機(jī)性程度。較高的溫度會(huì)讓AI的輸出更加多樣化但也更加不可預(yù)測(cè)，而較低的溫度會(huì)讓輸出更加確定但可能過于保守。研究人員發(fā)現(xiàn)，適中的溫度設(shè)置能夠在攻擊效果和生成質(zhì)量之間取得最佳平衡。

五、防御挑戰(zhàn)與現(xiàn)實(shí)影響

這項(xiàng)研究揭示的問題不僅僅是技術(shù)層面的漏洞，更是對(duì)當(dāng)前AI安全架構(gòu)的根本性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的AI安全措施主要集中在防止生成有害內(nèi)容或阻止惡意指令的執(zhí)行，但對(duì)于這種攻擊AI"理解能力"本身的威脅，現(xiàn)有的防御機(jī)制顯得力不從心。

目前的AI系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)主要考慮的是準(zhǔn)確性和有用性，而不是對(duì)抗性魯棒性。這就像是建造了一座美麗的房子，但忘記了安裝防盜門鎖。大多數(shù)商業(yè)AI服務(wù)提供商都在其系統(tǒng)中集成了內(nèi)容過濾和安全檢查機(jī)制，但這些機(jī)制主要針對(duì)文本輸出的內(nèi)容，而不是輸入圖像的完整性。

研究發(fā)現(xiàn)的一個(gè)特別令人擔(dān)憂的方面是攻擊的跨模型傳播能力。這意味著攻擊者不需要針對(duì)每個(gè)特定的AI系統(tǒng)單獨(dú)設(shè)計(jì)攻擊方案，而是可以使用相同的攻擊圖像影響多個(gè)不同的AI系統(tǒng)。這大大降低了實(shí)施攻擊的技術(shù)門檻和成本，使得這種攻擊方法更容易被惡意使用。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，這種攻擊可能產(chǎn)生廣泛的影響。許多現(xiàn)代網(wǎng)站和應(yīng)用程序都依賴AI系統(tǒng)來分析用戶上傳的圖像、生成內(nèi)容摘要或提供智能客服功能。如果這些AI系統(tǒng)容易受到混淆攻擊的影響，整個(gè)服務(wù)的可靠性都會(huì)受到質(zhì)疑。

特別值得關(guān)注的是對(duì)AI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)代理的影響。隨著自動(dòng)化程度的不斷提高，越來越多的任務(wù)被委托給能夠理解和操作網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的AI代理。這些代理可能被用于自動(dòng)填寫表單、收集信息或執(zhí)行在線交易。如果惡意網(wǎng)站嵌入了混淆攻擊圖像，這些AI代理可能會(huì)做出錯(cuò)誤的判斷或執(zhí)行意外的操作。

研究人員提出了"對(duì)抗性驗(yàn)證碼"的概念，這是傳統(tǒng)驗(yàn)證碼技術(shù)的一個(gè)有趣延伸。傳統(tǒng)驗(yàn)證碼旨在區(qū)分人類用戶和自動(dòng)化程序，而對(duì)抗性驗(yàn)證碼專門設(shè)計(jì)來混淆AI系統(tǒng)。網(wǎng)站管理員可以使用這種技術(shù)來防止AI爬蟲或自動(dòng)化工具的訪問，從而保護(hù)敏感內(nèi)容或維護(hù)服務(wù)質(zhì)量。

然而，這種防御方法本身也帶來了新的問題。如果對(duì)抗性驗(yàn)證碼被廣泛采用，可能會(huì)阻礙合法的AI應(yīng)用，比如輔助視覺障礙用戶的屏幕閱讀器或幫助用戶分析網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的瀏覽器插件。這就產(chǎn)生了一個(gè)技術(shù)和倫理的兩難問題：如何在保護(hù)系統(tǒng)安全的同時(shí)，不妨礙有益AI應(yīng)用的發(fā)展。

六、未來研究方向與技術(shù)改進(jìn)

盡管當(dāng)前的研究已經(jīng)揭示了多模態(tài)AI系統(tǒng)的重要漏洞，但這只是冰山一角。研究團(tuán)隊(duì)承認(rèn)他們使用的是相對(duì)基礎(chǔ)的攻擊技術(shù)，這意味著更先進(jìn)的攻擊方法可能會(huì)產(chǎn)生更嚴(yán)重的影響。

未來的研究可能會(huì)探索更復(fù)雜的優(yōu)化算法，比如動(dòng)量梯度方法或自適應(yīng)學(xué)習(xí)率技術(shù)。這些方法在其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中已經(jīng)顯示出優(yōu)越的性能，應(yīng)用到對(duì)抗性攻擊領(lǐng)域可能會(huì)產(chǎn)生更強(qiáng)大和更隱蔽的攻擊效果。同時(shí)，研究人員也在考慮從特征層面進(jìn)行攻擊，而不是僅僅在像素級(jí)別進(jìn)行修改。

