AI 模型對抗性攻擊（Adversarial Attack）解析
近期 2025 年臺灣網路惡意活動數量居高不下，亞太區排名前列（來源），其中利用機器學習模型的對抗性攻擊已成為新興威脅。企業若未能抵禦此類攻擊，將面臨資料偽造、決策失誤與法律風險，特別是在金融、醫療與智慧製造等關鍵領域。
技術背景
對抗性攻擊指攻擊者在輸入資料中加入極小、幾乎不可察覺的擾動，使機器學習模型產生錯誤預測。對於深度學習模型，這些擾動往往在高維空間中隱蔽且難以檢測。常見的攻擊方式包括：
- 快速梯度符號法（Fast Gradient Sign Method, FGSM）
- 投影梯度下降（Projected Gradient Descent, PGD）
- 對抗樣本生成器（Adversarial Example Generators, AEG）
上述方法可在雲端或本地模型上執行，且對硬體加速（GPU/TPU）需求低，讓雲端平台與邊緣設備均易被攻擊。
攻擊或問題細節
📂 收合（點我收起）
# Python 範例：使用 FGSM 對 MNIST 手寫數字進行對抗性攻擊
import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
# 讀取模型
model = torch.load('mnist_cnn.pt')
model.eval()
# 取得樣本
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
image, label = data[0]
# 計算梯度
image.requires_grad = True
output = model(image.unsqueeze(0))image.requires_grad = True
loss = F.nll_loss(output, torch.tensor([label]))
model.zero_grad()
loss.backward()
# FGSM 擾動
epsilon = 0.3
perturbation = epsilon * image.grad.sign()
adversarial = image + perturbation
adversarial = torch.clamp(adversarial, 0, 1)
# 預測
adv_output = model(adversarial.unsqueeze(0))
print('原始預測:', torch.argmax(output))
print('對抗預測:', torch.argmax(adv_output))
上述範例展示了即使擾動幅度極小（epsilon=0.3），模型也可能將「3」誤判為「8」。若將此技術應用於企業自動化決策，可直接影響資金流、風控模型與物聯網感測。
影響與風險
- 數據完整性破壞：對抗樣本可篡改訓練集與測試集，導致模型在實際運營中表現不穩定。
- 決策失誤：金融風控模型被迫錯誤判斷風險，造成資金流失或違法風險。
- 合規風險：資料偽造與模型失效可能違反 GDPR、個資法等法規。
- 成本上升：重訓與模型驗證的額外成本，亦可能需要購買安全防護工具。
防護與建議
- 模型驗證與對抗性訓練
- 使用對抗性訓練（Adversarial Training）提升模型對擾動的魯棒性。
- 在模型部署前執行基於對抗樣本的測試，確保準確率不下降。
- 安全開發流程
- 在 .NET 10 通用建置架構中加入安全審核（如
dotnet security audit）以追蹤可能的安全漏洞。 - 與 CI/CD 流程結合，使用 GitLab 的安全掃描（已修補 CVE）確保程式碼品質。
「雖然 SAST/SCA 無法直接偵測 ML 對抗樣本，但能降低周邊 API / pipeline 被攻擊的風險」
- 在 .NET 10 通用建置架構中加入安全審核（如
- 環境隔離與權限管理
- 將機器學習服務部署於受限容器，限制其對外部輸入的存取。
- 在雲端平台使用 IAM 與網路安全組限制模型 API 的呼叫來源。
- 持續監控與告警
- 使用 AIoT 監控系統（如漢翔工業的 AIoT 產線監測）偵測異常輸入模式。
- 設定輸入範圍限制與异常檢測，立即告警並暫停模型。
- 教育訓練與演練
- 定期舉辦對抗性攻擊實戰演練，提升團隊應變能力。
- 分享業界案例（如阿里巴巴 Quark AI 的安全升級）以提昇認知。
MITRE ATT&CK 對應
- T0805 – Adversarial Machine Learning（針對機器學習模型的對抗性攻擊）
- T0806 – Model Stealing（盜取模型參數或結構）
- T1059 – Command and Scripting Interpreter（利用腳本對模型進行攻擊）
參考資料與原文來源
- 2025臺灣網路惡意活動數量居高不下，在亞太地區名列前茅 (2025-11-30) – https://www.ithome.com.tw/news/172534
- .NET 10統一建置架構加快安全修補與版本發布節奏 (2025-11-28) – https://www.ithome.com.tw/news/172533
- 漢翔工業實現永續及智慧製造轉型的關鍵，以設計模擬找出關鍵製程參數，結合AIoT產線監測控管品質 (2025-11-28) – https://www.ithome.com.tw/news/172526
- GitLab修補兩高風險漏洞，涵蓋CI/CD快取憑證外洩與DoS弱點 (2025-11-28) – https://www.ithome.com.tw/news/172524
- 阿里巴巴推出智慧眼鏡家族Quark AI (2025-11-28) – https://www.ithome.com.tw/news/172523
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