另一個(gè)重要的研究方向是提高攻擊的實(shí)用性和魯棒性。當(dāng)前的攻擊主要在理想的實(shí)驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，但在現(xiàn)實(shí)世界中，圖像可能會(huì)經(jīng)歷壓縮、縮放、旋轉(zhuǎn)等各種變換。如何設(shè)計(jì)能夠在這些變換后仍然有效的攻擊，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的技術(shù)問題。

從防御的角度來看，研究界需要開發(fā)新的檢測(cè)和防御機(jī)制。一種可能的方法是在AI系統(tǒng)中集成"不確定性檢測(cè)"模塊，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到異常高的輸出不確定性時(shí)，可以觸發(fā)額外的驗(yàn)證步驟或向用戶發(fā)出警告。另一種方法是使用"集成學(xué)習(xí)"技術(shù)，通過多個(gè)不同的AI模型對(duì)同一輸入進(jìn)行處理，如果這些模型的輸出差異過大，就可能表明存在攻擊。

訓(xùn)練更魯棒的AI模型也是一個(gè)重要方向。研究人員正在探索"對(duì)抗訓(xùn)練"技術(shù)，即在訓(xùn)練過程中故意向AI系統(tǒng)展示各種攻擊樣本，讓系統(tǒng)學(xué)會(huì)識(shí)別和抵御這些攻擊。雖然這種方法在圖像分類等單一任務(wù)上顯示出一定效果，但在復(fù)雜的多模態(tài)系統(tǒng)中如何實(shí)施仍然是一個(gè)開放問題。

研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)了在復(fù)雜多步驟AI工作流程中評(píng)估這種攻擊的重要性?，F(xiàn)代AI應(yīng)用往往不是簡(jiǎn)單的單次交互，而是涉及多個(gè)步驟的復(fù)雜流程。例如，一個(gè)AI助手可能需要先理解用戶的圖像，然后基于理解結(jié)果執(zhí)行多個(gè)后續(xù)任務(wù)。在這種情況下，初始階段的混淆攻擊可能會(huì)在整個(gè)流程中產(chǎn)生累積性的錯(cuò)誤影響。

七、對(duì)社會(huì)和產(chǎn)業(yè)的深遠(yuǎn)影響

這項(xiàng)研究的發(fā)現(xiàn)不僅僅是學(xué)術(shù)界的技術(shù)突破，更對(duì)整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)和社會(huì)應(yīng)用提出了緊迫的挑戰(zhàn)。隨著AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，這種攻擊方法可能會(huì)對(duì)許多關(guān)鍵應(yīng)用產(chǎn)生嚴(yán)重影響。

在醫(yī)療領(lǐng)域，AI系統(tǒng)越來越多地被用于輔助醫(yī)學(xué)圖像診斷。如果這些系統(tǒng)容易受到混淆攻擊的影響，可能會(huì)導(dǎo)致誤診或遺漏重要的病理特征。雖然醫(yī)療AI系統(tǒng)通常有人類專家的監(jiān)督，但在某些情況下，錯(cuò)誤的AI分析可能會(huì)誤導(dǎo)醫(yī)生的判斷，特別是在依賴AI進(jìn)行初步篩查的場(chǎng)景中。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車輛的AI系統(tǒng)需要準(zhǔn)確理解道路環(huán)境，包括交通標(biāo)志、行人和其他車輛。如果惡意攻擊者在道路環(huán)境中布置特制的圖像或標(biāo)識(shí)，可能會(huì)混淆自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的判斷，導(dǎo)致交通事故。雖然目前的研究主要關(guān)注靜態(tài)圖像，但類似的原理可能也適用于動(dòng)態(tài)視頻輸入。

在金融服務(wù)領(lǐng)域，許多銀行和金融機(jī)構(gòu)使用AI系統(tǒng)來分析客戶提交的文檔和圖像，比如身份證明、收入證明等。如果這些系統(tǒng)容易受到混淆攻擊，可能會(huì)導(dǎo)致欺詐檢測(cè)失效或合法用戶被錯(cuò)誤拒絕服務(wù)。

教育技術(shù)也是另一個(gè)可能受影響的領(lǐng)域。在線教育平臺(tái)越來越多地使用AI來評(píng)估學(xué)生提交的作業(yè)和項(xiàng)目。如果學(xué)生能夠利用混淆攻擊來操縱AI的評(píng)估結(jié)果，這將嚴(yán)重影響教育的公平性和有效性。

從更廣泛的社會(huì)角度來看，這種攻擊可能會(huì)加劇公眾對(duì)AI技術(shù)的不信任。當(dāng)人們意識(shí)到他們?nèi)粘Ｊ褂玫腁I系統(tǒng)可能被輕易欺騙時(shí)，可能會(huì)對(duì)所有AI驅(qū)動(dòng)的服務(wù)產(chǎn)生懷疑，從而阻礙有益AI技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)來說，這項(xiàng)研究揭示的問題可能會(huì)推動(dòng)新一輪的安全技術(shù)競(jìng)賽。各大AI公司可能需要投入大量資源來開發(fā)防御機(jī)制，這可能會(huì)增加AI服務(wù)的成本，同時(shí)也可能推動(dòng)新的安全技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展。

監(jiān)管機(jī)構(gòu)也面臨著新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的AI安全規(guī)范主要關(guān)注數(shù)據(jù)隱私和算法偏見等問題，但對(duì)于這種技術(shù)性的攻擊威脅，現(xiàn)有的監(jiān)管框架可能不夠完善。制定新的安全標(biāo)準(zhǔn)和認(rèn)證程序可能成為必要，以確保關(guān)鍵應(yīng)用中使用的AI系統(tǒng)具備足夠的魯棒性。

說到底，這項(xiàng)由華沙理工大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)完成的工作，為我們敲響了AI安全領(lǐng)域的一記警鐘。雖然多模態(tài)AI系統(tǒng)在許多方面表現(xiàn)出色，但它們?cè)诿鎸?duì)精心設(shè)計(jì)的對(duì)抗性攻擊時(shí)仍然顯得脆弱。這種脆弱性不是某個(gè)特定模型的問題，而是當(dāng)前AI技術(shù)架構(gòu)的普遍特征。

研究發(fā)現(xiàn)的五種混淆模式——失明、模糊、語言切換、妄想和崩潰——每一種都代表了AI系統(tǒng)可能出現(xiàn)的不同類型故障。更令人擔(dān)憂的是，這些攻擊具有跨模型傳播的能力，意味著一次攻擊可能影響多個(gè)不同的AI系統(tǒng)。

然而，這項(xiàng)研究的價(jià)值不僅在于揭示問題，更在于為改進(jìn)AI安全技術(shù)指明了方向。通過理解這些攻擊的工作原理，研究人員和工程師可以設(shè)計(jì)更好的防御機(jī)制，開發(fā)更魯棒的AI系統(tǒng)。這是一個(gè)持續(xù)的過程，需要學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的共同努力。

對(duì)于普通用戶來說，了解這些潛在風(fēng)險(xiǎn)有助于更謹(jǐn)慎地使用AI服務(wù)，特別是在涉及重要決策的場(chǎng)合。同時(shí)，這也提醒我們，盡管AI技術(shù)發(fā)展迅速，但它仍然有其局限性，人類的監(jiān)督和判斷仍然是不可或缺的。

這項(xiàng)研究提出的"對(duì)抗性驗(yàn)證碼"概念也開辟了一個(gè)有趣的技術(shù)方向。雖然它可能會(huì)在短期內(nèi)對(duì)某些AI應(yīng)用造成困擾，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，這種技術(shù)可能會(huì)促進(jìn)更強(qiáng)大、更可靠的AI系統(tǒng)的發(fā)展。正如傳統(tǒng)的驗(yàn)證碼技術(shù)推動(dòng)了更好的圖像識(shí)別和自然語言處理技術(shù)一樣，對(duì)抗性驗(yàn)證碼可能會(huì)成為下一代AI安全技術(shù)發(fā)展的催化劑。

最終，這項(xiàng)研究告訴我們，AI安全是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、持續(xù)演化的領(lǐng)域。隨著攻擊技術(shù)的不斷發(fā)展，防御機(jī)制也必須相應(yīng)地改進(jìn)。只有通過這種"矛與盾"的持續(xù)對(duì)抗，我們才能逐步構(gòu)建出真正安全、可靠的AI系統(tǒng)，讓這些強(qiáng)大的工具更好地服務(wù)于人類社會(huì)。對(duì)于有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過論文編號(hào)arXiv:2511.20494v3查找完整的研究報(bào)告。

Q&A

Q1：什么是對(duì)抗性混淆攻擊？

A：對(duì)抗性混淆攻擊是一種新型的AI攻擊方法，通過在圖片中添加特殊的干擾信息來讓AI視覺系統(tǒng)產(chǎn)生混亂輸出。與以往讓AI說不當(dāng)話的攻擊不同，這種攻擊專門破壞AI的理解能力，讓它產(chǎn)生完全錯(cuò)誤或毫無邏輯的描述，而且AI還會(huì)對(duì)這些錯(cuò)誤內(nèi)容表現(xiàn)得異常自信。

Q2：這種攻擊對(duì)普通人使用AI有什么影響？

A：這種攻擊可能會(huì)讓日常使用的AI助手在分析圖片時(shí)給出完全錯(cuò)誤的信息。比如你讓AI分析一張醫(yī)療圖像，它可能會(huì)生成看似專業(yè)但完全虛假的診斷描述。更危險(xiǎn)的是，AI會(huì)表現(xiàn)得很自信，讓用戶難以察覺錯(cuò)誤，這在醫(yī)療、金融等重要應(yīng)用中可能造成嚴(yán)重后果。

Q3：網(wǎng)站可以用這種技術(shù)阻止AI訪問嗎？

A：是的，研究人員提出了"對(duì)抗性驗(yàn)證碼"的概念。網(wǎng)站可以在頁(yè)面中嵌入特制的小圖像塊，這些圖像對(duì)人類用戶來說沒有影響，但會(huì)讓AI系統(tǒng)產(chǎn)生混亂，從而阻止AI爬蟲和自動(dòng)化工具的訪問。不過這也可能影響一些有益的AI應(yīng)用，比如幫助視障用戶的輔助工具。